Tensorflow对象检测API：如何找出假阳性，假阴性，真阳性？

Question

我正在使用Tensorflow Object Detection API对来自the model zoo的预训练模型进行微调，以进行自定义对象检测。模型收敛后，就可以将eval_util.py与EvalConfig.metrics_set='open_images_V2_detection_metrics'结合使用，以获取mAP（以及特定于类的AP），从而可以评估模型的质量。

但仅mAP不足以满足我的目的。为了进行更好的分析，我想知道模型结果分为误报，误报和真报的确切细分。我希望能够以实际测试图像的形式查看此细分-也就是说，我希望看到测试图像在物理上自动地自动分为这三组。

我该怎么做？

我尝试搜索Tensorflow的官方文档，并在某种程度上搜索github上的相关python文件，但我还没有找到解决方法。

Answer 1

我认为您正在寻找的是混乱矩阵。 看一下这个链接： Tensorflow Confusion Matrix

您基本上可以使用此功能评估您的预测。

Answer 2

我们也遇到了这个问题。现在，在object_detection / utils / metrics.py中找到一些线索。也许您可以尝试一下。希望您能分享您的解决方案！