开源项目 Object-Detection-Metrics 使用教程

开源项目 Object-Detection-Metrics 使用教程

Object-Detection-MetricsMost popular metrics used to evaluate object detection algorithms.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ob/Object-Detection-Metrics

1. 项目的目录结构及介绍

Object-Detection-Metrics/
├── data/
│   ├── annotations/
│   ├── groundtruths/
│   ├── results/
│   └── samples/
├── libs/
│   ├── _init_paths.py
│   ├── _utils.py
│   └── _visualization.py
├── scripts/
│   ├── calculate_map.py
│   ├── evaluate_detections.py
│   └── visualize_results.py
├── config.py
├── README.md
└── requirements.txt
  • data/: 存储评估所需的数据,包括标注文件、真实标签、检测结果和示例数据。
  • libs/: 包含项目所需的库文件,如路径初始化、工具函数和可视化工具。
  • scripts/: 包含主要的脚本文件,用于计算mAP、评估检测结果和可视化结果。
  • config.py: 项目的配置文件。
  • README.md: 项目的说明文档。
  • requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的主要启动文件位于 scripts/ 目录下:

  • calculate_map.py: 用于计算平均精度(mAP)的脚本。
  • evaluate_detections.py: 用于评估检测结果的脚本。
  • visualize_results.py: 用于可视化检测结果的脚本。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 config.py,其中包含以下关键配置项:

  • DATA_DIR: 数据目录的路径。
  • ANNOTATIONS_DIR: 标注文件的目录路径。
  • GROUNDTRUTHS_DIR: 真实标签的目录路径。
  • RESULTS_DIR: 检测结果的目录路径。
  • CLASSES: 目标类别的列表。
  • IOU_THRESHOLD: 交并比(IoU)阈值,用于判断检测是否正确。

通过修改 config.py 文件中的配置项,可以调整项目的数据路径和评估参数。

Object-Detection-MetricsMost popular metrics used to evaluate object detection algorithms.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ob/Object-Detection-Metrics

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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