coco数据集mAP评估

0 coco数据集划分说明

1 用yolo自带的评估

from ultralytics import YOLOmodel = YOLO("../spatial-perception/checkpoints/yolo11n.pt")metrics = model.val(data="./coco.yaml", save_json=True)  ## save_json为True,可以把预测结果存成json文件， 便于评估或在线提交

2 用pycocotools 工具进行评估

代码:
https://github.com/leo038/coco_tools/blob/main/coco_eval.py

用pycocotools评估时， 需要把结果保存为coco格式的json文件。

结果：

2个评估结果略有差别， 但差别不大。

整体对比如下：

特别需要注意， yolo直接输出的类别id是从1到80。 而coco的数据集中标注的id是1到91， 这2个并不匹配， 如果不做一定的处理， 让它们匹配的话， 计算结果是错误的。 如下图所示 ，mAP值非常小， 接近于0 。