模型性能评估工具

这是一个用于评估UAV和鸟类检测模型性能的完整工具集，包括误报率、漏报率、分类准确率和推理速度等关键指标的评估。

文件说明

核心文件

model_evaluator.py - 主要的模型评估类，包含所有评估逻辑
run_evaluation.py - 简化的运行脚本，提供命令行接口
evaluation_config.json - 配置文件，可自定义评估参数
generate_test_data.py - 测试数据生成器（当没有真实数据时使用）
example_balanced_evaluation.py - 平衡采样评估示例脚本

功能特性

✅ 多种评估指标

混淆矩阵（TP, FP, FN, TN）
精确率、召回率、F1分数
准确率、误报率、漏报率
按类别的详细指标

✅ 推理速度评估

平均推理时间
FPS（每秒处理帧数）
总处理时间统计

✅ 灵活的数据加载

支持文件夹结构（BIRDS/UAV/OTHERS）
支持标注文件格式
可配置采样大小

✅ 可视化和报告

自动生成详细的评估报告
混淆矩阵热图
性能指标图表

✅ 多模型支持

uav_and_bird
Anti_UAV
UAV-250411

快速开始

1. 环境准备

确保已安装必要的依赖：

pip install opencv-python numpy matplotlib seaborn pandas tqdm

2. 数据准备

将测试数据按以下结构组织：

data/
├── BIRDS/          # 鸟类图像
├── UAV/            # 无人机图像
└── OTHERS/         # 其他类型图像（背景等）

3. 运行评估

基本用法：

python run_evaluation.py --data-dir ./data

平衡采样评估（推荐）：

# 使用2:2:6比例进行平衡采样
python run_evaluation.py \
    --data-dir ./data \
    --sample-size 1000 \
    --balanced-sampling \
    --bird-ratio 0.2 \
    --uav-ratio 0.2 \
    --others-ratio 0.6

自定义参数：

python run_evaluation.py \
    --model-type uav_and_bird \
    --threshold 0.6 \
    --data-dir ./test_data \
    --sample-size 1000 \
    --output-dir ./results

完整参数列表：

python run_evaluation.py \
    --model-type uav_and_bird \
    --threshold 0.5 \
    --data-dir ./data \
    --sample-size 1000 \
    --balanced-sampling \
    --bird-ratio 0.2 \
    --uav-ratio 0.2 \
    --others-ratio 0.6 \
    --output-dir ./results \
    --config ./evaluation_config.json \
    --generate-data

参数说明：

--model-type: 模型类型 (uav_and_bird, Anti_UAV, UAV-250411)
--threshold: 置信度阈值 (0.0-1.0)
--data-dir: 测试数据目录
--sample-size: 采样大小，None表示使用全部数据
--balanced-sampling: 启用平衡采样
--bird-ratio: 鸟类样本比例 (0.0-1.0)
--uav-ratio: 无人机样本比例 (0.0-1.0)
--others-ratio: 其他样本比例 (0.0-1.0)
--output-dir: 输出目录
--config: 配置文件路径
--generate-data: 强制重新生成测试数据

运行示例脚本：

# 运行平衡采样示例
python example_balanced_evaluation.py

完整参数列表

python run_evaluation.py --help

参数说明：

--config, -c: 配置文件路径（默认：evaluation_config.json）
--data-dir, -d: 测试数据目录（默认：Data）
--model-type, -m: 模型类型（uav_and_bird/Anti_UAV/UAV-250411）
--threshold, -t: 置信度阈值（默认：0.5）
--sample-size, -s: 采样大小（None表示全部数据）
--generate-data, -g: 强制重新生成测试数据
--output-dir, -o: 输出目录（默认：evaluation_results）

配置文件

可以通过修改 evaluation_config.json 来自定义评估参数：

{
    "evaluation_settings": {
        "model_type": "uav_and_bird",
        "confidence_threshold": 0.5,
        "iou_threshold": 0.5,
        "sample_size": null,
        "balanced_sampling": {
            "enabled": false,
            "bird_ratio": 0.2,
            "uav_ratio": 0.2,
            "others_ratio": 0.6,
            "description": "平衡采样配置：按指定比例抽取各类别样本"
        }
    },
    "data_settings": {
        "data_directory": "Data",
        "use_folder_structure": true,
        "annotation_file": null
    },
    "output_settings": {
        "output_directory": "evaluation_results",
        "generate_plots": true,
        "save_detailed_results": true
    }
}

平衡采样配置

平衡采样是一种重要的评估策略，可以确保各类别样本按指定比例分布，避免数据不平衡对评估结果的影响：

enabled: 是否启用平衡采样
bird_ratio: 鸟类样本比例（默认0.2，即20%）
uav_ratio: 无人机样本比例（默认0.2，即20%）
others_ratio: 其他样本比例（默认0.6，即60%）

