py中eval函数的作用
时间: 2024-04-30 15:24:56 浏览: 11
`eval()`函数用于将字符串表达式作为Python代码执行。它将字符串参数解析为Python表达式,并尝试计算结果。
例如,你可以将一个字符串作为参数传递给`eval()`函数,该字符串包含一个数学表达式,然后`eval()`函数会将该表达式计算并返回结果。
以下是一个简单的示例:
```
expression = "2 + 3 * 4"
result = eval(expression)
print(result) # 输出:14
```
在这个例子中,我们将一个包含数学表达式的字符串传递给`eval()`函数,该表达式将计算为`2 + 3 * 4`,结果为`14`。
相关问题
openpcdet中借用eval.py及rotate完成map计算
在openpcdet中,可以借用eval.py和rotate完成map(mean average precision)的计算。其中,eval.py是用于评估检测模型性能的脚本,而rotate则是一个函数,用于计算目标检测中的旋转框的各个参数。
首先,通过eval.py可以读取模型预测的结果和标注的真实值,并计算出检测性能的指标,其中就包括map。在执行eval.py脚本之前,需要配置评估参数,包括数据集路径、预测结果路径等。然后,eval.py会根据这些配置参数读取预测结果和标注值,并计算出对应的map值。
在计算map的过程中,可能会涉及到旋转框的计算。而openpcdet中的rotate函数就是用来处理旋转框相关操作的。旋转框是指检测任务中物体边界框的四个顶点坐标和角度信息,通过这些信息可以描述物体在图像中的位置和姿态。rotate函数可以根据旋转框的参数计算出框的中心点、宽度、高度等信息,从而方便对旋转框进行处理和分析。
综上所述,借助eval.py和rotate函数可以在openpcdet中完成map的计算。其中,eval.py用于读取预测结果和标注值,并计算出对应的map指标,而rotate函数则可以方便处理旋转框的参数,进而进行相关的计算和分析。通过这两个工具的配合,可以对检测模型的性能进行全面的评估和分析。
coco.py中没有__call__函数
非常抱歉,我犯了一个错误。在mmdetection中,`coco.py`文件中没有`__call__`函数。下面是正确的修改步骤:
1. 在训练配置文件中找到`evaluation`部分,将`metric`的值改为`mAP`,并添加以下两行代码:
```
iou_thr=0.75
classwise=True
```
这样就可以输出map75和class-wise AP。
2. 若要输出map50,需要在`mmdet/apis/evaluate.py`文件中进行修改。打开`evaluate.py`文件,找到`results = _accumulate(ap=ap, eval_results=eval_results)`这一行代码,然后在该行代码之前添加以下代码:
```
iou_thr = 0.5
coco_eval = results['coco_eval']
coco_eval.params.iou_thr = iou_thr
```
修改后的代码如下:
```
results = _accumulate(ap=ap, eval_results=eval_results)
iou_thr = 0.5
coco_eval = results['coco_eval']
coco_eval.params.iou_thr = iou_thr
```
3. 运行训练脚本,训练完成后会在`work_dirs`目录下生成一个`latest.pth`文件和一个`latest.json`文件。`latest.json`文件就是训练结果的json文件,其中包含了map、map75、map50和class-wise AP的值。
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