https://github.com/thtrieu/darkflow/blob/master/darkflow/utils/box.pyには、2つの画像間のオーバーラップを評価または計算するために必要な基本的な実装があります。 必要に応じて変更し、クラスとbox_iouの確率の乗算として平均平均精度を計算できます。

以前にやったことのある人はいませんか？
誰も彼らの正確さをテストしませんか？
なぜそんなに重要なものがまだ実装されていないのかわかりません。
ない場合は、この機能を自分で実装して、永久にコミットする必要があるかもしれません。

この機能にも興味があります。

@ off99555 、私はこの男がF1スコアに取り組んでいるのを見ました。

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こんにちは@ off99555 、私も自分のテストデータからmAPを計算することを探しています。
@sandeeprepakulaには良い答えがあると思い

ご協力いただきありがとうございます

@andikiraまだやっていません。 私もよくわかりません。

こんにちは@ off99555 、このリポジトリhttps://github.com/Cartucho/mAPを確認してから、追加のフォルダーを確認する必要があります。.xmlファイルと.jsonファイルを変換できます。このリポジトリは、darkflowで完全に機能します。

@andikira @thtrieu PASCAL V0C 0712トレインバルブセットでyolo2-vocネットワークをトレーニングし、PASCAL VOC 2007テストセットでテストしました。初期化したことを考慮すると、mAPパフォーマンスは約52％です（かなり多くのエポック（200〜）の後）事前にトレーニングされたウェイトを使用します）。 公式のパフォーマンス（76.8％mAP）をかなり下回っています。 YOLOv2を使った実験結果を論文に載せたいと思います。 誰かが理由を知ることができますか？

私は以前にその問題を見たことがあります、別の問題をチェックしてください@bareblackfoot

@andikira mAPレポは素晴らしく機能します。 私もそこで脚本を寄稿しました。 ありがとうございました！

あなたはできる

@andikira mAPレポは素晴らしく機能します。 私もそこで脚本を寄稿しました。 ありがとうございました！

具体的に説明していただけますか？ それはどのように機能しますか？ どのようにして結果を得ましたか？

@srhtyldz https://github.com/Cartucho/mAP Webサイトにアクセスし、クイックスタートセクションに移動します。
リポジトリのクローンを作成し、darkflowを使用して画像を予測してから、予測ファイルをmAPフォルダーにコピーする必要があります。 また、グラウンドトゥルースファイルをコピーします。
そして、 mAPリポジトリのREADMEファイルが提案するようにすべてを実行すると、 mAPが単一の数値出力として表示されるはずです。

また、ファイルをdarkflow形式からその形式に変換する必要があります。 ここでは、darkflow形式をそれらの形式に変換するためのスクリプトを提供しています： https ：
READMEをお読みください。

また、ファイルをdarkflow形式からその形式に変換する必要があります。 ここでは、darkflow形式をそれらの形式に変換するためのスクリプトを提供しています： https ：
READMEをお読みください。

ダークネットにマッププロパティがあることがわかりました。試してみましたか？ それらの間に違いはありますか、それともどちらがより正確ですか？

@srhtyldzアルゴリズムは同じだと思います。 mAPが、設定可能ないくつかのパラメーターを持つアルゴリズムであることを除いて。 通常、これはアルゴリズムの作成者が手動で設定します。 したがって、異なる数値を報告するのは、パラメータが異なる場合のみです。
mAPがどのように機能するかについての説明を読んで、その隠されたパラメーターを理解することをお勧めします。
両方試してみました。 darkflowは出力フォルダーを指定するオプションがないため、論文ではdarknetました。 特定のフォルダーのみを使用できるディープラーニングクラウドであるFloydHubでコードを実行するため、シニアプロジェクトにとって重要です。

最初にdarkflowをmAPと一緒に使用しますが、後で出力パスを指定できないことがわかったので、 darknetに切り替えて、内部のmAP計算を使用します。

そして最も重要なのは、 darknetリポジトリの所有者（所有者としてAlexeyABを使用したフォークバージョン）が非常に役立つことです。 彼は私が投稿したすべての問題に答えてくれたので、締め切り前に終了しました。 当時はとてもストレスがたまりました。 私は彼にとても感謝しています。私は彼の名前も論文に書きました。