为什么使用平衡采样？

避免数据偏差：如果某类样本过多，可能导致评估结果偏向该类别
更真实的性能评估：按实际应用场景的比例分布进行评估
提高评估效率：在有限的计算资源下获得更有代表性的结果
便于对比分析：不同模型在相同数据分布下的对比更公平

高级用法

编程接口

from model_evaluator import ModelEvaluator

# 初始化评估器
evaluator = ModelEvaluator(
    model_type='uav_and_bird',
    threshold=0.5,
    iou_threshold=0.5
)

# 加载ground truth
ground_truth = evaluator.load_ground_truth_from_folder_structure('Data')

# 运行评估
metrics = evaluator.evaluate_dataset(ground_truth, sample_size=100)

# 生成报告
report_file = evaluator.generate_report(metrics, 'results')
plot_file = evaluator.plot_results(metrics, 'results')

自定义标注文件

如果有自定义的标注文件，格式应为：

[
    {
        "image_path": "path/to/image1.jpg",
        "label": "uav",
        "bbox": [x, y, width, height]  // 可选
    },
    {
        "image_path": "path/to/image2.jpg",
        "label": "bird",
        "bbox": [x, y, width, height]  // 可选
    }
]

然后使用：

ground_truth = evaluator.load_ground_truth_from_file('annotations.json')

评估指标详解

混淆矩阵（Confusion Matrix）

混淆矩阵是评估分类模型性能的基础，包含四个关键指标：

真正例（True Positive, TP）：模型正确地将正样本（如UAV或鸟类）识别为正类的数量。
- 例如：无人机被正确识别为无人机。
假正例（False Positive, FP）：模型错误地将负样本识别为正类的数量，即误报。
- 例如：其他物体被错误识别为无人机或鸟类。
假负例（False Negative, FN）：模型错误地将正样本识别为负类的数量，即漏报。
- 例如：无人机或鸟类未被识别出来。
真负例（True Negative, TN）：模型正确地将负样本识别为负类的数量。
- 例如：其他物体被正确识别为非无人机、非鸟类。

性能指标

精确率（Precision）

精确率衡量模型预测为正类的样本中实际为正类的比例，反映了模型的准确性。

计算公式：Precision = TP / (TP + FP)
含义：在所有被模型识别为无人机/鸟类的检测结果中，真正是无人机/鸟类的比例。
重要性：精确率高意味着误报少，适用于对误报敏感的场景。

召回率（Recall）

召回率衡量模型能够正确识别出的实际正样本的比例，反映了模型的完整性。

计算公式：Recall = TP / (TP + FN)
含义：在所有实际的无人机/鸟类中，被模型正确识别出的比例。
重要性：召回率高意味着漏报少，适用于对漏报敏感的场景。

F1分数（F1 Score）

F1分数是精确率和召回率的调和平均值，提供了模型性能的综合评价。

计算公式：F1 = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)
含义：平衡考虑精确率和召回率的综合指标。
重要性：当需要在精确率和召回率之间取得平衡时，F1分数是一个很好的指标。

准确率（Accuracy）

准确率衡量模型正确预测的样本比例。

计算公式：Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
含义：所有预测中正确预测的比例。
重要性：提供整体性能的概览，但在类别不平衡时可能产生误导。

误报率（False Positive Rate, FPR）

误报率衡量模型将负样本错误分类为正样本的比例。

计算公式：FPR = FP / (FP + TN)
含义：在所有实际的非目标物体中，被错误识别为目标的比例。
重要性：在安防监控等场景中，低误报率至关重要，避免频繁的虚假警报。

漏报率（False Negative Rate, FNR）

漏报率衡量模型将正样本错误分类为负样本的比例。

计算公式：FNR = FN / (TP + FN)
含义：在所有实际的目标物体中，未被识别出的比例。
重要性：在安全关键应用中，低漏报率至关重要，确保不会遗漏重要目标。

按类别评估

对于多类别检测（如区分UAV和鸟类），系统会计算每个类别的单独指标：

类别精确率：特定类别的精确率。
类别召回率：特定类别的召回率。
类别F1分数：特定类别的F1分数。

这些指标帮助分析模型对不同类别的识别能力，发现模型在特定类别上的优势和不足。

推理速度指标

平均推理时间

计算方法：所有图像的推理时间总和除以图像数量。
单位：秒/图像。
含义：处理单张图像平均需要的时间。

FPS（每秒帧数）

计算方法：1除以平均推理时间。
单位：帧/秒。
含义：模型每秒能处理的图像数量，反映实时处理能力。

总处理时间

计算方法：所有图像的处理时间总和，包括预处理、推理和后处理。
单位：秒。
含义：评估整个数据集所需的总时间。

IoU（交并比）

IoU是评估目标检测边界框准确性的关键指标。

计算公式：IoU = (预测框与真实框的交集面积) / (预测框与真实框的并集面积)
取值范围：0到1，值越大表示预测框与真实框重叠度越高。
阈值设置：通常设置IoU阈值（如0.5）来判断检测是否正确。
重要性：评估模型定位目标的精度，IoU高表示不仅检测出目标，而且定位准确。

