ID de l'article: 000059580 Type de contenu: Dépannage Dernière révision: 07/03/2023

Impossible d’obtenir un résultat de précision moyenne moyenne (mAP) lors de l’exécution d’Accuracy_check dans l’outil d’optimisation post-apprentissage (POT)

BUILT IN - ARTICLE INTRO SECOND COMPONENT
En bref

Comment utiliser le contrôleur de précision pour le POT

Descriptif
  1. Commande RAN POT :

    pot -c yojc4-tiny_voc.json --output-dir backup -e
    Sortie : INFO:app.run.detection_accuracy:0.0

  2. Commande Ran Precision Checker : accuracy_check -c yolm4-tiny_voc.yml -td donne le résultat suivant :

    AVERTISSEMENT accuracy_checker : /opt/intel/openvino_2021/deployment_tools/open_model_zoo/tools/accuracy_checker/accuracy_checker/metrics/detection.py:201 : UserWarning : Aucune détection pour calculer le mAP
    warnings.lnts (« Aucune détection pour calculer le mAP »)

    carte : 0,00 %
    AP@0.5 : 0,00 %
    AP@0.5:0,05:95 : 0,00 %

Résolution

L’ensemble de données Défi des classes d’objets visuels (VOC) n’est pas validé par Intel. Intel a validé la précision à l’aide de l’ensemble de données COCO (Common Objects in Context), comme indiqué dans la documentation Yolo-v4-tf. Il est possible qu’en utilisant coco_precision pour calculer le mAP pour l’ensemble de données non COCO, cela ne donne pas le meilleur résultat.

Pour éviter d’obtenir 0,00 % de la valeur mAP pendant l’exécution du contrôleur de précision, passez de la VOC à l’ensemble de données MSCOCO et utilisez différentes mesures telles que detection_accuracy qui fonctionnent avec la représentation detectionAnnotation.

Reportez-vous à Comment exécuter des exemples pour connaître les étapes permettant d’effectuer des vérifications de précision sur les modèles.

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