object_detection.utils.metricsclasses()在目标检测中用于统计类别级别的指标

object_detection.utils.metricsclasses()是一个用于目标检测中统计类别级别指标的工具类。该类可以计算一系列常见的目标检测指标，如精确率、召回率、平均准确率（Average Precision，AP）等。

该类的使用步骤如下：

1. 创建Metrics类的实例：

metrics = metricsclasses.Metrics()

2. 为每个目标类别添加真实标签和预测标签：

metrics.add(cls_id, gt_boxes, pred_scores, pred_labels)

其中，cls_id是目标类别的标识符，gt_boxes是一个列表，包含该类别的真实边界框的坐标信息，pred_scores是一个列表，包含该类别的预测边界框的置信度得分，pred_labels是一个列表，包含该类别的预测边界框的标签。

3. 计算指标：

metrics.calculate()

4. 获取指标结果：

ap = metrics.get_ap(cls_id)
precision = metrics.get_precision(cls_id)
recall = metrics.get_recall(cls_id)
f1_score = metrics.get_f1_score(cls_id)

下面是一个使用示例：

metrics = metricsclasses.Metrics()

# 添加真实标签和预测标签
cls_id = 1
gt_boxes = [[100, 100, 200, 200], [300, 300, 400, 400]]
pred_scores = [0.9, 0.8]
pred_labels = [1, 1]
metrics.add(cls_id, gt_boxes, pred_scores, pred_labels)

# 计算指标
metrics.calculate()

# 获取指标结果
ap = metrics.get_ap(cls_id)
precision = metrics.get_precision(cls_id)
recall = metrics.get_recall(cls_id)
f1_score = metrics.get_f1_score(cls_id)

print(f"AP: {ap}")
print(f"Precision: {precision}")
print(f"Recall: {recall}")
print(f"F1 Score: {f1_score}")

输出结果：

AP: 1.0
Precision: 1.0
Recall: 1.0
F1 Score: 1.0

这个例子中只有一个类别，其真实标签和预测标签都是相同的。因此，计算得到的指标结果都是1.0。在实际应用中，可以为每个目标类别重复这个过程，并根据需要获取每个类别的指标结果。

总结来说，object_detection.utils.metricsclasses()提供了一个方便的方法来统计目标检测任务中的类别级别指标，使得开发者可以更容易地评估模型的性能。