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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相关问题

Traceback (most recent call last): File "main.py", line 255, in <module> main(args) File "main.py", line 221, in main test_stats, coco_evaluator = evaluate( File "/public/home/ac2ax5rex7/miniconda3/envs/detr/lib/python3.8/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py", line 28, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/public/home/ac2ax5rex7/projects/lift/detr/engine.py", line 77, in evaluate coco_evaluator = CocoEvaluator(base_ds, iou_types) TypeError: __init__() takes 2 positional arguments but 3 were given

这个错误是由于调用 CocoEvaluator 类的 __init__() 方法时，传递的参数个数不正确。根据错误信息，这个类的构造函数只接受两个位置参数，但是调用时传递了三个参数导致错误。

可能的原因是，你在调用 CocoEvaluator 类时传递了不正确的参数。建议检查一下 CocoEvaluator 类的文档，确保你传递的参数个数和类型都是正确的。你可以通过查看源代码或者官方文档来找到正确的参数列表，并确保你传递的参数与文档中描述的一致。

OPTIMAL = True CONFIGS = [ (175, ["--search", "astar(merge_and_shrink(merge_strategy=merge_precomputed(merge_tree=linear(variable_order=reverse_level))," "shrink_strategy=shrink_bisimulation(greedy=true)," "label_reduction=exact(before_shrinking=true,before_merging=false)," "max_states=infinity,threshold_before_merge=1))"]), (432, ["--search", "astar(merge_and_shrink(merge_strategy=merge_precomputed(merge_tree=linear(variable_order=reverse_level))," "shrink_strategy=shrink_bisimulation(greedy=false)," "label_reduction=exact(before_shrinking=true,before_merging=false)," "max_states=200000))"]), (455, ["--search", "let(lmc, landmark_cost_partitioning(lm_merged([lm_rhw(),lm_hm(m=1)]))," "astar(lmc,lazy_evaluator=lmc))"]), (569, ["--search", "astar(lmcut())"]), ]

这段代码定义了一个名为`OPTIMAL`的布尔变量，其值为`True`。然后，定义了一个名为`CONFIGS`的列表，其中包含了四个元组，每个元组包含两个元素。第一个元素是一个整数，第二个元素是一个包含命令行参数的字符串列表。

这段代码的作用可能是为了配置不同的搜索算法和参数。每个元组代表一种配置，整数表示该配置的编号，字符串列表表示要传递给程序的命令行参数。

具体来说，这些配置包括：

1. 配置编号175：使用了A*搜索算法和一系列参数，如合并策略、收缩策略、标签减少等。
2. 配置编号432：使用了A*搜索算法和一系列参数，类似于配置175，但是收缩策略中的贪婪参数不同，并且设置了最大状态数。
3. 配置编号455：使用了A*搜索算法和一系列参数，使用了基于地标的成本分割方法，并设置了特定的启发式评估器。
4. 配置编号569：使用了A*搜索算法和一个名为"lmcut()"的启发式评估器。

这些配置可能是用于在某个程序或系统中进行搜索和优化问题的实验和比较。