根据Tensorflow对象检测API中获得的分数计算mAP

Question

我实际上是在运行Tensorflow OD API的服务器上训练我的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，然后在训练集和验证集上运行train.py。接下来，我在测试图像上使用导出的模型检查点和冻结图运行推理。 现在，我的问题是，当我按照示例中的说明运行推理时，我得到了输出dict，其中包含每个图像的检测分数，检测次数，检测类别，检测掩模等，因此如何从这些输出中计算出mAP我的测试集？

任何有关此方向的指导都将非常有帮助，谢谢。

Answer 1

您可以使用COCO的API通过TF OD API计算COCO的指标。参见this。 TF将您的检测结果和GT馈入COCO的API，并且COCO API将计算COCO的指标并将其返回给TF（因此您可以在例如TensorBoard中显示其进度）。 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。