最初にdarkflowをmAPと一緒に使用しますが、後で出力パスを指定できないことがわかったので、 darknetに切り替えて、内部のmAP計算を使用します。

どの変数を指定しますか？

最初にdarkflowをmAPと一緒に使用しますが、後で出力パスを指定できないことがわかったので、 darknetに切り替えて、内部のmAP計算を使用します。

私の意見はダークネットにも当てはまります。mAPの計算によってのみしきい値で切り替えることができると思いますか？ 右 ？

どの変数を指定しますか？

@srhtyldz約半年前のdarkflow 、このスレッドを開始したとき、出力フォルダーのパスを指定できませんでした。 出力フォルダパスは、予測画像が書き込まれるパスです。
私の記憶が正しければ、出力フォルダーはデータセットのフォルダー内のoutフォルダーに設定されます。
たとえば、 img/内にいくつかの画像がある場合、予測はimg/out/ます。
FloydHubでは、データセットフォルダに出力を書き込むことはできません。 したがって、データセットフォルダがimg/場合、アクセスが拒否される可能性があるため、 img/outとして新しいフォルダを作成することはできません。

たぶんそれはあなたが今出力パスを指定することを可能にします、しかしあなたはチェックしなければなりません。 私はわかりません。

私の意見はダークネットにも当てはまります。mAPの計算によってのみしきい値で切り替えることができると思いますか？ 右 ？

私の記憶が正しければ、 mAPは、ライターが定義する必要のあるパラメーターが1つあります。 画像が正しく予測されるかどうかを決定するのは、0から1までのしきい値です。 通常、これは0.5に設定されます。 したがって、面積比が0.5を超える場合は、正しい画像を意味します。
その後、 Average Precisionも定義する必要があります。 平均を細かくするには、精度がいくつあるかを調べる必要があります。 精度の数も定義できることがわかりました。 通常、精度の数は11設定されているため、0、0.1、0.2、...、0.9、1.0から並べることができます。

何を言っているのかわかりませんが。 私はすでにそれのほとんどを忘れているので。 あなたは私が正しいことを確認するためにそれを学ぶ必要があります。 しかし、私は0.5と11の数についてはかなり確信しています。 彼らが何と呼ばれているのか分かりません。

PS。 私は自分の論文スライドを見つけるために戻ってきました（mAPの意味を知っているとき）、これが当時の私がそれをどのように説明したかです：

どの変数を指定しますか？

@srhtyldz約半年前のdarkflow 、このスレッドを開始したとき、出力フォルダーのパスを指定できませんでした。 出力フォルダパスは、予測画像が書き込まれるパスです。
私の記憶が正しければ、出力フォルダーはデータセットのフォルダー内のoutフォルダーに設定されます。
たとえば、 img/内にいくつかの画像がある場合、予測はimg/out/ます。
FloydHubでは、データセットフォルダに出力を書き込むことはできません。 したがって、データセットフォルダがimg/場合、アクセスが拒否される可能性があるため、 img/outとして新しいフォルダを作成することはできません。

たぶんそれはあなたが今出力パスを指定することを可能にします、しかしあなたはチェックしなければなりません。 私はわかりません。

私の意見はダークネットにも当てはまります。mAPの計算によってのみしきい値で切り替えることができると思いますか？ 右 ？

私の記憶が正しければ、 mAPは、ライターが定義する必要のあるパラメーターが1つあります。 画像が正しく予測されるかどうかを決定するのは、0から1までのしきい値です。 通常、これは0.5に設定されます。 したがって、面積比が0.5を超える場合は、正しい画像を意味します。
その後、 Average Precisionも定義する必要があります。 平均を細かくするには、精度がいくつあるかを調べる必要があります。 精度の数も定義できることがわかりました。 通常、精度の数は11設定されているため、0、0.1、0.2、...、0.9、1.0から並べることができます。

何を言っているのかわかりませんが。 私はすでにそれのほとんどを忘れているので。 あなたは私が正しいことを確認するためにそれを学ぶ必要があります。 しかし、私は0.5と11の数についてはかなり確信しています。 彼らが何と呼ばれているのか分かりません。

PS。 私は自分の論文スライドを見つけるために戻ってきました（mAPの意味を知っているとき）、これが当時の私がそれをどのように説明したかです：

どうもありがとう 。 mAPとIoUについて調べます。 結果は出ましたが、解釈できませんでした。もう1つ質問してもいいですか？ 「リコール」機能を使用しましたか？ マップとリコール機能は同じ機能を持っているかどうか？ あなたはなにか考えはありますか_？

@srhtyldz mAPは、リコールの関数としての精度から計算されます。 そのため、適合率と再現率はすでに含まれています。 mAPは、オブジェクト検出タスクで一般的で従来型の評価指標です。 したがって、リコールや精度を個別に行う必要はありません。 mAPを計算するだけで、それが高い場合は、モデルのパフォーマンスが高いことを意味します。

