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旋转框的精度评估快速实现方法

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狼啸风云
修改2022-09-02 13:15:43
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修改2022-09-02 13:15:43
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文章被收录于专栏:计算机视觉理论及其实现

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

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。

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原始发表:2021/05/09 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 1、对标签进行处理
  • 2、生成检测结果如下图所示
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