[人工智能]‘Results do not correspond to current coco set‘

在训练YOLOV6的时候碰上了

'Results do not correspond to current coco set'

这个问题。

assert set(annsImgIds) == (set(annsImgIds) & set(self.getImgIds())) 根据这个断言检查了下。

调用coco API检查了下，打印出来len((person_imgs_id)的值为297.

from pycocotools.coco import COCO
val_info = r'VOC/annotations/instances_val.json'

coco = COCO(val_info)  # 导入验证集
person_imgs_id = coco.getImgIds()
print(len(person_imgs_id))

而在检查set(annsImgIds)时，在evaler.py文件的eval_model这个方法中

annsImgIds = [ann['image_id'] for ann in pred_results]
print(len(set(annsImgIds)))

打印出来的长度为497（也就是我验证集的数量）

然后检查了下instances_val.json文件，发现

?image_id是6，而我的数据图片id为6.8CAXX.jpg，那么就找到了问题的所在。

在dataset.py中的generate_coco_format_labels方法中

img_id = osp.basename(img_path).split('.')[0]

这样就导致以一个点分割了这个图片id，6.8CAXX.jpg被分割乘了6、8CAXX、jpg 三个字符串，所以导致了json文件中出现了image_id为6的情况。

解决办法：

在dataset.py中的generate_coco_format_labels方法中

img_id = osp.basename(img_path).split('j')[0].strip('.')

将img_id改成上述代码，以j分割，再去掉剩下来的点，代码就能成功跑通了