在Tensorflow对象检测API中解释`model_main.py`的输出

Question

通过运行model_main.py，我成功地训练了我的模型，并得到了如下结果：

平均精度(AP) @ IoU=0.50:0.95 \ area= all = maxDets=100 = 0.344 平均精度(AP) @ IoU=0.50 \ area= all = maxDets=100 = 0.514 平均精度(AP) @ IoU=0.75 \ area= all = maxDets=100 = 0.376 平均精度(AP) @ IoU=0.50:0.95 \ area=小maxDets=100 = 0.112 平均精度(AP) @ IoU=0.50:0.95、area=medium、maxDets=100 = 0.317 平均精度(AP) @ IoU=0.50:0.95 \ area=大的maxDets=100 = 0.504 平均召回(AR) @ IoU=0.50:0.95 \ area= all \x maxDets= 1= 0.303 平均召回(AR) @ IoU=0.50:0.95 x area= all x maxDets= 10 = 0.474 平均召回率(AR) @ IoU=0.50:0.95 \ area=所有的_(_ 平均召回(AR) @ IoU=0.50:0.95 \ area=小的maxDets=100 = 0.222 平均召回(AR) @ IoU=0.50:0.95 \ area=medium area=medium maxDets=100 = 0.507 平均召回(AR) @ IoU=0.50:0.95 \ area=大的maxDets=100 = 0.676

我们怎么解释这个？area代表什么？mAP值在哪里？

Answer 1

答案的一部分(area，mAP)可以在这里找到：

Tensorboard graph recall

在答案中，您的“平均召回(AR) @ IoU=0.50:0.95 area= all maxDets= 1”对应于“DetectionBoxes/AR@1”。