前言

COCO test-dev2017数据集及标注文件下载：

2017 Train/Val Keypoints 2017

2017 Testing Keypoints 2017

一、如何在COCO test-dev数据集上进行测试？

https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch/issues/233

1.‎为简单起见，可以先下载检测器结果‎‎GoogleDrive‎‎。‎

‎2.然后，修改配置文件（即.yaml），其中
TEST_SET设置为“test-dev2017”，‎

COCO_BBOX_FILE设置为
COCO_test-dev2017_detections_AP_H_609_person.json的路径，

最后但重要的是，USE_GT_BBOX应切换到“false”。

‎3.您可以通过运行以下代码‎‎在COCO test-dev上获取测试结果，结果是一个json文件，您可以按照‎‎该过程‎‎获取评估分数。

‎python tools/test.py --cfg experiments/coco/hrnet/w32_256x192_adam_lr1e-3.yaml TEST.MODEL_FILE models/pytorch/pose_coco/pose_hrnet_w32_256x192.pth
或python tools/test.py  --cfg experiments/coco/hrnet/CBAM_w32_256x192_adam_lr1e-3.yaml  TEST.MODEL_FILE output/coco/CBAM_pose_hrnet/CBAM_w32_256x192_adam_lr1e-3/model_best.pth TEST.USE_GT_BBOX False

输出.json结果：

二、MS COCO数据集输出数据的结果格式（result format）和如何参加比赛（participate）

参考博客：https://blog.csdn.net/sazass/article/details/127406952
已弃用：https://blog.csdn.net/u014734886/article/details/78831382

三、提交步骤（已弃用）

1.进入CodaLab网站（先登录）

CodaLab
依次点击Participate——>test-dev2017(keypoint)

2.提交

keypoints_test-dev2017_results_0.json.zip文件
等待输出结果即可。

提交时显示：

Submission upload has been disabled. See the new instance at: https://codalab.lisn.upsaclay.fr/

四、提交步骤（2022最新版）

1.进入上述提示的新网址

https://codalab.lisn.upsaclay.fr/

2.点击Search Competitions

3.输入COCO Keypoint Challenge，点击Search

4.点击进入竞赛

收藏网址，下次可以直接进入界面
https://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/7403

5.点击Participate

6.登录Codalab账号

直接登录之前注册过的账号即可。
再次点击Participate，然后点击Register

7.上传测试文件

选择test-dev 2017（keypoint）

将测试所得的.json压缩为.zip文件进行上传。

8.点击提交结果

点击submit，上传.zip文件。

等待检测结果。

下载所需文件查看测试结果。

最后

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