TensorFlow对象检测API。 训练模型后如何获得精确度和召回率

Question

我已经在本地使用自己的数据集训练了Faster_rcnn_Inception模型和其他模型。 但是我只能得到带有边界框的图像。 我想获得精度并召回比较模型。 我在metrics.py中看到“ compute_precision_recall”，但我不知道如何使用它。 我的数据集只有一个类。

Answer 1

这些是我要做的以下几项计算精确度和召回率指标的事情

1. 在object_detection/inference目录中运行inference_detections.py脚本（在文件中提到用法）。 使用此命令将在指定的输出路径中生成检测记录文件。
2. 获取此文件后（假设名称为detections.record ），您可以在此存储库中的代码的帮助下使用它来获取精度，召回率和混淆矩阵。可以找到解释该代码如何工作的详细指南。 在这里 。

我希望这可以帮助你

Answer 2

如果有人对如何使用infer_detection.py感兴趣！ 我使用此链接在检测时生成推断输出。