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COCOeval 计算一张图像的mAP 目标检测

pycocotools提供了COCOeval，可以让我们方便地计算coco数据集的mAP。然而，如果我们只想计算少量图像的mAP，该如何做呢？

coco2017数据集由训练集、验证集、测试集组成。训练集中一共拥有118287张图像，验证集中有5000张图像，测试集中有40670张图像。训练集的annotations文件的大小为469.8MB，验证集的annotations文件的大小为20MB，测试集的annotations文件没有提供。如果我们手动分割训练集或者验证集，需要额外的处理，很不方便。因此，本文提出的方法可以在不调整训练集和验证集的条件下，计算一张图像的mAP.

传统的计算过程如下，简单说来就是输入目标检测网络推断得到的检测结果result_files文件和groundtruth文件，计算得到最终的mAP. groundtruth文件中有多少张图像的结果，result_files也要有多少张图像的检测结果。如果图像个数不匹配，会导致计算结果出现问题。（如果result_files文件中的图像个数比groundtruth文件中的个数少，那么会导致mAP偏低）

def coco_eval(result_files, result_types, coco, max_dets

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