评估 | Detectron2 评估指南

导语

评估对于机器学习模型的开发和改进至关重要。它可以帮助我们了解模型的性能，发现模型的不足之处，并为模型的优化提供方向。Detectron2 是一个流行的物体检测库，它提供了丰富的评估工具，可以帮助我们对物体检测模型进行评估。在本文中，我们将介绍如何使用 Detectron2 进行评估。

评估指标

在评估物体检测模型时，我们通常会使用以下指标：

• 准确率 (Accuracy) ：准确率是指模型对所有样本的预测结果与真实标签相匹配的比例。
• 精度 (Precision) ：精度是指模型对正样本的预测结果中，有多少比例是真正正样本。
• 召回率 (Recall) ：召回率是指模型对所有正样本的预测结果中，有多少比例被正确预测为正样本。
• F1 分数 (F1 Score) ：F1 分数是精度和召回率的加权平均值。它可以综合考虑模型的精度和召回率。
• IoU (Intersection over Union) ：IoU 是模型预测的边界框与真实边界框的重叠面积与并集面积的比值。IoU 越高，说明模型预测的边界框越准确。
• mAP (Mean Average Precision) ：mAP 是对不同 IoU 阈值下的平均精度 (AP) 的平均值。mAP 是物体检测模型常用的评估指标。

评估方法

Detectron2 提供了多种评估方法，我们可以根据自己的需要选择合适的评估方法。

COCO 评估

COCO 评估是物体检测模型常用的评估方法。它使用 COCO 数据集作为评估数据集，并根据 mAP 指标来评估模型的性能。我们可以使用 Detectron2 提供的 train_net.py 脚本来进行 COCO 评估。

PASCAL VOC 评估

PASCAL VOC 评估也是物体检测模型常用的评估方法。它使用 PASCAL VOC 数据集作为评估数据集，并根据 mAP 指标来评估模型的性能。我们可以使用 Detectron2 提供的 train_net.py 脚本来进行 PASCAL VOC 评估。

LVIS 评估

LVIS 评估是物体检测模型常用的评估方法。它使用 LVIS 数据集作为评估数据集，并根据 mAP 指标来评估模型的性能。我们可以使用 Detectron2 提供的 train_net.py 脚本来进行 LVIS 评估。

评估示例

以下是一个使用 Detectron2 进行 COCO 评估的示例：

import detectron2
from detectron2.utils.logger import setup_logger
setup_logger()

# 载入模型
model = detectron2.model_zoo.get("COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml")

# 载入数据集
dataset_train = detectron2.datasets.register("coco_train")
dataset_test = detectron2.datasets.register("coco_test")

# 创建评估器
evaluator = detectron2.evaluation.COCOEvaluator("coco_2017_val", cfg, False, output_dir="./output/")

# 评估模型
evaluator.evaluate(model, dataset_test)

总结

在本文中，我们介绍了如何使用 Detectron2 进行评估。我们介绍了评估指标、评估方法和评估示例。希望本文对您有所帮助。