pangkun248
pangkun248
I am also confused about the code in this place, and if this is modified, mAP will not be as good as before. Have you figured out why it is...
谢谢，了解了
好的，谢谢解答
嗯,我下午又尝试了一些设置。发现config中imgs_per_gpu、workers_per_gpu、num_gpus前两个参数单方面增加对训练速度无增益。但是增加num_gpus会有明显增益。我暂时没有完整的看代码中数据加载部分以及bs如何设置的。但应该与此有关，
> 你好，请问这个模型怎么检测map和ap这些呢 detection_eval就是最终的mAP,上面的class对应的就是每个类AP
> 检查一下你的 Yolov3DetectionOutput layer 有没有设置confidence_threshold这个参数，不设置的话，默认是0.01 > > 如果你test里面没有设置（默认0.01），而预测的时候用的0.3或者0.5，那么差距就会很大，可以将这两个值设置成一致的试试 和conf_thres没关系,我已经放弃这个方案了
> @pangkun248 How to check the precision and recall for every class? In this code, only the results of mAP and AP are given, but I think you can look...
> 看不出來確切原因，但我直覺應該是資料方面的問題，建議你可以在訓練與測試過程中打印出來圖跟bounding box 谢谢，我尝试一下。
> 另外我看你的solver ，test只有6張，似乎有點少，如果連training的圖也是這麼少，應該是這個問題 嗯...那个test_iter我是根据测试样本总数/test_batch_size,写的。我在mobilenet_yolov3_lite_test.prototxt中把batch_size设置成13了(我刚刚看了一下发现实际设置成26，不过应该影响不大吧).我的测试集大概78张图片，训练集大概700多张图片
> #194 > 跟我问题一样，test.prototxt的batchsize改成1试试 是的，就是batchsize的原因,已经解决了.不过还是谢谢了