如何仅在一个特定类上评估TensorFlow对象检测API？ [英] How to evaluate Tensorflow Object Detection API on only one particular class?

问题描述

我已经从TensorFlow Object Detection APIfaster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco训练了大约10个类的对象检测模型。当我运行model_main.py文件评估模型时，它似乎只给出了所有10个类的平均准确率(AP)和平均召回率(AR)，如下所示：

Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.331
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50      | area=   all | maxDets=100 ] = 0.479
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.75      | area=   all | maxDets=100 ] = 0.395
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.600
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.407
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.333
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=  1 ] = 0.358
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets= 10 ] = 0.544
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.548
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.600
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.545
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.551

但是，如果我只想评估一个特定类的性能，而不是所有检测到的30个类，我应该怎么做？

推荐答案

迟发总比不发好thisPOST

1.使用不同的评估配置

只需将模型的*.config文件中的metrics_set值更改为"pascal_voc_detection_metrics"即可。

TensorFlow对象检测API支持多种评估指标，详见文档here。Pascal VOC 2010检测指标为每个类别提供AP分数。

2.编辑pycotools包中的cocoeval.py文件

此方法涉及将8行代码粘贴到cocoeval.py文件中。this帖子中对此进行了很好的解释和说明。

这篇关于如何仅在一个特定类上评估TensorFlow对象检测API？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！