是否有一种方便的方法来获取 TensorFlow 对象检测模型的 class 特定的平均精度分数？
Is there a convenient way to get class-specific Average Precision scores for a TensorFlow Object Detection model?
TensorFlow 对象检测 API 有一种非常方便的方法来获取训练模型的性能指标（在他们的教程 here 中有描述）。遗憾的是，未提供每个 class 的平均精度分数。
有谁知道无需编写自己的脚本即可获得 TensorFlow 对象检测模型的 class 特定 AP 分数的简便方法？
same question 已于 2019 年提出，但未得到答复。
谢谢！
经过更多搜索，我找到了几个解决方案。
1.使用不同的评估配置
只需将模型 *.config 文件中的 metrics_set 值更改为 "pascal_voc_detection_metrics"。
TensorFlow 对象检测 API 支持多种评估指标，详见文档 here。 PASCAL VOC 2010 检测指标给出每个 class.
的 AP 分数
2。编辑 pycocotools 包中的 cocoeval.py 文件
此方法涉及将 8 行代码粘贴到 cocoeval.py 文件中。它在 post.
中有很好的解释和记录
TensorFlow 对象检测 API 有一种非常方便的方法来获取训练模型的性能指标（在他们的教程 here 中有描述）。遗憾的是，未提供每个 class 的平均精度分数。
有谁知道无需编写自己的脚本即可获得 TensorFlow 对象检测模型的 class 特定 AP 分数的简便方法？
same question 已于 2019 年提出，但未得到答复。
谢谢！
经过更多搜索，我找到了几个解决方案。
1.使用不同的评估配置
只需将模型 *.config 文件中的 metrics_set 值更改为 "pascal_voc_detection_metrics"。
TensorFlow 对象检测 API 支持多种评估指标，详见文档 here。 PASCAL VOC 2010 检测指标给出每个 class.
的 AP 分数2。编辑 pycocotools 包中的 cocoeval.py 文件
此方法涉及将 8 行代码粘贴到 cocoeval.py 文件中。它在