def update(self, predictions): img_ids = list(np.unique(list(predictions.keys()))) self.img_ids.extend(img_ids) for iou_type in self.iou_types: results = self.prepare(predictions, iou_type) coco_dt = loadRes(self.coco_gt, results) if results else COCO() coco_eval = self.coco_eval[iou_type] coco_eval.cocoDt = coco_dt coco_eval.params.imgIds = list(img_ids) img_ids, eval_imgs = evaluate(coco_eval) self.eval_imgs[iou_type].append(eval_imgs)

这段代码是一个`update`方法，它接受一个预测结果`predictions`作为输入。该方法用于更新评估器对象的状态并计算评估指标。

具体步骤如下：

1. 获取预测结果中的图像ID，并将其与之前的图像ID列表进行合并，以确保所有图像ID都被记录在`self.img_ids`中。
2. 对每个IOU类型进行循环迭代（可能是不同的IOU阈值或IOU计算方式）。
3. 调用`self.prepare(predictions, iou_type)`方法来准备预测结果，将其转换为COCO API可接受的格式。
4. 如果结果不为空，则使用`loadRes`函数加载预测结果到一个`coco_dt`对象中，否则创建一个空的`COCO`对象。
5. 获取对应IOU类型的`coco_eval`对象，并设置其`cocoDt`属性为刚刚生成的`coco_dt`对象。
6. 将图像ID列表设置为刚刚合并的图像ID列表，并调用`evaluate`函数来计算评估指标。此过程会返回更新后的图像ID列表`img_ids`和评估结果`eval_imgs`。
7. 将更新后的图像ID列表和评估结果分别添加到`self.eval_imgs[iou_type]`和`self.eval_imgs[iou_type]`中。

这段代码的目的是通过调用COCO API来计算评估指标，并将结果存储在评估器对象的相应属性中。

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