使用object_detection.utils.metricsclasses()方法统计目标检测模型每个类别的召回率

object_detection.utils.metrics包含了几种用于评估目标检测模型的性能的类。其中，metricsclasses()方法可以用来计算模型在每个类别上的召回率。下面是一个使用例子，用于统计目标检测模型每个类别的召回率。

import tensorflow as tf
from object_detection.utils import metrics

# 定义类别标签
num_classes = 3
label_id_offset = 1
categories = [{'id': i + label_id_offset, 'name': 'category{}'.format(i + 1)} for i in range(num_classes)]

# 定义模型预测结果
detected_boxes = {
    'image1.jpg': [
        {'bbox': [50, 50, 100, 100], 'score': 0.8, 'category_id': 2},
        {'bbox': [150, 150, 200, 200], 'score': 0.9, 'category_id': 1},
        {'bbox': [200, 200, 250, 250], 'score': 0.7, 'category_id': 3},
    ],
    'image2.jpg': [
        {'bbox': [100, 100, 150, 150], 'score': 0.85, 'category_id': 1},
        {'bbox': [200, 200, 250, 250], 'score': 0.75, 'category_id': 2},
        {'bbox': [300, 300, 350, 350], 'score': 0.95, 'category_id': 1},
    ],
}

# 定义模型真实标签
groundtruth_boxes = {
    'image1.jpg': [
        {'bbox': [50, 50, 100, 100], 'category_id': 2},
        {'bbox': [150, 150, 200, 200], 'category_id': 1},
    ],
    'image2.jpg': [
        {'bbox': [100, 100, 150, 150], 'category_id': 1},
        {'bbox': [200, 200, 250, 250], 'category_id': 2},
    ],
}

# 初始化评估器
evaluator = metrics.PascalDetectionEvaluator(categories)

# 循环遍历图片，并记录预测结果和真实标签
for image_id in detected_boxes.keys():
    detection_boxes = []
    detection_scores = []
    detection_classes = []
    groundtruth_boxes_list = []
    groundtruth_classes = []
    
    for detection in detected_boxes[image_id]:
        detection_boxes.append((detection['bbox'][1], detection['bbox'][0], detection['bbox'][3], detection['bbox'][2]))
        detection_scores.append(detection['score'])
        detection_classes.append(detection['category_id'])
    
    for groundtruth in groundtruth_boxes[image_id]:
        groundtruth_boxes_list.append((groundtruth['bbox'][1], groundtruth['bbox'][0], groundtruth['bbox'][3], groundtruth['bbox'][2]))
        groundtruth_classes.append(groundtruth['category_id'])
    
    # 更新评估器的预测结果和真实标签
    evaluator.add_single_groundtruth_image_info(image_id, groundtruth_boxes_list, groundtruth_classes)
    evaluator.add_single_detected_image_info(image_id, detection_boxes, detection_scores, detection_classes)

# 计算并打印每个类别的召回率
metrics = evaluator.evaluate()
for i, category in enumerate(categories):
    print('Category: {}'.format(category['name']))
    print('Recall: {}'.format(metrics['Precision/mAP@.5IOU'][i]))
    print('=====================================')

上述例子中，首先定义了目标检测模型的类别标签信息，以及模型的预测结果和真实标签信息。然后，初始化了一个评估器PascalDetectionEvaluator，并循环遍历每张图片，提取预测结果和真实标签，并将其添加到评估器中。最后，调用evaluate()方法计算评估结果，并打印每个类别的召回率。

这个方法可以帮助我们评估模型在每个类别上的性能，了解哪些类别的检测效果更好。对于目标检测任务的性能评估非常有用。