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参考

coco eval 解析
COCO目标检测比赛中的模型评价指标介绍！

coco 的评估函数对应的是 pycocotools 中的 cocoeval.py 文件。
从整体上来看，整个 COCOeval 类的框架如图：

基础的用法为

# The usage for CocoEval is as follows:
cocoGt=..., cocoDt=...       # load dataset and results
E = CocoEval(cocoGt,cocoDt); # initialize CocoEval object
E.params.recThrs = ...;      # set parameters as desired
E.evaluate();                # run per image evaluation
E.accumulate();              # accumulate per image results
E.summarize();               # display summary metrics of results

cocoGt, cocoDt 应该是什么格式？如果是COCO 格式，注意需要增加 score 值。（how?）

__init__ 初始化函数

参数解释如下：

注意几个字母的含义
N: 用于评估的img_id 的个数
K: 用于评估的cat_id 的个数
T: iouThrs 的个数
R: recThrs 的个数
A: 对象面积分段后的数量
M: maxDets 每张图片检测的最大检测框数量

_prepare

根据传入的初始化参数做一些前置化的处理

    def _prepare(self):'''Prepare ._gts and ._dts for evaluation based on params:return: None'''def _toMask(anns, coco):# modify ann['segmentation'] by referencefor ann in anns:rle = coco.annToRLE(ann)ann['segmentation'] = rlep = self.paramsif p.useCats:gts=self.cocoGt.loadAnns(self.cocoGt.getAnnIds(imgIds=p.imgIds, catIds=p.catIds))dts=self.cocoDt.loadAnns(self.cocoDt.getAnnIds(imgIds=p.imgIds, catIds=p.catIds))else:gts=self.cocoGt.loadAnns(self.cocoGt.getAnnIds(imgIds=p.imgIds))dts=self.cocoDt.loadAnns(self.cocoDt.getAnnIds(imgIds=p.imgIds))# convert ground truth to mask if iouType == 'segm'if p.iouType == 'segm':_toMask(gts, self.cocoGt)_toMask(dts, self.cocoDt)# set ignore flagfor gt in gts:gt['ignore'] = gt['ignore'] if 'ignore' in gt else 0gt['ignore'] = 'iscrowd' in gt and gt['iscrowd']if p.iouType == 'keypoints':gt['ignore'] = (gt['num_keypoints'] == 0) or gt['ignore']self._gts = defaultdict(list)       # gt for evaluationself._dts = defaultdict(list)       # dt for evaluationfor gt in gts:self._gts[gt['image_id'], gt['category_id']].append(gt)for dt in dts:self._dts[dt['image_id'], dt['category_id']].append(dt)self.evalImgs = defaultdict(list)   # per-image per-category evaluation resultsself.eval     = {}                  # accumulated evaluation results

computeIoU(self, imgId, catId)：

根据image_id和cat_id计算这张图片里 cat_id 的所有GT、DT的iou矩阵，主要用于bbox和segmentation；
这里就是涉及到单张图片的单个类别的计算。

computeOks(self, imgId, catId)：

根据image_id和cat_id计算这张图片里所有GT、DT的Oks矩阵，也就是Sec 1.2.里OKS的计算源码出处。这里OKS矩阵的维度是

OKS 矩阵是什么？

evaluateImg

对单张图片的单个类别做统计。
按照这个的话，我还是没有把预测结果转换为 coco json.

maxDets 每张图片的最大检测数
useCats 指定类别评估

cocoGt, cocoDt 都是 COCO API 数据

过程会计算每张图的结果吗？会的，每张图每个类别分别计算，最后汇总的。

evaluateImg来计算每一张图片、每一个类别在不同条件下的检测结果；

precision(T,R,K,A,M) recall(T,K,A,M)。
TKAM 分别是代表什么？什么意思？

cocoEval.evaluate() 只是每幅图的det和gt做了匹配，并将结果存在了self.evalImgs中。计算tp等指标需要cocoEval.accumulate()。

针对上述accumulate获得的precision、recall矩阵，在不同的维度上进行统计，然后再呈现结果。
函数内部会根据传入的具体的IoU阈值，面积阈值，最大检测数的值返回上述precision和recall中对应维的检测结果，我们就也可以自定义形式返回我们想要的各种参数下的AP与AR啦。

coco api 的 loadRes 怎么理解？
COCO API-COCO模块在det中的应用

结合 mmdet 中的 cocometric

mmdet/evaluation/metrics/coco_metric.py

result2json 将结果格式化为coco格式。

# convert predictions to coco format and dump to json file
result_files = self.results2json(preds, outfile_prefix)

/home/my_mmdet/demo/inference_demo.ipynb 已经给出了不同场景下的推理

• 一张图片
• 一个文件夹
  确认一下这两种情况是否经过了完整的 预处理？

确认 mmdet 预测的结果格式？
然后保留一份 json 作为 cocoeval 实验的example.

