Python 使用TensorFlow对象检测API eval.py获取地图

我正在运行

python legacy/eval.py--logtostderr--pipeline\u config\u path=training/ssd\u mobilenet\u v2.config--checkpoint\u dir=training/--eval\u dir=eval/

使用此配置：

eval_config: {
  num_examples: 30000
  metrics_set: "coco_detection_metrics"
  num_visualizations: 10
  max_num_boxes_to_visualize: 5
  visualize_groundtruth_boxes: true
  eval_interval_secs: 1
  max_evals: 1
  visualization_export_dir: "eval/"
}

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使用TensorBoard，我可以在一些图像上看到预测的边界框，但不幸的是找不到贴图。有人知道它的位置吗？或者我是否应该在TensorBoard中看到它？

地图将打印到控制台。谢谢，我没有查看输出。它是否也将这些输出保存在某个地方？如果您想保存它，可以这样做

python legacy/eval.py--logtostderr--pipeline\u config\u path=training/ssd\u mobilenet\u v2.config--checkpoint\u dir=training/--eval\u dir=eval/>mAP.txt

这样映射将保存到当前目录下的文本文件中（但也保存了大量日志信息）。