ZouJiu1/Pytorch_YOLOV3 (github.com)github.com/ZouJiu1/Pytorch_YOLOV3 实现了对图像图片内人形的实例分割,以及人形姿态检测和关节点检测,在一个模型内的 模型 人形的bbox的mAP是50% model_e39segkpt_map[0.502372__0.006359]_l155.764_2023-09-03.pthttps://www.aliyundrive.com/s/bLnC733gX5C 提取...
参考资料: https://yanfengliux.medium.com/the-confusing-metrics-of-ap-and-map-for-object-detection-3113ba0386ef COCO训练数据结果给了一个较为复杂的表格: Evaluate annotation type*bbox*DONE(t=0.04s).Accumulating evaluation results...DONE(t=0.01s).AveragePrecision(AP)@[IoU=0.50:0.95|area=all|...
I did inference using the provided pre-trained weights (detr-r50-e632da11.pth) on the validation set. I got the eval.pth in the default folder /detr/outputs/eval.pth. So, how can I get the mAP information like these below: IoU metric: bbox Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 ...
02/23 21:57:06 - mmengine - INFO - bbox_mAP_copypaste: 0.486 0.656 0.530 0.309 0.534 0.640 02/23 21:57:06 - mmengine - INFO - Epoch(val) [80][625/625] coco/bbox_mAP: 0.4860 coco/bbox_mAP_50: 0.6560 coco/bbox_mAP_75: 0.5300 coco/bbox_mAP_s: 0.3090 coco/bbox_mAP_m:...
pred_json.json'anno = COCO(anno_json) # init annotations apipred = anno.loadRes(pred_json) # init predictions apieval = COCOeval(anno, pred, 'bbox')eval.evaluate()eval.accumulate()eval.summarize()map, map50 = eval.stats[:2] # update results (mAP@0.5:0.95, mAP@0.5)print(eval....
'category_id': class_map[int(p[5])], 'bbox': [round(x, 3) for x in b], 'score': round(p[4], 5)}) save_one_json()函数主要注意image_id = int(path.stem) if path.stem.isnumeric() else path.stem这一参数,要和数据集的对应上(需要检测),内容是图片名,必须是数字,因此可能需要...
只用COCO数据训练就可以达到61.6mAP，这应该是唯一一个只用COCO数据就能站上61mAP的检测器。
[PocketFlow]解决在coco上mAP非常低的bug 1.问题 继上次训练挂起的bug后,又遇到了现在评估时AP非常低的bug。具体有多低呢?Pelee论文中提到,用128的batchsize大小在coco数据集上训练70K次迭代后,AP@0.5:0.95为22.4,而我用32的batchsize反复微调之后,最后AP也只从2.9上升到了3.7...下图为训练的过程:...
[PocketFlow]解决在coco上mAP非常低的bug 1.问题 继上次训练挂起的bug后,又遇到了现在评估时AP非常低的bug。具体有多低呢?Pelee论文中提到,用128的batchsize大小在coco数据集上训练70K次迭代后,AP@0.5:0.95为22.4,而我用32的batchsize反复微调之后,最后AP也只从2.9上升到了3.7...下图为训练的过程:...
在最新的目标检测论文基本都是以coco数据集的map值来体现一个算法的好坏,这里可以先看一下coco数据集的形式,我处理好的对于目标检测只要val2017,和train2017,都是存储照片,annotations是json文件。 train2017下的文件,只需要是照片就可以 val2017下的照片