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我对张量流指标（tf.metrics）有一些疑问。有一些可用的指标，如准确度、精度、误报等。

根据 API 精度等，至少需要两个参数：

precision("ground truth values", "predicted values")

在“session.run”之后，我有一个带有一些张量的结果字典，见下图

结果字典

检测盒

真实盒子

检测分数

如何使用这些值来计算准确度、精度、假阳性等？

我尝试了以下方法：

prec = tf.metrics.precision(result_dict['groundtruth_boxes'],  result_dict['detection_boxes'][0])

但我收到以下错误：

ValueError: Can not squeeze dim[1], expected a dimension of 1, got 4 for 'precision/remove_squeezable_dimensions/Squeeze' (op: 'Squeeze') with input shapes: [1,4].

无论如何，我的尝试毫无意义，因为要计算精度，“真阳性”和“假阳性”是必要的。

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首先，tf.metrics对于计算多批次的运行指标最有用。因为他们需要跨sess.run()调用保持状态，所以它们并不像某些人想象的那么简单。这是一篇很好的文章，解释了它们是如何工作的：http ://ronny.rest/blog/post_2017_09_11_tf_metrics/

对于您的问题，tf.metrics.precision必须（有效地）是布尔张量的参数。您不能直接提供边界框。例如，以下将打印1.0：

prediction = tf.constant([1., 1., 2., 2.])
label = tf.constant([1., 1., 3., 3.])
precision, update_op = tf.metrics.precision(label, prediction)

with tf.Session() as sess:
  sess.run(tf.local_variables_initializer())
  sess.run(update_op)
  print sess.run(precision)

因为2和3都是非零的。

您需要自己比较边界框（例如，每个框都做tf.reduce_all(tf.equal(expected_box, predicted_box))），以便每个框都有一个True/False标量。所有这些放入向量中的标量都将成为您predictions对tf.metrics.precision. labels参数将是一个与True大小相同的张量predictions。

于 2018-02-20T02:18:05.990 回答