本文档介绍了在使用Python3环境下遇到Microsoft COCO Caption评估代码的问题及其解决方案，包括安装pycocoevalcap库、验证代码运行、处理METEOR和SPICE指标计算时的jar包错误，以及解决Java内存不足的问题。提供了一套详细的排查和修复步骤，确保COCO Caption评估工具能在Python3环境中正确运行。
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引言
在使用 Image Captioning Codebase、SGAE、Self-critical 等开源项目时，常常会用到Microsoft COCO Caption Evaluation 的评估代码（https://github.com/tylin/coco-caption），对MSCOCO Captions数据集（https://arxiv.org/abs/1504.00325）的图像描述生成算法的性能进行评价。
但是对 MSCOCO Captions 数据集进行性能评估时常常会遇到一些bug，这里记录一下评估 MSCOCO Captions 时常见问题的解决方案。
解决python2→python3.x问题
原版的Microsoft COCO Caption Evaluation对应的 requirements 是： java 1.8.0 + python 2.7
但现在大多数人的环境是python3.x，所以我们下面安装评估代码的python3.x版本：
pip install pycocoevalcap
如果安装有问题，可以下载源码进行安装。（https://download.youkuaiyun.com/download/Bit_Coders/35334927?spm=1001.2014.3001.5503）
验证评估代码是否可以正确运行
pycocoevalcap 中的 coco_eval_example.py 是一小段测试代码，可以帮我们快速验证 pycocoevalcap 能否完整、成功运行。
在pycocoevalcap\example的路径下，执行 coco_eval_example.py：
python %your_path%\site-packages\pycocoevalcap\example\coco_eval_example.py
其中coco_eval.evaluate()会调用Bleu、Meteor、Rouge、Ci
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