Yolov7配置CoCo精度显示问题实操

1、安装pycocotools工具， 使用yolov7项目中test.py，安装pycocotools时，命令无法直接安装成功。

本次操作在Linux上进行：

GitHub - cocodataset/cocoapi: COCO API - Dataset @ http://cocodataset.org/COCO API - Dataset @ http://cocodataset.org/ . Contribute to cocodataset/cocoapi development by creating an account on GitHub.https://github.com/cocodataset/cocoapi直接使用该项目中python版本进行编译后安装即可

cd cocoapi/PythonAPI

make

python setup.py build

python setup.py install

2、第二个问题：

pycocotools unable to run: Results do not correspond to current coco set

根本原因：是由于原始生成的coco真实标签文件 和 预测生成的coco标签文件中imageid不能全部对应导致报错。

下面贴出分析问题时debug的要点图，以便于理解：

使用集合并集、交集、差集的方式找出不同点发现。

其中一个集合imageid是：存放字符串形式 【这个是生成真实标签的脚本造成的】

 另一个imageId是：int形式进行存放，【这个是yolov7生成时造成的】

 直接尝试将一方改统一即可，下面修改的是yolov7的test.py文件。

 修改后发现上面问题已解决：

但是出现新的问题，‘00007dark’不能转为float， 大概率问题出在了imageId 的类型需要统一成Int型。这就需要重新给数据集进行编号和重命名。

经过给数据集重新命名，将原来调整的imagesId强转为int型。匹配成功了，成功得到想要的结果。