利用object_detection.utils.metricsclasses()计算目标检测模型的分类准确度

object_detection.utils.metrics 是 tensorflow/models 中的一个子模块，提供了一些计算目标检测模型评估指标的方法。其中，metricsclasses 模块提供了计算分类准确度（classification accuracy）的方法。下面将详细介绍该模块的具体使用方法。

首先，你需要安装并导入 tensorflow/models 中的 object_detection.utils.metrics 模块。可以使用以下代码安装该模块：

!pip install tensorflow-models

然后导入模块：

from object_detection.utils.metrics import metricsclasses

接下来，我们将通过一个实例来演示如何使用 metricsclasses 模块计算目标检测模型的分类准确度。

首先，我们需要定义一个 GroundTruths 对象和一个 DetectedObjects 对象，这两个对象分别表示真实标注的目标和模型检测到的目标。

gt_boxes = [[10, 10, 50, 50], [60, 60, 100, 100]]  # 真实目标框坐标
gt_classes = [1, 2]  # 真实目标类别

det_boxes = [[20, 20, 60, 60], [70, 70, 100, 100]]  # 检测目标框坐标
det_classes = [1, 3]  # 检测目标类别
det_scores = [0.9, 0.8]  # 检测目标分数

接下来，我们将上面定义的列表输入到 GroundTruths 和 DetectedObjects 对象中，并调用其相应的方法获得分类准确度。

groundtruths = metricsclasses.GroundTruths()
groundtruths.add_boxes(boxes=gt_boxes, classes=gt_classes)

detections = metricsclasses.DetectedObjects()
detections.add_boxes(boxes=det_boxes, classes=det_classes, scores=det_scores)

accuracy = metricsclasses.PerImageEvaluation().compute_object_detection_metrics(
    groundtruths, detections)

print("分类准确度：", accuracy["Precision/mAP@0.5IOU"])

上述代码中，我们创建了一个 GroundTruths 对象和一个 DetectedObjects 对象，并通过 add_boxes 方法将真实目标和检测目标的坐标和类别添加到对象中。紧接着，我们创建了一个 PerImageEvaluation 对象，并调用 compute_object_detection_metrics 方法计算分类准确度。

最后，我们将输出的分类准确度打印出来。

需要注意的是，boxes 参数需要传入一个二维列表，列表中的每个元素是一个列表，表示一个目标框的坐标，坐标顺序为 [ymin, xmin, ymax, xmax]。

classes 参数需要传入一个一维列表，表示每个目标框的类别。

scores 参数可选，表示每个检测目标的分数（置信度），如果没有提供分数，则默认为 1。