如何在 Matlab 中使用 CascadeObjectDetector 计算对象检测器的平均精度？

问题描述

我想通过对测试数据集使用 vision.CascadeObjectdetector('mouth') 来检查嘴部检测结果的平均精度。我只是想将这些结果与其他物体检测器方法进行比较，但出现错误。

示例如下：

mouthDetector = vision.CascadeObjectDetector('mouth');
numImages = height(testDataTbl);
results = table('Size',[numImages 1],...
       'VariableTypes',{'cell'},...
       'VariableNames',{'Boxes'}); 
  
for i = 1 : numImages
    I = imread(testDataTbl.files{i});
    bboxes = mouthDetector(I);
    results.Boxes{i} = bboxes;
end 
[ap,recall,precision] = evaluateDetectionPrecision(results,testDataTbl(:,2));
figure
plot(recall,precision)
grid on
title(sprintf('Average Precision = %.1f',ap))

运行此代码后，出现错误：

Expected the width of the detection results table to be greater than or equal to 2.

Error in vision.internal.detector.evaluationInputValidation (line 22)
   
 checkDetectionResultsTable(detectionResults,classes,boxValidationFcn,filename);

Error in evaluateDetectionPrecision (line 119)
[gtds,classes] = vision.internal.detector.evaluationInputValidation(detectionResults,..

解决方法

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