1、简介

目标检测模型需要依靠训练数据进行参数学习。当完成模型训练后，需要根据评价指标衡量模型的检测性能（这些指标包括准确率、召回率、AP，mAP等）。下面介绍目标检测中训练数据的生成方法与模型评价指标。

2、训练数据生成

训练数据生成的主要目的：给每个锚框标注类别与真实边框位置。

在文章目标检测（一）中，我们在图片中生成了大量锚框，通过生成的锚框预测目标的类别与偏移量。而目标检测通常采用有监督方式学习模型参数。因此，需要知道每个锚框所属的类别以及所要预测的真实边框的位置。据此，根据锚框与真实框之间的类别损失与位置损失，反向传播，学习模型参数。

怎样标注锚框？

如图2，锚框的标注即锚框与真实框的匹配。方法如下：

第一步：从真实框中选择1个目标框，记为真实框1，找锚框与之进行匹配；

第二步：计算真实框1与锚框1,2,3,4之间的IOU，并选择IOU最大的作为匹配锚框，并得到匹配对（锚框1，真实框1）；

第三步：重复上述过程，得到真实框2与锚框2匹配，得到匹配对（锚框2，真实框2）；

第四步：将未匹配的锚框3,4与真实框计算IOU，锚框3与真实框1的IOU大于阈值t，得到匹配对（锚框3，真实框1），锚框4与真实框1及真实框2的IOU均小于阈值t，因此，锚框4分配到背景，得到匹配对（锚框4，背景）。

通过代码进行实现：

import torch


def box_iou(boxes1, boxes2):
    box_area = lambda boxes: ((boxes[:, 2] - boxes[:, 0]) *
                              (boxes[:, 3] - boxes[:, 1]))
    areas1 = box_area(boxes1)
    areas2 = box_area(boxes2)
    inter_upperlefts = torch.max(boxes1[:, None, :2], boxes2[:, :2])
    inter_lowerrights = torch.min(boxes1[:, None, 2:], boxes2[:, 2:])
    inters = (inter_lowerrights - inter_upperlefts).clamp(min=0)
    inter_areas = inters[:, :, 0] * inters[:, :, 1]
    union_areas = areas1[:, None] + areas2 - inter_areas
    return inter_areas / union_areas


def box_corner_to_center(boxes):
    x1, y1, x2, y2 = boxes[:, 0], boxes[:, 1], boxes[:, 2], boxes[:, 3]
    cx = (x1 + x2) / 2
    cy = (y1 + y2) / 2
    w = x2 - x1
    h = y2 - y1
    boxes = torch.stack((cx, cy, w, h), axis=-1)
    return boxes


def assign_anchor_to_bbox(ground_truth, anchors, device, iou_threshold=0.5):
    """将最接近的真实边界框分配给锚框"""
    num_anchors, num_gt_boxes = anchors.shape[0], ground_truth.shape[0]
    # 位于第i行和第j列的元素x_ij是锚框i和真实边界框j的IoU
    jaccard = box_iou(anchors, ground_truth)
    # 对于每个锚框，分配的真实边界框的张量
    anchors_bbox_map = torch.full((num_anchors,), -1, dtype=torch.long,
                                  device=device)
    # 根据阈值，决定是否分配真实边界框
    max_ious, indices = torch.max(jaccard, dim=1)
    anc_i = torch.nonzero(max_ious >= iou_threshold).reshape(-1)
    box_j = indices[max_ious >= iou_threshold]
    anchors_bbox_map[anc_i] = box_j
    col_discard = torch.full((num_anchors,), -1)
    row_discard = torch.full((num_gt_boxes,), -1)
    for _ in range(num_gt_boxes):
        max_idx = torch.argmax(jaccard)
        box_idx = (max_idx % num_gt_boxes).long()
        anc_idx = (max_idx / num_gt_boxes).long()
        anchors_bbox_map[anc_idx] = box_idx
        jaccard[:, box_idx] = col_discard
        jaccard[anc_idx, :] = row_discard
    return anchors_bbox_map


