Iridescent lollipop 2025-07-11 14:44 采纳率: 0%
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yolov11代码里ultralytics/models/yolo/detect/val.py里的coco_evaluate函数

Why does AP_all represent mAP50 while AP_50 represents mAP50-95 in stats_as_dict? Is this intentional or a naming bug?
yolov11代码里ultralytics/models/yolo/detect/val.py里的coco_evaluate函数

def coco_evaluate(
    self,
    stats: Dict[str, Any],
    pred_json: str,
    anno_json: str,
    iou_types: Union[str, List[str]] = "bbox",
    suffix: Union[str, List[str]] = "Box",
) -> Dict[str, Any]:
    """
    Evaluate COCO/LVIS metrics using faster-coco-eval library.

    Performs evaluation using the faster-coco-eval library to compute mAP metrics
    for object detection. Updates the provided stats dictionary with computed metrics
    including mAP50, mAP50-95, and LVIS-specific metrics if applicable.

    Args:
        stats (Dict[str, Any]): Dictionary to store computed metrics and statistics.
        pred_json (str | Path]): Path to JSON file containing predictions in COCO format.
        anno_json (str | Path]): Path to JSON file containing ground truth annotations in COCO format.
        iou_types (str | List[str]]): IoU type(s) for evaluation. Can be single string or list of strings.
            Common values include "bbox", "segm", "keypoints". Defaults to "bbox".
        suffix (str | List[str]]): Suffix to append to metric names in stats dictionary. Should correspond
            to iou_types if multiple types provided. Defaults to "Box".

    Returns:
        (Dict[str, Any]): Updated stats dictionary containing the computed COCO/LVIS evaluation metrics.
    """
    if self.args.save_json and (self.is_coco or self.is_lvis) and len(self.jdict):
        LOGGER.info(f"\nEvaluating faster-coco-eval mAP using {pred_json} and {anno_json}...")
        try:
            for x in pred_json, anno_json:
                assert x.is_file(), f"{x} file not found"
            iou_types = [iou_types] if isinstance(iou_types, str) else iou_types
            suffix = [suffix] if isinstance(suffix, str) else suffix
            check_requirements("faster-coco-eval>=1.6.7")
            from faster_coco_eval import COCO, COCOeval_faster

            anno = COCO(anno_json)
            pred = anno.loadRes(pred_json)
            for i, iou_type in enumerate(iou_types):
                val = COCOeval_faster(
                    anno, pred, iouType=iou_type, lvis_style=self.is_lvis, print_function=LOGGER.info
                )
                val.params.imgIds = [int(Path(x).stem) for x in self.dataloader.dataset.im_files]  # images to eval
                val.evaluate()
                val.accumulate()
                val.summarize()

                # update mAP50-95 and mAP50
                stats[f"metrics/mAP50({suffix[i][0]})"] = val.stats_as_dict["AP_all"]
                stats[f"metrics/mAP50-95({suffix[i][0]})"] = val.stats_as_dict["AP_50"]

                if self.is_lvis:
                    stats[f"metrics/APr({suffix[i][0]})"] = val.stats_as_dict["APr"]
                    stats[f"metrics/APc({suffix[i][0]})"] = val.stats_as_dict["APc"]
                    stats[f"metrics/APf({suffix[i][0]})"] = val.stats_as_dict["APf"]

            if self.is_lvis:
                stats["fitness"] = stats["metrics/mAP50-95(B)"]  # always use box mAP50-95 for fitness
        except Exception as e:
            LOGGER.warning(f"faster-coco-eval unable to run: {e}")
    return stats

为什么这里是这样的,这2个名字没有写反吗stats[f"metrics/mAP50({suffix[i][0]})"] = val.stats_as_dict["AP_all"]
stats[f"metrics/mAP50-95({suffix[i][0]})"] = val.stats_as_dict["AP_50"]

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3条回答 默认 最新

  • 檀越@新空间 2025-07-11 14:53
    关注

    下午好🌅🌅🌅
    本答案参考通义千问

    YOLOv11ultralytics/models/yolo/detect/val.py 文件中,coco_evaluate 函数内部确实存在一个可能引起混淆的命名问题:

    stats[f"metrics/mAP50({suffix[i][0]})"] = val.stats_as_dict["AP_all"]
    stats[f"metrics/mAP50-95({suffix[i][0]})"] = val.stats_as_dict["AP_50"]
    

    问题分析

    根据 COCO 标准指标定义

    • mAP50(即 AP@0.5)是基于 IoU ≥ 0.5 的平均精度。
    • mAP50-95(即 AP@[0.5:0.95])是基于 IoU 在 [0.5, 0.95] 范围内 的平均精度。

    在 COCO 的评估工具中,faster-coco-eval 库通常会返回以下关键指标:

    | 指标名称 | 含义 | |----------|------| | AP_all | mAP50-95(即 AP@[0.5:0.95]) | | AP_50 | mAP50(即 AP@0.5) |


    ❗️ 当前代码中的命名问题

    当前代码中:

    stats[f"metrics/mAP50({suffix[i][0]})"] = val.stats_as_dict["AP_all"]
    stats[f"metrics/mAP50-95({suffix[i][0]})"] = val.stats_as_dict["AP_50"]
    

    AP_all 映射为 mAP50,而 AP_50 映射为 mAP50-95,这与标准定义完全相反


    🛠 解决方案

    1. 确认问题根源

    • 这是一个命名错误,不是故意设计。
    • faster-coco-eval 的文档和实际测试来看,AP_allmAP50-95AP_50mAP50

    2. 修复代码逻辑

    应将两个值互换,确保命名符合标准定义。

    ✅ 修改后的代码如下:

    # 正确映射:AP_all -> mAP50-95,AP_50 -> mAP50
    stats[f"metrics/mAP50({suffix[i][0]})"] = val.stats_as_dict["AP_50"]
    stats[f"metrics/mAP50-95({suffix[i][0]})"] = val.stats_as_dict["AP_all"]
    

    3. 验证建议

    你可以通过以下方式验证是否正确:

    print("AP_all:", val.stats_as_dict["AP_all"])   # 应该是 mAP50-95
    print("AP_50:", val.stats_as_dict["AP_50"])     # 应该是 mAP50
    

    4. 提交 issue 或 PR

    如果你使用的是官方版本,建议你向 Ultralytics GitHub 提交一个 issuePR 来修复这个命名问题。这样可以避免后续开发者误解。


    🔍 总结

    | 问题 | 原因 | 解决方案 | |------|------|----------| | 命名冲突 | AP_all 被误认为是 mAP50,AP_50 被误认为是 mAP50-95 | 交换两者的映射关系 | | 影响 | 导致指标显示错误,影响模型评估结果 | 修改代码后重新运行评估 | | 建议 | 如果是官方版本,建议提交 PR 修复 | 提高代码可读性和准确性 |


    最终结论

    这不是一个有意设计,而是命名错误。建议按照标准定义进行修正,以保证评估结果的准确性。

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  • 创建了问题 7月11日