문서 ID: 000059580 콘텐츠 형태: 문제 해결 마지막 검토일: 2023-03-07

교육 후 최적화 도구(POT)에서 Accuracy_check 실행할 때 평균 평균 정밀도(mAP) 결과를 얻을 수 없음

BUILT IN - ARTICLE INTRO SECOND COMPONENT
요약

POT의 정확도 검사기를 사용하는 방법

설명
  1. POT 실행 명령:

    pot -c yolov4-tiny_voc.json --출력-dir 백업 -e
    출력: INFO:app.run.detection_accuracy:0.0

  2. 실행 정확도 검사기 명령: accuracy_check -c yolov4-tiny_voc.yml-td CPU는 다음 결과를 제공합니다.

    accuracy_checker 경고: /opt/intel/openvino_2021/deployment_tools/open_model_zoo/도구/accuracy_checker/accuracy_checker/메트릭/detection.py:201: UserWarning: mAP를 계산할 감지 없음
    warnings.warn("mAP를 계산할 감지 없음")

    지도: 0.00%
    AP@0.5: 0.00%
    AP@0.5:0.05:95: 0.00%

해결 방법

VOC(Visual Object Classes Challenge) 데이터 집합은 인텔에서 검증하지 않았습니다. 인텔은 Yolo-v4-tf 문서에 언급된 대로 COCO(Common Objects in Context) 데이터 집합을 사용하여 정확성을 검증했습니다. coco_precision 사용하여 비 COCO 데이터 집합에 대한 mAP를 계산하면 최상의 결과를 제공하지 못할 수도 있습니다.

정확도 검사기 실행 중 mAP 값이 0.00%가 되는 것을 방지하기 위해 VOC에서 MSCOCO 데이터 집합으로 변경하고 DetectionAnnotation 표현과 함께 작동하는 detection_accuracy 같은 다양한 메트릭 을 사용합니다.

모델에서 정확도 검사를 수행하는 단계는 예제 실행 방법을 참조하십시오.

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