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Ultralytics YOLO COCO 评估脚本 (coco_evaluate.py)

这是一个 Python 脚本，用于评估以 COCO JSON 格式提供的目标检测结果。它利用官方的 pycocotools 库来计算标准的 COCO 评估指标。

1. 描述

该脚本接收一个包含真实标注（Ground Truth）的 COCO JSON 文件和一个包含模型预测结果的 COCO 格式 JSON 文件作为输入。然后，它使用 pycocotools API 来执行评估过程，并最终将标准的 12 个 COCO 评估指标（包括 AP、AP50、AP75、AP across scales、AR across max detections、AR across scales 等）打印到控制台。

2. 依赖项

在运行此脚本之前，请确保已安装必要的 Python 库：

• Python 3.x
• pycocotools: 这是 COCO 官方提供的 API。
• numpy: pycocotools 的依赖项。

你可以使用 pip 安装它们：

pip install numpy pycocotools

3. 使用方法

通过命令行运行此脚本。你需要提供标注文件和预测结果文件的路径。

python coco_evaluate.py --annotations <标注文件路径> --predictions <预测文件路径>

参数说明:

• --annotations: 必需。指向 COCO 格式的 JSON 标注文件的路径（例如 instances_val2017.json）。
• --predictions: 必需。指向包含模型预测结果的 JSON 文件的路径。此文件必须遵循 COCO 的结果提交格式（一个 JSON 列表，每个元素包含 image_id, category_id, bbox, 和 score）。

示例:

假设你的标注文件位于 data/coco/annotations/instances_val2017.json，预测结果文件位于 runs/detect/exp1/predictions.json，你可以这样运行：

python coco_evaluate.py --annotations data/coco/annotations/instances_val2017.json --predictions runs/detect/exp1/predictions.json

4. 输入文件格式

1. 标注文件 (--annotations): 标准的 COCO JSON 格式文件，通常包含 info, licenses, images, annotations, categories 等字段。

2. 预测文件 (--predictions): 一个 JSON 文件，其内容是一个列表（list）。列表中的每个元素是一个字典（dict），代表一个检测到的目标，必须包含以下键：

   • image_id: 对应标注文件中图像的 ID（整数）。
   • category_id: 检测到的目标的类别 ID（整数），必须与标注文件中的类别 ID 对应。
   • bbox: 检测到的边界框，格式为 [x, y, width, height]，其中 x, y 是左上角坐标。
   • score: 模型对该检测结果的置信度分数（浮点数）。

   示例 predictions.json 的片段：

   [
     {
       "image_id": 42,
       "category_id": 18,
       "bbox": [258.15, 41.29, 348.26, 243.78],
       "score": 0.997
     },
     {
       "image_id": 73,
       "category_id": 1,
       "bbox": [61.87, 222.53, 410.64, 176.95],
       "score": 0.994
     },
     ...
   ]
   

5. 输出

脚本执行后，会将标准的 COCO 评估结果摘要打印到控制台（标准输出）。输出格式类似于：

 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.xxx
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50      | area=   all | maxDets=100 ] = 0.xxx
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.75      | area=   all | maxDets=100 ] = 0.xxx
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.xxx
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.xxx
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.xxx
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=  1 ] = 0.xxx
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets= 10 ] = 0.xxx
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.xxx
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.xxx
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.xxx
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.xxx

其中 0.xxx 会被实际计算出的指标值替换。

6. 注意

• 确保提供的预测文件中的 category_id 与标注文件中的类别 ID 映射一致。
• 脚本目前只评估 bbox（边界框检测），如果需要评估实例分割 (segm) 或关键点 (keypoints)，需要修改 COCOeval 初始化时的 iouType 参数。

7. 完整代码

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

"""python coco_evaluate.py  --annotations path\instances_val2017.json  --predictions path\predictions.json"""


import argparse
import json
import os
from pathlib import Path

import numpy as np
from pycocotools.coco import COCO
from pycocotools.cocoeval import COCOeval


def evaluate_coco(pred_json, anno_json):
    """
    使用pycocotools评估COCO格式的检测结果
    
    参数:
        pred_json: 预测结果的JSON文件路径
        anno_json: COCO格式的标注文件路径
    
    返回:
        stats: 评估结果统计
    """
    print(f"\n正在评估 COCO 指标，使用 {pred_json} 和 {anno_json}...")
    
    # 检查文件是否存在
    for x in [pred_json, anno_json]:
        assert os.path.isfile(x), f"文件 {x} 不存在"
    
    # 初始化COCO API
    anno = COCO(str(anno_json))  # 初始化标注API
    pred = anno.loadRes(str(pred_json))  # 初始化预测API (必须传递字符串，而非Path对象)
    
    # 进行bbox评估
    eval_bbox = COCOeval(anno, pred, 'bbox')
    eval_bbox.evaluate()
    eval_bbox.accumulate()
    eval_bbox.summarize()


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='评估COCO格式的目标检测结果')
    parser.add_argument('--annotations', type=str, required=True, help='COCO格式的标注文件路径')
    parser.add_argument('--predictions', type=str, required=True, help='预测结果的JSON文件路径')
    args = parser.parse_args()
    
    # 确保文件路径存在
    pred_json = Path(args.predictions)
    anno_json = Path(args.annotations)
    
    # 评估并打印结果
    stats = evaluate_coco(pred_json, anno_json)


if __name__ == '__main__':
    main()