脚本目前只评估 bbox(边界框检测),如果需要评估实例分割 (segm) 或关键点 (keypoints),需要修改 COCOeval 初始化时的 iouType 参数。 7. 完整代码 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """python coco_evaluate.py --annotations path\instances_val
# 初始化COCOeval对象 coco_eval = COCOeval(coco_gt, coco_dt, 'bbox') # 进行评估 coco_eval.evaluate() coco_eval.accumulate() # 计算指标并输出结果 coco_eval.summarize() 上述代码中,第三个参数为评估的类型,可以设置为bbox(检测),keypoints(关键点),stuff(语义分割),panoptic(全景分割)之一。对于...
cocoDt = cocoGt.loadRes(dt_path) cocoEval = COCOeval(cocoGt, cocoDt, "bbox") # cocoEval.evaluate() cocoEval.accumulate() cocoEval.summarize() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 2、文件下载 代码中文件下载地址 [注意]:上述两个文件bbox均是[xmin,y...
loadRes('my_result.json') #自己的生成的结果的路径及文件名,json文件形式 cocoEval = COCOeval(cocoGt, cocoDt, "keypoints") cocoEval.evaluate() cocoEval.accumulate() cocoEval.summarize() cocoEval = COCOeval(cocoGt, cocoDt, "keypoints")中第三个参数为iouType参数 ’segm‘表示分割,‘bbox’表...
results = json.load(f)# 加载COCO数据集的注释文件annFile = 'dataSet/test.json'# 这里加载你的验证集的json数据集cocoGt = COCO(annFile)# 加载预测结果到COCO格式中cocoDt = cocoGt.loadRes(results)# 初始化COCO评估器cocoEval = COCOeval(cocoGt, cocoDt, 'bbox')# 运行评估计算APcocoEval.evaluate...
importosfrompycocotools.cocoimportCOCOfrompycocotools.cocoevalimportCOCOevaldefrun_coco_eval(prediction_file,annotation_file):coco_gt=COCO(annotation_file)# Load ground truthcoco_dt=coco_gt.loadRes(prediction_file)# Load predictionscoco_eval=COCOeval(coco_gt,coco_dt,iouType='bbox')# Initialize ...
Open Hello, If you have an environment with Python3.5+ and numpy 1.18.0+ installed and try: from pycocotools import cocoeval cocoeval.Params(iouType='bbox') You will get the following error: TypeError: object of type <class 'numpy.float64'> cannot be safely interpreted as an integer. ...
创建COCOeval对象 cocoGt = coco cocoDt = cocoGt.loadRes('results.json') # 模型的预测结果 cocoEval = COCOeval(cocoGt, cocoDt, 'bbox') 评估模型性能 cocoEval.evaluate() cocoEval.accumulate() cocoEval.summarize() 五、总结 安装和使用COCO数据集涉及到多个步骤,包括安装pycocotools库、下载数据集以...
器cocoEval=COCOeval(cocoGt,cocoDt,'bbox')# 运行评估计算APcocoEval.evaluate()cocoEval.accumulate()cocoEval.summarize()# 输出平均精度(AP)print("Average Precision (AP): {:.2f}".format(cocoEval.stats[0]))# 输出漏检率和检测率指标print("Miss Rate (MR): {:.2f}".format(1-cocoEval.stats...
bbox = annos[0]['bbox'] x, y, w, h = bbox anno_image = cv2.rectangle(image, (int(x), int(y)), (int(x + w), int(y + h)), (0, 255, 255), 2) # 参数为(显示的图片名称,要显示的图片) 必须加上图片名称,不然会报错 ...