旋转框的精度评估快速实现方法

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大致介绍一下测试代码的原理：基于DAL模型，项目的原始连接为：https://github.com/ming71/DAL，采用数据集为HRSC2016。

1、对标签进行处理

在处理原始ground-truth的时候调用Opencv的函数cv2.boxPoints()，生成了四个点的坐标的.txt文件，如下图

表示的含义为，上下左右四个点的坐标，顺序为右下→左下→左上→右上。

2、生成检测结果如下图所示

(1)、模型直接预测的框为(x,y,w,h,t)五个值，分别表示中心点坐标、宽高和角度。

(2)、输入到Boxcoder()中将五参法转换为八参法。 

(3)、其中第一个表示类别，第二个表示分数，二到十表示旋转bounding box的四个坐标顶点。接下来对坐标进行变换生成新的坐标如下：

将检测结果写入txt中如下：

3、计算mAP

调用eval_map.py来计算旋转框的精度，在此函数中用标签和检测结果来计算，如下图：

没有过的介绍代码细节，重在介绍整个评估的思路。读者设计好模型进行评估是最后只需要生成和原始HRSD2016大致一样的检测结果，对DAL的源代码进行大致修改就可以使用了。