从 Tensorflow 对象检测 API 中获得的分数计算 mAP

Question

我实际上正在运行 Tensorflow OD API 的服务器上为我的自定义数据集训练模型。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冻结图来运行推理。 现在，我的问题是，当我按照示例中提供的方式运行推理时，我会得到一个输出字典，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，所以我如何从这些输出中计算出 mAP我的测试集？

在这方面的任何指导都会非常有帮助，在此先感谢。

Answer 1

您可以通过 TF OD API 使用 COCO 的 API 来计算 COCO 的指标。见this。 TF 将您的检测和 GT 提供给 COCO 的 API，COCO API 将计算 COCO 的指标并将其返回 TF（因此您可以在 TensorBoard 中显示它们的进度）。 mAP@0.5 可能是最相关的指标（因为它是用于 PASCAL VOC、Open Images 等的标准指标），而 mAP@0.5:0.95 在本地化方面要困难得多。