AlibabaResearch / AlibabaResearch/efficientteacher
gt_num非常低，怎么解决啊
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 813
- Forks
- 126
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Descripción
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
Guía de contribución
No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio
Evaluación
Este issue todavía no se ha evaluado.