1.问题

验证目标检测模型性能时候，模型输出检测目标需要和真值目标匹配，然后计算精度acc。主要涉及bounding box和label的匹配。

2.目标检测流程

（1）图片输入模型,并输出检测目标的bond_boxes,labels和probs。

（2）把bond_boxes通过尺寸缩放到原图对应尺寸，并对超出图像边界框进行去除

（3）对bond_boxes根据置信度probs过滤，去掉执行度低的（常0.5为阈值）

（4）对bond_boxes 进行非极大值抑制处理（NMS）

（5）处理时候，根据过滤后bond_boxes 的索引（index）同步更新labels和probs。

更名为det_bond_boxes,det_labels

（6）读取该图片对应真值文件（ground truth）中的bond_boxes和labels。

更名为gt_bond_boxes,gt_labels

(7)根据det_bond_boxes和gt_bond_boxes的IOU来匹配，这一步是需要操作技巧。具体流程如下

import numpy as npif __name__ == "__main__":#依次拿检测到的gt_boxes和真值ground truth中gt_box匹配，计算两者IOU，假设det_box为a，gt_box=ba = [[1,2,4,5],[4,5,6,7],[8,9,10,11,12],[13,14,15,16]]b = [[4, 5, 6, 7],[1, 2, 4, 5],[8, 9, 10, 11, 12],]det_boxes = np.array(a)gt_boxes  = np.array(b)#假设IOU计算如下，一共12个,第一列是第一个dt_box和3个gt_box的IOUIOU = [[0.1, 0.8, 0.1],[0.8, 0.1, 0.1],[0.1, 0.1, 0.9],[0.1, 0.1, 0.2]]#找出每个det_box和三个gt_box IOU最值iou_max = np.max(IOU,axis = 1)print(iou_max)#iou_max = [0.8 0.3 0.9 0.9]# 对IOU进行过滤小于0.5淘汰iou_max_index = iou_max > 0.5print(iou_max_index)#iou_max_index=[ True  True False  True]new_det_boxes =det_boxes[iou_max_index]#[list([1, 2, 4, 5]) list([4, 5, 6, 7]) list([8, 9, 10, 11, 12])#已经过滤掉det_box的第四个box#这时候需要给每个det_box 匹配对应的gt_box,首先去除IOU中那个属于错误检测框的IOU,也就是IOU第三列gt_match_dt_index = np.argmax(IOU,axis=0)#返回给gt_box匹配IOU最大的对应det_box的索引print(gt_match_dt_index)#[1 0 2]new_gt_boxes = gt_boxes[gt_match_dt_index]## [list([1, 2, 4, 5]) list([4, 5, 6, 7]) list([8, 9, 10, 11, 12])#完成检测框和真值框的一一匹配

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