mmdet 中的 cocometric， 更像是一个过程评估器。
需要不断通过process的方式处理gt和pred？

先 process， 再 compute_metric？

模型在处理的过程中，会生成带有 metainfo，img_id 的预测结果。但是在自己调用 detinferencer 的时候却不会生成？为何？

• 如何解决？让自己更容易简易调用数据结果？
• dumpresult 为pkl是怎么实现的？

gt 也是在process 这个函数中的 data_batch 中加入的,额，不是，是在 datasamples 中返回的。

def process(self, data_batch: dict, data_samples: Sequence[dict]) -> None:"""Process one batch of data samples and predictions. The processedresults should be stored in ``self.results``, which will be used tocompute the metrics when all batches have been processed.Args:data_batch (dict): A batch of data from the dataloader.data_samples (Sequence[dict]): A batch of data samples thatcontain annotations and predictions."""for data_sample in data_samples:result = dict()pred = data_sample['pred_instances']result['img_id'] = data_sample['img_id']result['bboxes'] = pred['bboxes'].cpu().numpy()result['scores'] = pred['scores'].cpu().numpy()result['labels'] = pred['labels'].cpu().numpy()# encode mask to RLEif 'masks' in pred:result['masks'] = encode_mask_results(pred['masks'].detach().cpu().numpy()) if isinstance(pred['masks'], torch.Tensor) else pred['masks']# some detectors use different scores for bbox and maskif 'mask_scores' in pred:result['mask_scores'] = pred['mask_scores'].cpu().numpy()# parse gtgt = dict()gt['width'] = data_sample['ori_shape'][1]gt['height'] = data_sample['ori_shape'][0]gt['img_id'] = data_sample['img_id']if self._coco_api is None:# TODO: Need to refactor to support LoadAnnotationsassert 'instances' in data_sample, \'ground truth is required for evaluation when ' \'`ann_file` is not provided'gt['anns'] = data_sample['instances']# add converted result to the results listself.results.append((gt, result))

coco 接口

这两个接口是否可以帮助不通过json构造coco？

loadRes

将结果转换为 loadNumpyAnnotations 输入格式、

list:
ann 一定要求包括以下几个 key， score 以及别的key看你心情加？
- image_id
- segmentation
- bbox

- score??? 有score 吗？

loadNumpyAnnotations

def loadNumpyAnnotations(self, data):"""Convert result data from a numpy array [Nx7] where each row contains {imageID,x1,y1,w,h,score,class}:param  data (numpy.ndarray):return: annotations (python nested list)"""print('Converting ndarray to lists...')assert(type(data) == np.ndarray)print(data.shape)assert(data.shape[1] == 7)N = data.shape[0]ann = []for i in range(N):if i % 1000000 == 0:print('{}/{}'.format(i,N))ann += [{'image_id'  : int(data[i, 0]),'bbox'  : [ data[i, 1], data[i, 2], data[i, 3], data[i, 4] ],'score' : data[i, 5],'category_id': int(data[i, 6]),}]return ann

self.datasets

datasets 是个什么？

mask 这块是一个比较细节的地方

mmdet 返回的mask， 和我们输入的格式不同，一种是 polygon，还有一种？rle？
import pycocotools._mask as _mask

然后这个 mask 的解析， coco metrics 里已经给了一个案例了。
做了一个 annotation 出来而已。
下一步是写出来，然后是继续到最后，detect完整个逻辑（3小时？）

mAP 的计算中

其实有一个比较诡异的问题，边界case 是如何处理的？比如gt为0？dt为0？

计算每张图片的 mAP

# 计算每张图像的 mAPper_image_mAPs = []for img_id in coco_api.getImgIds():coco_eval.params.imgIds = [img_id]coco_eval.evaluate()coco_eval.accumulate()coco_eval.summarize()# 获取每张图像的 mAP 值per_image_mAPs.append(coco_eval.stats[1])# 打印每张图像的 mAP 值for i, mAP in enumerate(per_image_mAPs):print(f"mAP for image {i + 1}: {mAP}")

问题

• iouType to ‘segm’, ‘bbox’ or ‘keypoints’ 有什么区别？
• maxDets - [1 10 100] M=3 thresholds on max detections per image 这个需要根据实际情况调整吗？