实际应用场景中的指标意义

在UAV检测中的应用

高精确率的重要性：

在机场安全监控中，误报会导致不必要的航班延误和资源浪费。
在军事应用中，误报可能引发错误的防御响应。
建议目标：精确率 > 90%

高召回率的重要性：

在边境监控中，漏报意味着潜在的安全威胁未被发现。
在禁飞区监控中，漏报可能导致安全事故。
建议目标：召回率 > 95%

在鸟类检测中的应用

生态保护场景：

高召回率确保不遗漏珍稀鸟类的观测记录。
适度的精确率可以接受，因为误报的代价相对较低。

机场鸟击防护：

需要平衡精确率和召回率，既要避免误报导致的不必要干预，也要确保及时发现鸟类威胁。
建议目标：F1分数 > 85%

推理速度的实际要求

实时监控系统：

视频监控：需要至少25-30 FPS以确保流畅的实时处理。
无人机巡逻：10-15 FPS通常足够，因为飞行速度相对较慢。

批量处理系统：

历史数据分析：推理速度要求较低，更注重准确性。
大规模数据集处理：需要考虑总处理时间和资源消耗。

指标权衡和优化建议

精确率与召回率的权衡

提高精确率的方法：

提高置信度阈值（但可能降低召回率）
改进模型训练数据质量
使用更严格的后处理算法

提高召回率的方法：

降低置信度阈值（但可能降低精确率）
增加训练数据的多样性
使用数据增强技术

速度与准确性的权衡

提高推理速度：

使用模型量化技术
优化输入图像分辨率
使用GPU加速
考虑使用轻量级模型架构

保持准确性：

在速度优化时监控性能指标变化
使用知识蒸馏技术
采用渐进式优化策略

评估结果解读指南

优秀模型的指标范围

UAV检测模型：

精确率：85-95%
召回率：90-98%
F1分数：87-96%
推理速度：>20 FPS（实时应用）

鸟类检测模型：

精确率：80-90%
召回率：85-95%
F1分数：82-92%
推理速度：>15 FPS（实时应用）

问题诊断

高精确率，低召回率：

问题：模型过于保守，漏报较多
解决方案：降低置信度阈值，增加训练数据

低精确率，高召回率：

问题：模型过于激进，误报较多
解决方案：提高置信度阈值，改进模型训练

精确率和召回率都低：

问题：模型性能整体较差
解决方案：重新训练模型，检查数据质量，调整模型架构

推理速度慢：

问题：无法满足实时应用需求
解决方案：模型优化，硬件升级，算法改进

输出结果

评估完成后，会在输出目录中生成：

evaluation_report_YYYYMMDD_HHMMSS.txt - 详细的文本报告
evaluation_plots_YYYYMMDD_HHMMSS.png - 可视化图表
detailed_results_YYYYMMDD_HHMMSS.json - 详细的JSON结果（如果启用）

报告内容

评估配置和参数
数据集统计信息
混淆矩阵
整体性能指标
按类别的性能指标
推理速度统计
错误分析

图表内容

混淆矩阵热图
性能指标柱状图
按类别的精确率/召回率对比
推理时间分布

故障排除

常见问题

模型加载失败
- 检查模型文件是否存在
- 确认ONNX Runtime已正确安装
- 验证模型类型参数是否正确
找不到测试数据
- 确认数据目录路径正确
- 检查文件夹结构是否符合要求
- 尝试使用 --generate-data 生成测试数据
内存不足
- 使用 --sample-size 限制处理的图像数量
- 减小图像分辨率
- 关闭可视化功能
推理速度慢
- 检查是否启用了GPU加速
- 考虑使用较小的图像尺寸
- 优化模型参数

调试模式

在代码中设置详细日志：

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

扩展功能

添加新的评估指标

在 ModelEvaluator 类中添加新的方法：

def calculate_custom_metric(self, results):
    # 实现自定义指标计算
    pass

支持新的模型类型

在 inference.py 中添加新的模型处理逻辑，然后在评估器中引用。

自定义可视化

修改 plot_results 方法来添加新的图表类型。

性能优化建议

批处理: 对于大量图像，考虑实现批处理推理
并行处理: 使用多进程处理图像预处理
缓存: 缓存预处理结果以避免重复计算
GPU加速: 确保ONNX Runtime使用GPU提供程序

贡献

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许可证

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