Darkflow: VOC2007에서 테스트하고 60% mAP를 얻으십시오.

이것은 tensorflow 개발자에게 좋은 작업이며 https://github.com/leetenki/YOLOv2 및 https://github.com/hizhangp/yolo_tensorflow 또는 https://github 프로젝트에 따라 darkflow의 코드를 수정하는 클라우드

@ShawnDing1994 클라우드 당신은 darkflow의 mAP를 계산하기 위한 코드를 제공합니까?

리포지토리를 구축할 때 각 작업 후에 약간의 수치적 차이가 발생하는 것을 봅니다(예: TF의 컨볼루션은 1e-4 정도 내에서 Darknet과 다른 결과를 생성함). 각 레이어 후에 증폭되어 결국 이 Tensorflow에서 (치명적으로) 열등한 mAP를 초래합니다. 포트. 이 리포지토리의 상위 수준 구현이 정확하다고 확신하지만(합리적인 감지) 하위 수준(Tensorflow의 opKernels 및 Darknet의 C 구현)에는 기술적인 불일치가 있을 수 있습니다.

수치적 차이가 작더라도(< 1e-7) 얼마나 심각한지 이해하는 것이 중요합니다. Darknet에서 훈련된 각 계층은 Tensorflow에서 얻은 것과 다른 결과를 기대하므로 다음 계층에서 더 나쁜 결과를 생성합니다. 이 오류는 네트가 깊어질수록 누적됩니다.

따라서 Darknet 가중치에서 미세 조정하는 것은 위에서 설명한 것에 대한 저렴하고 직접적인 솔루션입니다. 도움이 되었기를 바랍니다.

@ShawnDing1994 다크플로우용 mAP를 어떻게 구현하셨나요? 제가 사용할 수 있도록 코드를 제공해 주시겠습니까? 또는 구현 방법에 대해 안내해 주시겠습니까?