【目标检测】coco_eval 使用小结

常用流程

from pycocotools.coco import COCO
from pycocotools.cocoeval import COCOeval
import numpy as np
import pylab,json

if __name__ == "__main__":
    gt_path = "./data/coco/annotations/instances_val2017.json" # 存放真实标签的路径
    dt_path = "./results/my_result.json" # 存放检测结果的路径
    cocoGt = COCO(gt_path)
    cocoDt = cocoGt.loadRes(dt_path)
    cocoEval = COCOeval(cocoGt, cocoDt, "bbox")                                             #
    cocoEval.evaluate()
    cocoEval.accumulate()
    cocoEval.summarize()

注意事项：

cocoEval.eval['precision'] 是一个5维的数组。

# precision -[T*R*K*A*M] precision for every evaluation setting

# catIds -[all] K cat ids to use for evaluation
# iouThrs -[.5:.05:.95] T=10 IoU thresholds for evaluation
# recThrs -[0:.01:1] R=101 recall thresholds for evaluation
# areaRng -[...] A=4 object area ranges for evaluation
# maxDets -[1 10 100] M=3 thresholds on max detections per image

第一维T：IoU的10个阈值，从0.5到0.95，间隔0.05。

第二维R：101个recall 阈值，从0到101。

第三维K：类别，如果是想展示第一类的结果就设为0。

第四维A：area 目标的大小范围 （all，small, medium, large）。

第五维M：maxDets 单张图像中最多检测框的数量三种 1,10,100。

所以，coco_eval.eval['precision'][0,:,0,0,2] 表示的就是第0类物体在IoU=0.5、最大检测数为100时，从0到100的101个recall 对应的101个precision的值。

(未完待续）

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$$Author:Chier$$