我使用TF对象检测API来检测自定义数据集上的对象，但当涉及到准确性时，我不知道如何计算它，因此，如何在自定义数据集上计算对象检测模型的准确性？并在测试数据集上找到模型的置信分数
我试着用eval.py，但没有用。
您谈论的是训练准确性、验证准确性还是测试准确性？正如名称所示，有三个不同的准确性值：
- 训练精度：模型在训练集上的精度
- 验证准确性：验证集上模型的准确性
- 测试精度：测试集上模型的精度
训练和验证准确性是训练的输出，用于在测试集上运行模型所需的测试准确性。
你是对模型进行了再培训(从检查点、微调…(，还是在得到模型时使用了它？如果你已经对模型进行了重新训练，那么你应该很容易地获得训练和验证的准确性，实际上你对每个历元都有这些值。如果你还没有重新训练模型，你只能检查测试的准确性，假设测试数据集是有标签的。
此链接帮助我运行eval.py并获取训练数据的mAP值。只需要像这样使用CUDA运行：CUDA_VISIBLE_DEVICES="python3 eval.py--logtostderr--pipeline_config_path=预训练模型/ssd_inception_v2_coco.config--checkpoint_dir=训练/--eval_dir=eval/