[发明专利]一种目标检测算法的评估方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种目标检测算法的评估方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取预设数量的图像样本，对各所述图像样本进行目标标注，形成包含标准目标数据的标准目标数据集；基于待评估算法对各所述图像样本进行目标检测，形成包含候选目标数据的候选目标数据集；根据所述标准目标数据集和所述候选目标数据集确定不同目标类别对应的类别评估参数，并通过各所述类别评估参数确定所述待评估算法的评估结果。本发明结合车辆驾驶场景，对目标检测中的障碍物目标进行类别区分，通过对不同类别的检测准确性进行具体分析，从而实现对目标检测算法的合理评估，提高了评估的准确性。

技术领域

本发明实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种目标检测算法的评估方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

目标检测是自动驾驶领域中备受关注的方向，目标检测算法的准确性直接影响着自动驾驶车辆的安全性。

现有的目标检测算法评估方法有很多，常见的是判断检测目标与真实目标的交并比是否大于设定阈值来确定目标检测算法的准确性。例如，将检测目标与真实目标的交并比大于等于0.5的检测样本作为正例，交并比小于0.5的检测样本作为负例，通过全部检测样本中正例和负例的数量确定目标检测算法的准确性。在另一种计算方法中，可以设置不同的交并比阈值，对应每个交并比阈值计算出一个准确率，在根据各准确率确定目标检测算法的准确性，如，分别将交并比阈值设置为0.5、0.7和0.9，分别计算出交并比阈值是0.5、0.7和0.9的检测准确率，取三个准确率的平均值作为目标检测算法的准确性。

对于自动驾驶车辆中使用的不同目标检测装置，厂家或供应商都使用不同的方法对其产品进行评估，在业界没有统一的评估指标和步骤。并且，常用的方法也并没有结合车辆驾驶场景进行评估，对自动驾驶中目标检测算法的评估准确性不高。

发明内容

本发明提供一种目标检测结果的评估方法、装置、设备及存储介质，以实现对目标检测算法的检测效果进行合理准确的评估。

第一方面，本发明实施例提供了一种目标检测算法的评估方法，包括：

获取预设数量的图像样本，对各所述图像样本进行目标标注，形成包含标准目标数据的标准目标数据集；

基于待评估算法对各所述图像样本进行目标检测，形成包含候选目标数据的候选目标数据集；

根据所述标准目标数据集和所述候选目标数据集确定不同目标类别对应的类别评估参数，并通过各所述类别评估参数确定所述待评估算法的评估结果。

可选的，所述标准目标数据包括标准目标类别和标准目标区域；

所述候选目标数据包括候选目标类别、候选目标区域和候选置信度；

相应的，所述根据所述标准目标数据集和所述候选目标数据集确定不同目标类别对应的类别评估参数，包括：

根据各所述标准目标数据的标准目标区域和各所述候选目标数据的候选目标区域，以及各所述标准目标数据的标准目标类别和各所述候选目标数据的候选目标类别，从所述候选目标数据集中筛选出包含候选样例的候选样例集；

根据各所述候选样例对应的候选目标类别，将所述候选样例集划分成至少一个目标类别对应的候选样例子集；

针对每个候选样例子集，基于所述候选样例子集中各所述候选样例对应的候选置信度，确定所述候选样例子集对应的平均准确率，将所述平均准确率确定为对应的目标类别的类别评估参数。

可选的，所述根据各所述标准目标数据的标准目标区域和各所述候选目标数据的候选目标区域，以及各所述标准目标数据的标准目标类别和各所述候选目标数据的候选目标类别，从所述候选目标数据集中筛选出包含候选样例的候选样例集，包括：