AlibabaResearch / AlibabaResearch/efficientteacher

gt_num非常低,怎么解决啊

Offen
#151 1 Kommentar 0 Reaktionen 0 zugewiesene Personen Auf GitHub ansehen
Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
813
Forks
126
PR-Merge-Kennzahlen
Keine gemergten PRs in 30 T.

Beschreibung

Epoch gpu_mem labels img_size box obj cls loss ss_box ss_obj ss_cls tp fp_cls fp_loc pse_num gt_num
12/19 13.5G 2013 640 0.03916 0.04745 0.00286 2.806 0.01344 0.01261 0.0003967 0.009873 0 0.3827 8.491 0.09531: 100%|██████████████████████████| 120/120 [09:18<00:00, 4.66s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00, 1.83it/s]
all 90 1673 0.799 0.778 0.822 0.509
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00, 1.61it/s]
all 90 1673 0.801 0.803 0.834 0.542

Epoch gpu_mem labels img_size box obj cls loss ss_box ss_obj ss_cls tp fp_cls fp_loc pse_num gt_num
13/19 13.5G 1265 640 0.03936 0.04876 0.002523 2.846 0.01218 0.008742 0.0002953 0.004488 0 0.3565 6.111 0.04766: 100%|██████████████████████████| 120/120 [08:45<00:00, 4.38s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00, 1.89it/s]
all 90 1673 0.803 0.782 0.826 0.51
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00, 1.61it/s]
all 90 1673 0.794 0.806 0.835 0.541

Beitragsleitfaden

Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert

Bewertung

Dieses Issue wurde noch nicht bewertet.

Neue Issues direkt in Ihr Postfach

Eine kurze Übersicht über anfängerfreundliche GitHub-Issues.