如何在TensorFlow的对象检测API中计算训练数据的评估指标？

import tensorflow as tf
from object_detection.utils import metrics

# 定义评估器
class ObjectDetectionEvaluator(metrics.Metric):
    def __init__(self, num_classes):
        super(ObjectDetectionEvaluator, self).__init__(name='object_detection_evaluator')
        self.num_classes = num_classes
        self.reset_states()

    def update_state(self, y_true, y_pred, sample_weight=None):
        # 根据预测结果和真实标签更新评估指标的状态
        # y_true: 真实标签，shape为(batch_size, num_boxes, 5)，最后一维包括类别id和边界框坐标
        # y_pred: 预测结果，shape为(batch_size, num_boxes, num_classes+5)，最后一维包括类别概率和边界框坐标
        # sample_weight: 样本权重，可选参数
        pass

    def result(self):
        # 计算并返回评估指标的结果
        pass

    def reset_states(self):
        # 重置评估指标的状态
        pass

# 创建评估器对象
evaluator = ObjectDetectionEvaluator(num_classes=10)

# 定义评估器配置
eval_spec = tf.estimator.EvalSpec(
    input_fn=eval_input_fn,  # 评估数据集的输入函数
    steps=None,  # 评估步数，None表示评估完整个数据集
    exporters=None,  # 导出器，用于导出评估结果
    start_delay_secs=120,  # 开始评估的延迟时间
    throttle_secs=600,  # 评估间隔时间
    name=None  # 评估器名称
)

# 训练和评估
tf.estimator.train_and_evaluate(estimator, train_spec, eval_spec)