默认的COCO评价指标 maxDets=[1,10,100]

该指标的意思是分别保留测试集的每张图上置信度排名第1、前10、前100个预测框,根据这些预测框和真实框进行比对,来计算AP、AR等值(有点复杂,具体自行百度)

在coco这种公共数据集上,需要一个统一的评价标准【用人家的数据集肯定要用人家定的评价标准】,因此可以看到许多改进算法类的论文在coco数据集上的效果都是用AP、AP50这些表示

我需要的 maxDets=[10,15,20]

但我用的是自己数据集,只是数据格式是coco的格式,评价标准还按原本的就不合适了
举个例子:如果你测试集一张图上面的目标超过100个,你还用 maxDets=[1,10,100],这结果肯定有问题了

根据我自己的数据集,测试集的图片上的目标不超过20个,我需要的 maxDets=[10,15,20],要达到这个目的只要添加一行代码即可:

找到coco_evaluation.py,在代码末尾找到coco_eval,然后参照下图进行添加一行代码即可

'''添加在此处'''
coco_eval.params.maxDets=[10,15,20]##
coco_eval.evaluate()
coco_eval.accumulate()
coco_eval.summarlize()return coco_eval

此处截图的的coco_evaluation.py是来自 detectron2/evaluation/ 目录下(需要安装detectron2

顺便一提,如果想更改打印内容的话,可以查看cocoeval.py_summarizeDets() 函数进行更改

此处截图的的cocoeval.py是来自 pycocotools/ 目录下(需要安装pycocotools

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