mmdetection框架训练coco数据集怎么输出目标检测的结果坐标

在mmdetection框架中训练coco数据集，可以通过修改配置文件中的test_cfg参数来输出目标检测的结果坐标。具体操作如下：

1. 打开配置文件，如faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py。

2. 在test_cfg参数中添加以下代码：

'out_file': 'result.pkl',
'result_format': 'coco',
'bbox_color': (72, 101, 241),
'text_color': (72, 101, 241)

其中，'out_file'表示输出结果保存的文件名，'result_format'表示输出结果的格式，'bbox_color'和'text_color'表示输出结果中框和文本的颜色。

3. 运行测试代码，如：

python tools/test.py <CONFIG_FILE> <CHECKPOINT_FILE> --out result.pkl --eval bbox

4. 加载输出结果文件并使用cocoapi中的函数来输出目标检测的结果坐标，如：

from pycocotools.coco import COCO
import pickle

result_file = 'result.pkl'
coco = COCO(annotation_file)
with open(result_file, 'rb') as f:
    results = pickle.load(f)

for i, result in enumerate(results):
    image_id = result['image_id']
    bbox = result['bbox']
    score = result['score']
    print('Image id: {}, bbox: {}, score: {}'.format(image_id, bbox, score))

注意：在训练时需要设置test_cfg参数的值为None，而在测试时才可以设置为输出结果坐标的值。