cocoeval.py打印输出TP,FP

时间: 2023-08-07 19:02:55 浏览: 89
cocoeval.py是COCO数据集评估的Python代码文件,其中TP表示True Positive,FP表示False Positive。 在COCO目标检测评估中,TP表示检测框与真实框的IoU(Intersection over Union)大于等于设定阈值的数量,FP表示检测框与真实框的IoU小于设定阈值的数量。通常情况下,IoU阈值设定为0.5。 在评估过程中,cocoeval.py会输出每个类别的TP和FP数量,以及每个类别的平均精度(AP)和平均召回率(AR)。这些指标可以评估模型的检测性能。
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: ```python 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: ```python # 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: ```python 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。

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如何解决Loading and preparing results... DONE (t=0.01s) creating index... index created! Running per image evaluation... Evaluate annotation type *bbox* DONE (t=0.44s). Accumulating evaluation results... Traceback (most recent call last): File "tools/train.py", line 133, in <module> main() File "tools/train.py", line 129, in main runner.train() File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/mmengine/runner/runner.py", line 1721, in train model = self.train_loop.run() # type: ignore File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/mmengine/runner/loops.py", line 102, in run self.runner.val_loop.run() File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/mmengine/runner/loops.py", line 366, in run metrics = self.evaluator.evaluate(len(self.dataloader.dataset)) File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/mmengine/evaluator/evaluator.py", line 79, in evaluate _results = metric.evaluate(size) File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/mmengine/evaluator/metric.py", line 133, in evaluate _metrics = self.compute_metrics(results) # type: ignore File "/home/wangbei/mmdetection(coco)/mmdet/evaluation/metrics/coco_metric.py", line 512, in compute_metrics coco_eval.accumulate() File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/pycocotools-2.0-py3.8-linux-x86_64.egg/pycocotools/cocoeval.py", line 378, in accumulate tp_sum = np.cumsum(tps, axis=1).astype(dtype=np.float) File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/numpy/__init__.py", line 305, in __getattr__ raise AttributeError(__former_attrs__[attr]) AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'float'. np.float was a deprecated alias for the builtin float. To avoid this error in existing code, use float by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use np.float64 here. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations WARNING:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:Sending process 29887 closing signal SIGTERM ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid: 29886) of binary: /home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/bin/python

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