やあ、
よくやった！
しかし、構成 '--model cfg / yolo-voc.cfg --load models / yolo-voc.weights'を使用してVOC2007テストセットでテストするためのコードをいくつか作成し、60％のmAPを取得しましたが、YOLO 9000の論文では78.6％と報告されています。
私は544 544
また、いくつかの画像でテストし、それらをダークネットからの出力と比較したところ、大きな違いが見られました。
私はこれらのテストコードを数回使用しましたが、バグがないと確信しています。
だから私はいくつかのバグがあるに違いないと思います...
ありがとう
ShawnDing1994
全てのコメント4件
これはtensorflow開発者にとって素晴らしい作業であり、プロジェクトhttps://github.com/leetenki/YOLOv2およびhttps://github.com/hizhangp/yolo_tensorflowまたはhttps：// githubに従ってdarkflowのコードを修正するクラウドです
TaihuLight
2017年04月08日
@ ShawnDing1994クラウドあなたはdarkflowのmAPを計算するためのコードを提供しますか？
TaihuLight
2017年05月17日
リポジトリを構築するとき、各操作の後にわずかな数値の違いが発生することがわかります（たとえば、TFでの畳み込みは1e-4程度でダークネットとは異なる結果を生成します）、それらは各レイヤーの後に増幅され、最終的にこのTensorflowで（壊滅的に）劣ったmAPになりますポート。 このリポジトリの高レベルの実装が正しいことは確かですが（合理的な検出）、低レベル（TensorflowのopKernelとDarknetのCの実装）では技術的な不一致がある可能性があります。
数値の差が小さい（<1e-7）場合でも、それがどれほど深刻であるかを理解することが重要です。 Darknetでトレーニングされた各レイヤーは、Tensorflowから取得した結果とは異なる結果を期待するため、次のレイヤーでさらに悪い結果が生成されます。 このエラーは、ネットが深くなるにつれて蓄積されます。
したがって、ダークネットの重みからの微調整は、上記で説明したことに対する安価で直接的な解決策です。 お役に立てれば。
thtrieu
2017年05月19日
@ ShawnDing1994darkflow用のmAPをどのように実装し
nicolasugrinovic
2017年06月17日
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最も参考になるコメント
@ ShawnDing1994クラウドあなたはdarkflowのmAPを計算するためのコードを提供しますか？