CocoMetric类简介

CocoMetric 的类，用于评估目标检测和实例分割模型的性能，其评估指标与 COCO 数据集常用的评估指标一致。下面是详细的解释：

• 适用于评估目标检测任务，包括 proposal/box 检测和实例分割。
• 引用了 COCO 数据集的官方文档：https://cocodataset.org/#detection-eval

1. @METRICS.register_module()

• 这是一个装饰器，用于将 CocoMetric 类注册到名为 METRICS 的模块注册表中。这个注册表被 MMEngine 或 MMDet 等框架使用，以便更容易地通过字符串名称来实例化 CocoMetric 类。简单来说，它让 CocoMetric 类可以被系统发现和使用。

2. class CocoMetric(BaseMetric):

• 定义一个名为 CocoMetric 的类，它继承自 BaseMetric 类。BaseMetric 可能是一个抽象基类，定义了评估指标的基本接口和方法。
• 这个类用于计算COCO数据集的目标检测任务中常用的指标，例如：
  • AR (Average Recall): 平均召回率
  • AP (Average Precision): 平均精度
  • mAP (mean Average Precision): 平均精度均值

参数说明

def __init__(self,
             ann_file: Optional[str] = None,
             metric: Union[str, List[str]] = 'bbox',
             classwise: bool = False,
             proposal_nums: Sequence[int] = (100, 300, 1000),
             iou_thrs: Optional[Union[float, Sequence[float]]] = None,
             metric_items: Optional[Sequence[str]] = None,
             format_only: bool = False,
             outfile_prefix: Optional[str] = None,
             file_client_args: dict = None,
             backend_args: dict = None,
             collect_device: str = 'cpu',
             prefix: Optional[str] = None,
             sort_categories: bool = False,
             use_mp_eval: bool = False) -> None:
    super().__init__(collect_device=collect_device, prefix=prefix)

1. Args: (参数说明):

• ann_file (str, optional): COCO 格式标注文件的路径。如果不提供，将使用数据集的 ground truth 标注进行转换。
• metric (str | List[str]): 要评估的指标。可以是以下值的组合：
  • 'bbox': 边界框检测
  • 'segm': 实例分割
  • 'proposal': 候选框检测
  • 'proposal_fast': 快速候选框检测
• classwise (bool): 是否逐类别评估指标。如果为 True，则会输出每个类别的评估结果。
• proposal_nums (Sequence[int]): 要评估的候选框数量。
• iou_thrs (float | List[float], optional): IoU (Intersection over Union) 阈值，用于计算 AP 和 AR。如果不指定，将使用 0.5 到 0.95 之间的 IoU 阈值。
• metric_items (List[str], optional): 要记录在评估结果中的指标名称。
• format_only (bool): 是否仅格式化输出结果而不执行评估。用于生成特定格式的结果以提交到测试服务器。
• outfile_prefix (str, optional): JSON 文件的前缀。用于保存评估结果。
• file_client_args (dict, optional): 用于实例化 mmdet <= 3.0.0rc6 中的后端。
• backend_args (dict, optional): 用于实例化后端。
• collect_device (str): 用于在分布式训练期间收集结果的设备。必须是 ‘cpu’ 或 ‘gpu’。
• prefix (str, optional): 添加到指标名称前缀，以区分不同评估器的同名指标。
• sort_categories (bool): 是否对注释中的类别进行排序。仅用于 Objects365V1Dataset。
• use_mp_eval (bool): 是否使用多进程评估

总结：

CocoMetric 类是一个用于评估 COCO 目标检测和实例分割任务性能的指标类。它提供了灵活的配置选项，可以根据不同的需求选择评估指标、设置 IoU 阈值、输出格式等。通过 @METRICS.register_module() 装饰器，该类可以方便地被集成到更大的模型训练和评估流程中。