请问，image caption 的评估指标怎么计算，像是cider 一些多模态模型给出的实验结果是100多。我是用pycocoevalcap进行评估出来的，在0-1之间。这是怎么回事。
该回答引用chatgpt:
Image captioning 的评估指标通常是根据人类生成的描述与模型生成的描述之间的相似度来计算的。这些指标通常可以分为两类：
基于文本匹配的指标，如 BLEU、ROUGE、CIDEr 等。这些指标计算模型生成的文本与参考文本之间的重叠程度，从而评估模型生成的文本质量。
基于图像和文本匹配的指标，如 METEOR、SPICE 等。这些指标除了考虑文本的重叠程度外，还考虑了文本与图像之间的匹配程度。
对于你提到的 CIDEr 指标，它是一种基于文本匹配的指标，是最近比较流行的一种指标。CIDEr 的取值范围是 [0, +∞)，一般来说，CIDEr 值越高，说明模型生成的文本与参考文本越相似，质量越好。
而 pycocoevalcap 所输出的指标，其取值范围是 [0, 1]，是针对 COCO 数据集的评估指标，包括了多种基于文本匹配的指标，如 BLEU、METEOR、ROUGE-L 等，这些指标的计算方式与 CIDEr 稍有不同。因此，您得到的评估结果在数值上不一定与 CIDEr 相同，但它们应该是同一种类型的评估指标。
如果您希望得到 CIDEr 指标的评估结果，可以使用 COCO Caption Evaluation Toolkit 中的相应函数进行计算。
CIDEr是一种常用的图像描述（image caption）评估指标，它是基于上下文可变差异程度的，可以考虑图像描述中的多样性。常规的CIDEr得分范围不是0到1之间，而是0到很大的数，因此通常CIDEr得分应该可以超过100。
根据你提供的信息：
你使用的是pycocoevalcap进行评估，这是一个Python库，用于评估目标检测、图像分割和图像描述等任务的性能。
你在使用pycocoevalcap评估时，得到的得分在0到1之间。
可能是因为在使用时，你使用了模型生成的描述语句，而描述语句的多样性并不足够，因此得分比较低。同时，你可能使用的是一些预处理后的数据集，这些数据集有可能被标准化，使得CIDEr得分归一到0到1之间。
建议查看评估得分的代码，确认CIDEr分数确实在0到1之间。如果分数确实在0到1之间，那么可以考虑调整评估的参数或使用其他评估指标，例如BLEU（另一种评估图像描述模型性能的指标）来进行评估。另外，可以参考CIDEr的官方公式和文档，进行评估结果的比对和验证。
我想请教关于图像字幕技术评估的问题。我已经使用pycocoevalcap来评估了模型的性能，并得到了在0-1之间的得分结果。但是，我对如何计算其他指标，如cider等不是很清楚。请问ChatGPT能否帮助我解释这些指标的含义，并提供一些计算这些指标的方法？同时，我也想知道在0-1之间的得分结果具体意味着什么，能否给出一些解释？谢谢您给予的帮助！
提示：我已经使用pycocoevalcap评估了模型性能，希望了解其他指标的计算方法和含义。我也想知道在0-1之间的得分结果具体是什么意思？能否给予解释？