@srhtyldz mAPは、リコールの関数としての精度から計算されます。 そのため、適合率と再現率はすでに含まれています。 mAPは、オブジェクト検出タスクで一般的で従来型の評価指標です。 したがって、リコールや精度を個別に行う必要はありません。 mAPを計算するだけで、それが高い場合は、モデルのパフォーマンスが高いことを意味します。

mAPから90.4％を取得しましたが、パフォーマンスは良好だと思います。

@srhtyldz多くのクラスがある場合、これは非常に高くなります。 （大きなデータセットで人気のあるモデルは約50〜60％しか実行しません）ただし、クラスが2つしかない場合でも、それでも問題はありません。
人間の目で予測画像をチェックして、 mAPが妥当かどうかを確認してください。

@srhtyldz多くのクラスがある場合、これは非常に高くなります。 （大きなデータセットで人気のあるモデルは約50〜60％しか実行しません）ただし、クラスが2つしかない場合でも、それでも問題はありません。
人間の目で予測画像をチェックして、 mAPが妥当かどうかを確認してください。

クラスは1つだけです。また、すべての画像をバウンディングボックスで保存しました。
mAPチャートを描きましたか？ AlexリポジトリにはmAPチャートがあり、モデルのトレーニング中にチャートを取得するには「-map」を入力する必要があります。この単語は入力しませんでした。それを入力しても、mAPチャートを取得するにはどうすればよいですか？やってみますか？ また、「有効な」関数を試しましたか？ 違いを知っていますか？
私は多くの質問をしたことを知っていますが、あなたの答えは私の論文にとってとても重要です:)。

darknetから、端末のみを使用してmAPを評価し、コンソールのスナップショットを撮ります。
有効な機能がわかりません。
mAPチャートの場合、darkflowを使用し、上記のmAPリポジトリを使用すると可能です。 アニメーションとチャートを生成するスクリプトがあります。
mAPリポジトリはおそらくダークネットでも機能すると思います。

darknetから、端末のみを使用してmAPを評価し、コンソールのスナップショットを撮ります。
有効な機能がわかりません。
mAPチャートの場合、darkflowを使用し、上記のmAPリポジトリを使用すると可能です。 アニメーションとチャートを生成するスクリプトがあります。
mAPリポジトリはおそらくダークネットでも機能すると思います。

問題は、アニメーションがどのように実行されるかわからないことです。トレーニング中にそれを実行しようとしましたが、マップのアニメーションを取得できませんでした。 @alexeyABは多分これについて役立つでしょう。

テスト結果のmAPを取得しました。 56枚の画像から、テスト用に正しい48枚の画像を取得しました。 私には4つのクラスがあります。 それから混同行列を作る方法。 誰かが私を助けることができますか？

@srhtyldz / darknetdetector map cfg / aerial.data cfg / test_tiny.cfg backup \ my_yolov3_tiny_final.weights関数を使用しましたが、トレーニングの最後にスコアまたはグラフを取得できませんでした。 ダークネットでmAPスコアを取得した方法

@mustafabuyuk -map引数を./darknet（darknet.exe）に渡します。 約1000回の反復でグラフに表示されます。 必要かどうかはわかりませんが、検証セットの画像もあります。

誰かがアイデアを持っていますか？ YOLOv5は、トレーニング中に検証データセットに対してmAPを計算します。 どのコマンドを使用しても、見えないテストデータセット（mAP、およびクラスごとのmAP）に対して計算できます。

@ off99555スレッドが閉じているようです。 答えはわかりますか？
検証用の画像とYolo注釈ファイル（txt形式）のセットがあります。

画像の検証で-map引数を使用してmAPスコアを取得するにはどうすればよいですか？ これから混同行列を導出することは可能でしょうか？

@sandeeprepakula問題を解決する前に、私の答えを直接読んでください。 これがmAPの計算方法です。
しかし、私はさらに提案します、もうこのリポジトリを使用しないでください。 私はここ数か月オブジェクト検出に取り組んでいないので、どのリポジトリが最適かはわかりませんが、このリポジトリの最後のコミットをざっと見てみると、2020年2月でした。更新されていないリポジトリだと思いますか1年間使用する価値がありますか？ あなたが何かに行き詰まった場合、誰もあなたを助けません。 使用するリポジトリを選択するときは、コミュニティの部分も考慮してください。

@ off99555提案をありがとう