super.single430
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> > https://github.com/WZTENG/YOLOv5_NCNN/blob/96442848b2754371712c38d2d1060c68a07db1f0/android_YOLOV5_NCNN/app/src/main/AndroidManifest.xml#L14-L18 > > > > 我增加了16行的配置，你加上再试一下。 > > 我试了下，可以选择图片了，不过 **ChineseOCR** 选择图片可以成功，识别过程中闪退，貌似资源占用很大，还在debug，目前还没找到原因
.jpg?raw=true) 这样吗？这个需要修改 **yolov3_deepsort.py** ``` # select person class mask = cls_ids == 0 bbox_xywh = bbox_xywh[mask] # bbox dilation just in case bbox too small, delete this line if using...
> Same problem solve the problem
将老哥的数据集放在ssd-tensorflow 上跑，效果极差，不知道 @njvisionpower 有什么想法没，运行1w step了，map只有0.25
BS 32， 输入300x300，vgg16预训练模型 @njvisionpower
使用了您的模型，用测试算了mAP 效果没有达到0.88，用的是facebook提供的voc_eval.py来计算的, 是有什么其它因素吗？ @njvisionpower network = "yolo3_darknet53_voc" hat: P 0.97 R 0.4 AP 0.76 person: P 0.97 R 0.4 AP 0.76 *************************** mAP : 0.76 < 0.88
我这个是在test.txt文件上测的，voc_eval.py是官方提供的，而且里面可以选择用voc07标准，不过可能是我什么地方不对吧，请问你是怎么算的？ @VectXmy
@lemonhu 您好，在版本0.6.１中您是否已经修复了这个问题？新版我还是会出现f1值低的原因 祝您生活愉快 super.single430