1.一种评估对象检测算法的方法，包括：

确定由所述对象检测算法从视频中检测出的包含对象的评估帧；

获取所述视频中被预先标注有所述对象的多个帧和与所述对象相关联的参考特征，所述参考特征有助于识别所述对象；

基于所述对象在所述多个帧中的多个特征与所述参考特征的比较，从所述多个帧中选择目标帧；以及基于所述对象在所述目标帧和所述评估帧中的特征的差异来评估所述对象检测算法。

2.根据权利要求1所述的方法，其中从所述多个帧中选择目标帧包括：基于所述多个特征与所述参考特征的比较，确定与所述多个帧相对应的多个得分，所述多个得分中的每一个指示相应帧能够成功识别所述对象的可能性；以及基于所述多个得分来从所述多个帧中选择得分高的帧作为所述目标帧。

3.根据权利要求2所述的方法，其中评估所述对象检测算法包括：基于所述对象在所述评估帧中的特征与所述参考特征的比较，确定所述评估帧的得分，所述得分指示所述评估帧能够成功识别所述对象的可能性；

确定所述目标帧的得分与所述评估帧的得分之间的差异；以及基于所述得分之间的差异来评估所述对象检测算法。

4.根据权利要求3所述的方法，其中基于所述差异来评估所述对象检测算法包括：将所述差异与阈值差异进行比较；

响应于所述差异低于阈值差异，增加所述对象检测算法从所述视频中准确地检测出有助于对象分类的帧的准确率；以及响应于所述差异超过所述阈值差异，减小所述对象检测算法的所述准确率。

5.根据权利要求1所述的方法，其中所述特征包括所述对象的面部特征、行为特征、穿戴特征、轮廓特征、姿态、在对应帧中的大小以及清晰度中的至少一项。

6.根据权利要求1所述的方法，还包括：

对所述视频进行预处理，以标注所述视频的帧中的所述对象。

7.根据权利要求1所述的方法，其中获取所述参考特征包括：获取被预先标注有所述对象的参考图像；以及

从所述参考图像提取所述参考特征。

8.一种评估对象检测算法的装置，包括：

评估帧确定模块，被配置为确定由所述对象检测算法从视频中检测出的包含对象的评估帧；

获取模块，被配置为获取所述视频中被预先标注有所述对象的多个帧和与所述对象相关联的参考特征，所述参考特征有助于识别所述对象；

目标帧选择模块，被配置为基于所述对象在所述多个帧中的多个特征与所述参考特征的比较，从所述多个帧中选择目标帧；以及评估模块，被配置为基于所述对象在所述目标帧和所述评估帧中的特征的差异来评估所述对象检测算法。

9.根据权利要求8所述的装置，其中所述目标帧选择模块包括：第一得分确定模块，被配置为基于所述多个特征与所述参考特征的比较，确定与所述多个帧相对应的多个得分，所述多个得分中的每一个指示相应帧能够成功识别所述对象的可能性；以及高分帧选择模块，被配置为基于所述多个得分来从所述多个帧中选择得分高的帧作为所述目标帧。

10.根据权利要求9所述的装置，其中所述评估模块包括：第二得分确定模块，被配置为基于所述对象在所述评估帧中的特征与所述参考特征的比较，确定所述评估帧的得分，所述得分指示所述评估帧能够成功识别所述对象的可能性；

得分差异确定模块，被配置为确定所述目标帧的得分与所述评估帧的得分之间的差异；以及基于得分的算法评估模块，被配置为基于所述得分之间的差异来评估所述对象检测算法。

11.根据权利要求10所述的装置，其中所述评估模块包括：比较模块，被配置为将所述差异与阈值差异进行比较；

准确率增加模块，被配置为响应于所述差异低于阈值差异，增加所述对象检测算法从所述视频中准确地检测出有助于对象分类的帧的准确率；以及准确率减小模块，被配置为响应于所述差异超过所述阈值差异，减小所述对象检测算法的所述准确率。

12.根据权利要求8所述的装置，其中所述特征包括所述对象的面部特征、行为特征、穿戴特征、轮廓特征、姿态、在对应帧中的大小以及清晰度中的至少一项。

13.根据权利要求8所述的装置，还包括：

预处理模块，被配置为对所述视频进行预处理，以标注所述视频的帧中的所述对象。

14.根据权利要求8所述的装置，其中所述获取模块包括：参考图像获取模块，被配置为获取被预先标注有所述对象的参考图像；以及参考特征提取模块，被配置为从所述参考图像提取所述参考特征。

15.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；以及

存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

16.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。