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。

相关问题

怎么样让cocoeval.py输出打印TP，FP

要让cocoeval.py输出打印TP和FP，你可以在该脚本中找到相应的代码位置进行修改。

具体来说，你需要在cocoeval.py中找到以下代码：

def evaluateImg(self, imgId, catIds):
    # ...
    # 计算TP和FP
    # ...
    # 输出结果
    print('Running per image evaluation...')
    print('Evaluate annotation type *{}*'.format(self.params.iouType))
    p = self.params
    # ...
    # 输出计算的指标
    # ...

在这段代码中，`calculateIoU()`函数会计算每个目标的TP和FP，并保存在`ious`列表中。然后，在`evaluateImg()`函数中，根据`ious`列表的内容，计算出了模型的精度、召回率等指标，并输出了这些指标的值。

如果你想让cocoeval.py输出打印TP和FP，可以将以下代码添加到`evaluateImg()`函数中的输出计算的指标的代码块中：

# 输出TP、FP的数量
print('TP: {}'.format(sum([iou > self.params.iouThrs[0] for iou in ious])))
print('FP: {}'.format(sum([iou <= self.params.iouThrs[0] for iou in ious])))

这段代码会统计`ious`列表中大于等于`self.params.iouThrs[0]`的元素数量，即TP的数量；以及小于`self.params.iouThrs[0]`的元素数量，即FP的数量，并输出到控制台中。

注意，修改后的cocoeval.py脚本需要在运行COCO评估工具时加载。可以在运行COCO评估工具时指定修改后的cocoeval.py脚本的路径，或者将修改后的脚本替换掉原有的cocoeval.py脚本。

cocoeval.py怎样打印输出TP,FP

在cocoeval.py中，TP和FP的输出是通过COCOeval类的方法之一来实现的，具体如下：

evaluator = COCOeval(cocoGt, cocoDt, iouType)
evaluator.evaluate()
evaluator.accumulate()
evaluator.summarize()

# 打印输出每个类别的TP和FP
for idx, name in enumerate(eval_names):
    print('{} AP: {:.4f} TP: {} FP: {}'.format(name, stats[idx, 0], int(stats[idx, 1]), int(stats[idx, 2])))

其中，`evaluator.evaluate()`用于计算每个检测框与真实框的IoU值，`evaluator.accumulate()`用于计算每个类别的TP和FP数量，`evaluator.summarize()`用于计算每个类别的平均精度（AP）和平均召回率（AR）。

而打印输出每个类别的TP和FP，则是通过遍历每个类别的名称以及`evaluator.stats`数组中的对应数据来实现的。具体来说，`evaluator.stats`数组的第一列是AP值，第二列是TP数量，第三列是FP数量。