cocoeval.eval[precision]输出

在 COCO API 中，`cocoeval.eval` 函数的 `precision` 参数用于指定计算 Precision 的类型。该参数包括以下几种取值：

- `area`: 根据物体的大小进行分类，分别计算不同大小物体的 Precision；
- `iouThrs`: IoU 阈值，可以设置多个阈值，计算每个阈值下的 Precision；
- `recThrs`: Recall 阈值，可以设置多个阈值，计算每个阈值下的 Precision；
- `maxDets`: 每张图片最多保留的检测框数量，可以设置多个值，计算每个值下的 Precision。

`cocoeval.eval` 函数的返回值为一个字典，包含了计算出的不同 Precision 指标的值。其中，当 `precision` 参数为 `area` 时，字典的键为 `APs`、`APm` 和 `APl`；当 `precision` 参数为 `iouThrs` 时，字典的键为不同的 IoU 阈值；当 `precision` 参数为 `recThrs` 时，字典的键为不同的 Recall 阈值；当 `precision` 参数为 `maxDets` 时，字典的键为不同的最大检测框数量。

相关问题

cocoeval.py打印输出TP,FP

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。

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。