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问尽管损失值很低，但张力板上的mAP分数(Tensorflow Object Detection )都是0。
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Data Science用户

提问于 2018-05-22 16:37:01

回答 1查看 13.7K关注 0票数 4

我在自定义数据集中的tensorflow对象检测API上训练了一个更快的rcnn模型。我发现3.5k步后损失为2。然而，当我运行eval.py时，mAP分数几乎为0，如下所示。

我不明白为何会这样。但是，当我在3.5k步上查看这些图像时，模型捕获了一些框，如下所示

有谁能解释一下为什么mAP分数接近于零，即使模型已经学会了输出相当多的框？

发布于 2018-08-08 15:55:00

我建议进行几次检查，以确保为对象检测API获得合理的mAP@IoU分数：

尝试在Union (IoU)阈值(例如0.20.5)上更改交集，看看平均精度是否有提高。您必须在matching_iou_threshold中修改object_detection/utils/object_detection_evaluation.py参数。
尝试不同的评估器类(默认的类是EVAL_DEFAULT_METRIC = 'pascal_voc_detection_metrics')。如果您正在接受开放图像数据集培训，那么使用open_images_V2_detection_metrics是有意义的。
检查eval配置文件，并增加计算集中使用的示例数，例如eval_config: { num_examples: 20000 num_visualizations: 16 min_score_threshold: 0.2 # Note: The below line limits the evaluation process to 10 evaluations. # Remove the below line to evaluate indefinitely. max_evals: 1 }
为更多的迭代训练对象检测器
对照报告的指标检查当前的mAP (例如COCO mAP@IoU=0.5)：

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原文链接：

https://datascience.stackexchange.com/questions/31994

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