如何评估KITTI道路评估数据集的结果？

Question

我正在使用KITTI道路评估dataset进行道路检测。我已经完成培训，并收集了测试数据的输出。输出为鸟瞰，形状为(400, 200)。

现在，我想通过计算MaxF得分来评估结果。我找不到办法。

我已经阅读了关于SO中KITTI数据集的大多数问题。我还没有找到任何教程，也没有网上资源。我只能从数据集提供的python开发套件的readme中找到以下段落，

  

Python示例代码：

     

我们还提供了一些帮助功能和两个示例脚本   此开发套件的子文件夹“ python”。为了透明，我们有   还包括了KITTI评估代码。

     

  

1. 示例：“训练数据的基线分类器和透视评估”运行脚本以生成关于   通过从地面学习基线分类器来训练数据   真相。在透视空间中执行基于像素的评估
     （关于训练数据）。

        

   用法：python simpleExample_evalTrainResults.py

  

2. 示例：“基于测试数据的基线分类器和转换为BEV”运行脚本以在   通过从地面实况中学习基线分类器来训练数据。   将透视图结果转换为BEV，然后上传到   服务器。

        

   用法：python simpleExample_transformTestResults2BEV.py   

  

如何在KITTI的道路评估数据集上计算/评估模型的训练/测试输出的MaxF分数？