evaluator = R1_mAP_eval(num_query, max_rank=50, feat_norm=cfg.TEST.FEAT_NORM)的含义？？

这段代码用于创建一个评估器（evaluator）对象，用于计算基于 R1 精度和 mAP 的性能指标。其中：

- `num_query` 表示查询集的大小。
- `max_rank` 表示在计算精度和 mAP 时，考虑的最大排名数。
- `feat_norm` 表示特征归一化的方式，`cfg.TEST.FEAT_NORM` 是一个配置参数，用于指定特征归一化的方式，例如 L2 归一化等。

该评估器适用于基于图像检索任务，常用于评估图像检索模型的性能。在使用该评估器时，需要将查询集和数据集的特征向量输入到评估器中进行计算，最终得到基于 R1 精度和 mAP 的性能评估结果。

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evaluator= BinaryClassificationEvaluator(rawPredictionCol=sel_col, metricName= "areaUnderROC")

这段代码是用来评估二分类模型的性能，其中使用了一个名为BinaryClassificationEvaluator的评估器。这个评估器的输入是模型预测结果的原始输出列（rawPredictionCol），输出是ROC曲线下面积（areaUnderROC）这一指标。ROC曲线下面积越接近1，表示模型的性能越好。

coco_evaluator = CocoEvaluator(coco, iou_types)

这段代码创建了一个名为`coco_evaluator`的`CocoEvaluator`对象。

`CocoEvaluator`是一个用于评估COCO格式数据集上目标检测结果的评估器。它接受两个参数：`coco`和`iou_types`。

- `coco`是与COCO API兼容的接口对象，用于加载和处理COCO格式的标注数据。
- `iou_types`是一个包含IoU类型的列表，用于指定在评估过程中使用的IoU类型（如边界框的IoU）。

以下是一个可能的实例化示例：

coco = COCO(annotation_file)  # 使用COCO API加载标注文件
iou_types = ["bbox"]  # 使用边界框IoU进行评估

coco_evaluator = CocoEvaluator(coco, iou_types)

在上述示例中，我们使用COCO API加载了一个标注文件，然后创建了一个包含边界框IoU类型的列表。最后，我们使用`CocoEvaluator`类将加载的接口对象和IoU类型列表传递给构造函数，创建了一个名为`coco_evaluator`的评估器对象。

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