在MSCOCO的test-dev数据集上测试过程(如何在MSCOCO服务器上提交测试结果)

本文详细介绍了如何在MSCOCO的test-dev数据集上进行目标检测测试,并提交结果。首先,从官网下载test-dev数据集和标注文件,然后修改配置文件,确保图片路径和标注文件路径正确。最后,根据配置文件的版本使用相应命令进行测试。通过这一过程,可以在MSCOCO服务器上验证和提交实验结果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

前言

如果科研工作做的是MSCOCO数据集,有实验效果了,一般都需要在test-dev数据集上进行测试,这样才能说明问题(val有标注数据,万一有人投机取巧在val验证集上效果贼高,然后就说明他的是SOTA,这显然是说服不了的)。最近在搞论文的时候,才发现自己跑的SOTA实验都是在val验证集上跑的,所以后面就改在test-dev上跑了。

如何在MSCOCO服务器上提交自己的测试结果呢???以test-dev2017为例,我来手把手走一遍,做个记录。

step1 下载数据集test-dev和标注文件

  1. 官网下载页面
  2. 下载下面的两个文件
    在这里插入图片描述
  3. 上传到自己的服务器上,解压缩,然后进行测试

step2 修改配置文件

在配置文件的test dict中,修改图片的路径和标注文件的路径,比如下图我的配置文件修改的例子。官网下下

### 如何在服务器上下载并配置COCO数据集 #### 准备工作 为了顺利下载和配置MS COCO数据集,需先确认服务器已安装必要的工具如`wget`用于网络资源获取以及`unzip`负责解压操作。如果尚未安装这些工具,可以通过包管理器快速完成安装。 对于基于Debian或Ubuntu系统的Linux发行版,可以执行如下命令来确保所需软件处于最新状态: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install -y wget unzip ``` #### 数据集下载 针对希望参与评估但不公开提交结果的情况,可选择下载`test-dev2017`作为测试集合的一部分。具体来说,这一步骤涉及从官方提供的链接处拉取目标年份的数据文件及其对应的标签信息。 通过命令行界面可以直接调用`wget`指令实现自动化下载过程: ```bash mkdir ~/datasets/coco/ cd ~/datasets/coco/ # 下载 test-dev2017 图像压缩包 wget http://images.cocodataset.org/zips/test2017.zip -O test2017.zip # 如果还需要验证集,则继续下载 val2017 wget http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip -O val2017.zip ``` 上述脚本创建了一个名为`~/datasets/coco/`的新目录用来存放即将获得的内容,并依次指定了两个不同子集的远程地址进行抓取[^2]。 #### 文件解压缩 一旦所有预期中的ZIP档案被成功传输到了本地磁盘空间内之后,下一步就是利用`unzip`实用程序释放其中所含有的图像素材和其他辅助资料。考虑到某些情况下可能存在的权限问题,在此之前建议赋予当前用户足够的读写许可权以便顺利完成后续动作。 ```bash # 对于每个已经下载下来的 .zip 文件运行以下命令 unzip test2017.zip -d ./test2017/ unzip val2017.zip -d ./val2017/ ``` 以上步骤会分别把对应版本内的图片提取出来放置于各自的同名文件夹之中[^3]。 #### 配置环境变量(可选) 为了让其他应用程序能够方便地找到刚刚准备完毕的数据位置,考虑设置一些全局性的路径参数不失为一种明智的做法。比如可以在个人用户的shell profile里追加几条定义语句指向新建立起来的存储区域。 编辑`.bashrc`或者其他类似的初始化脚本加入类似这样的设定: ```bash export COCO_DATASET_PATH=~/datasets/coco/ export TESTDEV_2017=${COCO_DATASET_PATH}/test2017/ export VAL_2017=${COCO_DATASET_PATH}/val2017/ source ~/.bashrc ``` 这样做的好处在于今后无论何时何处只要涉及到访问该特定批次的数据源时都能保持一致性和便捷性。 #### 修改配置文件适应新的数据路径 最后也是至关重要的一环是要调整模型训练或者推理过程中需要用到的各种超参设定项使之匹配实际状况下的输入输出模式。通常这意味着要更新那些预先编写好的JSON/YAML格式化文档里的字段值以反映最新的文件系统布局情况[^1]。
评论 28
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值