如何使用对象检测API评估自己的自定义模型？我应该在配置文件中写入什么内容？

使用对象检测API评估自定义模型的步骤如下：

1. 准备数据集：收集并标注一组包含目标对象的图像数据集，确保每个目标对象都有相应的边界框标注。
2. 创建自定义模型：使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）训练一个自定义的对象检测模型。模型的训练过程包括数据预处理、模型构建、损失函数定义、优化器选择等步骤。
3. 导出模型：在训练完成后，将模型导出为适用于对象检测API的格式，如TensorFlow SavedModel或ONNX。
4. 配置文件：在配置文件中指定自定义模型的相关信息，包括模型路径、标签映射、输入图像尺寸等。配置文件通常是一个文本文件，可以使用任何文本编辑器进行编辑。

在配置文件中，需要写入以下内容：

• 模型路径：指定导出的自定义模型的路径，例如：model_path: /path/to/custom_model
• 标签映射：定义目标对象的标签映射关系，将目标对象的类别名称映射为整数标签。例如：label_map: {1: 'cat', 2: 'dog', 3: 'car'}
• 输入图像尺寸：指定输入图像的尺寸，通常以像素为单位。例如：input_size: (224, 224)

1. 调用API进行评估：使用对象检测API提供的评估函数，传入配置文件和测试数据集，即可对自定义模型进行评估。API会加载配置文件中指定的模型，并在测试数据集上进行目标检测，并输出评估结果，如准确率、召回率等。

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