fasterrcnn 基于tensorflow进行指标评价代码
时间: 2023-12-07 18:04:02 浏览: 35
以下是一个使用Python和TensorFlow库进行Faster R-CNN模型评价的示例代码:
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
import cv2
from tqdm import tqdm
# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('faster_rcnn_model.h5')
# 加载数据集
test_images = np.load('test_images.npy')
test_boxes = np.load('test_boxes.npy')
test_labels = np.load('test_labels.npy')
# 定义指标
total_loss = 0
total_correct = 0
total_images = 0
# 在测试集上进行评价
for i in tqdm(range(len(test_images))):
image = test_images[i]
true_boxes = test_boxes[i]
true_labels = test_labels[i]
outputs = model(np.expand_dims(image, axis=0))
pred_boxes = outputs[0].numpy()
pred_labels = np.argmax(outputs[1].numpy(), axis=1)
pred_scores = np.max(outputs[1].numpy(), axis=1)
total_loss += outputs[2]
total_images += 1
for j in range(len(pred_boxes)):
if pred_labels[j] == true_labels[j]:
box_iou = cv2.matchShapes(pred_boxes[j], true_boxes[j], 1, 0.0)
if box_iou > 0.5:
total_correct += 1
# 计算指标
accuracy = total_correct / total_images
average_loss = total_loss / len(test_images)
# 输出结果
print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy*100))
print('Average Loss: {:.2f}'.format(average_loss))
```
以上代码演示了如何使用Faster R-CNN模型对一组测试图像进行评价,其中包括计算准确率和平均损失两个指标。在实际应用中,可以根据具体的需求选择适当的数据集和评价指标。