Tensorflow對象檢測API：如何找出誤報，誤報，真報？

Question

我正在使用Tensorflow對象檢測API來微調來自模型動物園的預訓練模型以進行自定義對象檢測。 模型融合后，我可以將eval_util.py與EvalConfig.metrics_set='open_images_V2_detection_metrics'以獲取mAP （以及特定於類的AP ），從而可以mAP模型的質量。

但是mAP點不足以達到我的目的。 為了進行更好的分析，我想知道模型結果分為誤報，誤報和真報的確切細分。 我希望能夠以實際測試圖像的形式查看此細分-也就是說，我希望看到測試圖像在物理上自動地自動分為這三個組。

我怎樣才能做到這一點？

我嘗試搜索Tensorflow的官方文檔，並在某種程度上搜索github上的相關python文件，但是我還沒有找到解決方法。

Answer 1

我認為您正在尋找的是混亂矩陣。 看一下此鏈接： Tensorflow混淆矩陣

您基本上可以使用此功能評估您的預測。

Answer 2

我們也遇到這個問題。 現在，在object_detection / utils / metrics.py中找到一些線索。 也許您可以嘗試一下。 希望您能分享您的解決方案！