图像识别的准确率怎么算

def per_class(imagefile):
    image = Image.open(imagefile)
    image = image.resize([227, 227])
    image_array = np.array(image)
    image = tf.cast(image_array, tf.float32)
    #image = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(image, 227, 227)
    #image = tf.image.per_image_standardization(image)
    #图形标准化
    image = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(image, 227, 227)
    image = tf.image.per_image_standardization(image)
    image = tf.reshape(image, [1, 227, 227, 3])
    saver = tf.train.Saver()
    with tf.Session() as sess:
        save_model = tf.train.latest_checkpoint(r'D:\C盘桌面搬家—桌面\BelgiumTSC_Testing\XUNLIAN')
        saver.restore(sess, save_model)
        image = tf.reshape(image, [1, 227, 227, 3])
        image = sess.run(image)
        prediction = sess.run(fc3, feed_dict={x: image})
       # print('prediction',prediction)
        max_index = np.argmax(prediction)
        imagefile1=imagefile.split('\\')[-1]
        print(imagefile1+'图片属于第'+str(max_index)+"类交通路标")
        return max_index
# 执行以上程序
imagefiles = r"D:\C盘桌面搬家—桌面\GTSRB_Final_Test_Images\b\1"

for root, sub_folders, files in os.walk(imagefiles):
    for name in files:
        imagefile = os.path.join(root, name)
        #print(imagefile)
        a=per_class(imagefile)

请问图像识别检测算法最后是否要分类检测后的数据呢，还有准确率怎么算呢，可以给个代码吗，十分感谢

参考一下https://blog.csdn.net/sinat_35821976/article/details/81334181

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