if __name__ == "__main__":
    ground_truth = torch.tensor([[0.1, 0.08, 0.52, 0.92],
                                 [0.55, 0.2, 0.9, 0.88]])
    anchors = torch.tensor([[0, 0.1, 0.2, 0.3],
                            [0.15, 0.2, 0.4, 0.4],
                            [0.63, 0.05, 0.88, 0.98],
                            [0.66, 0.45, 0.8, 0.8],
                            [0.57, 0.3, 0.92, 0.9]])

    anchors_bbox_map = assign_anchor_to_bbox(ground_truth, anchors, device=anchors.device)
    print(anchors_bbox_map)

算法输出：
tensor([-1,  0,  1, -1,  1])

在上述代码中，锚框个数5个，真实框个数2个。即为5个锚框分配2个真实框。

在输出中：

• -1：表示该锚框分配到背景；
• 0：表示该锚框分配到真实框0；
• 1：表示该锚框分配到真实框1。

因此，可得：

• 第1个与第4个anchor分配到背景；
• 第2个anchor分配到真实框1；
• 第3个与第5个anchor分配到真实框2。

3、评价指标解析

（1）业界常用评价指标？

• 常用的指标主要2个：召回率与准确率。
• 与上述两指标对应的：漏报率与误报率。
• 关系：召回率+漏报率=100%，准确率+误报率=100%。

在目标检测中术语中，预测框分为以下四种情况：

• 正确检测框TP（True Positive）：预测框正确的预测了目标；
• 误检框FP（False Positive）：预测框将别的对象预测成了目标，如将背景预测为dog；
• 漏检框FN（False Negative）：预测框没有把目标预测出来；
• 正确的背景TN（True Negative）：本身是背景，预测框也预测为了背景。

以上四个术语与准确率、召回率之间的关系为：

• 准确率：Precision = TP/(TP+FP)
• 召回率：Recall = TP/（TP+FN）

举个例子：假如我们通过目标检测统计人流量，在一帧图片中有10个人，而模型预测出了11个目标框。在这11个目标框中，有8个正确预测了目标，有3个将背景预测为目标。

那么，根据上述数据：正确检测框TP=8，错误检测框FP=3，漏检框FN=10-8=2。

则准确率：P=8/(8+3)=72.73%，召回率：R=8/(8+2)=80%

（2）不同应用场景怎样选择？

不同的应用场景对于指标要求的侧重点不同。如军事重地火灾的检测，对于模型召回率要求极高，理论上不允许存在漏报，即召回率=100%，即模型需对任何发生的火灾都能检测到。而在普通应用场景，如流水线中物料分拣，对模型识别的准确率要求高，理论上不允许物料误分类，即准确率=100%。

（3）高准确率与高召回率两者能不能兼顾？

答案是：不能。追求一个指标的升高，往往导致对立指标的下降。

举个极端的例子：图片中存在10个真实目标。

• 预测框为1个（IOU>0.9），并成功预测出了1目标，那么准确率为100%，召回率为10%（出手少，精准命中，但是召回低）；
• 预测框为100个（IOU>0.5），成功预测出了10个目标，那么准确率为10%，召回率为100%（广撒网，高召回，但是准确率低）。

（4）怎样用一个指标评价模型性能？

准确率与召回率的关系如图3所示，这条曲线上的每个点是取预测框不同置信度下的准召值。这条曲线还是准确率与召回率的关系，并且是两个对立指标，难以评价模型好坏。

通常采用AP来评价模型：

AP表示曲线下所包围的面积，如果模型1的准召率比模型2的准召率高，那么模型1的P-R曲线所包围的面积要比模型2的大。因此，AP综合考虑了不同召回下的准确率。mAP是对每个类别的AP的平均值。

写在最后：基于锚框机制的目标检测模型训练时，需为锚框分配真实框；模型的评价指标采用mAP为合理方式。