解释Tensorflow Object Detection API中的“ model_main.py”输出

Question

我能够通过运行model_main.py成功地训练我的模型，并得到以下结果：

  

平均精度（AP）@ [IoU = 0.50：0.95 |面积=全部| maxDets = 100] = 0.344

     

平均精度（AP）@ [IoU = 0.50 |面积=全部| maxDets = 100]   = 0.514

     

平均精度（AP）@ [IoU = 0.75 |面积=全部| maxDets = 100]   = 0.376

     

平均精度（AP）@ [IoU = 0.50：0.95 |面积=小| maxDets = 100   ] = 0.112

     

平均精度（AP）@ [IoU = 0.50：0.95 | area = medium | maxDets = 100   ] = 0.317

     

平均精度（AP）@ [IoU = 0.50：0.95 |面积=大| maxDets = 100   ] = 0.504

     

平均召回率（AR）@ [IoU = 0.50：0.95 |面积=全部| maxDets = 1   ] = 0.303

     

平均召回率（AR）@ [IoU = 0.50：0.95 |面积=全部| maxDets = 10   ] = 0.474

     

平均召回率（AR）@ [IoU = 0.50：0.95 |面积=全部| maxDets = 100   ] = 0.509

     

平均召回率（AR）@ [IoU = 0.50：0.95 |面积=小| maxDets = 100   ] = 0.222

     

平均召回率（AR）@ [IoU = 0.50：0.95 | area = medium | maxDets = 100   ] = 0.507

     

平均召回率（AR）@ [IoU = 0.50：0.95 |面积=大| maxDets = 100   ] = 0.676

我们如何解释这一点？ area代表什么？ mAP值在哪里？

Answer 1

部分答案（区域，mAP）可以在此帖子中找到：

Tensorboard graph recall

您的“平均召回（AR）@ [IoU = 0.50：0.95 | area = all | maxDets = 1]”对应于答案中的“ DetectionBoxes_Recall / AR @ 1”。