python - 根据 Tensorflow 对象检测 API 中获得的分数计算 mAP

Question

我实际上正在开发一台服务器，在其中运行 Tensorflow OD API 来训练自定义数据集的模型。因此，我将图像分为训练集、验证集和测试集，并在训练集和验证集上运行 train.py。接下来，我使用导出的模型检查点和测试图像上的卡住图来运行推理。现在，我的问题是，当我运行示例中提供的推理时，我得到一个输出字典，其中包含每个图像的检测分数、检测数量、检测类别、检测掩码等，因此从这些输出中我如何计算 mAP我的测试集？

这方面的任何指导都会非常有帮助，提前致谢。

Answer 1

您可以使用 COCO 的 API 通过 TF OD API 计算 COCO 的指标。请参阅this 。TF 将您的检测结果和 GT 提供给 COCO 的 API，COCO API 将计算 COCO 的指标并返回 TF(因此您可以在 TensorBoard 中显示其进度)。 mAP@0.5 可能是最相关的指标(它是用于 PASCAL VOC、Open Images 等的标准指标)，而 mAP@0.5:0.95 是一个本地化方面难度更大的指标。