1樓：
VOC 資料集評價指標是mAP = [email protected], 即 IOU=0.5 就算 True Positive；
COCO資料集則會計算以下幾個AP：
AP（預設）：IOU=0.5 到 IOU=0.95， 每隔0.05個IOU計算一次AP，然後求平均值
AP （IOU=0.5）， AP（IOU=0.75），兩種典型IOU下的AP
AP（small），AP（medium），AP（large），即小中大三種不同尺度物體的AP值，其中small是指物體面積小於32 x 32， medium是指面積在32 x 32 - 96 x 96 之間，large是指面積大於96 x 96
2樓：
專案中可以調整這個超參IoU讓mAP的結果好看。但就解決問題來看還是要看你的具體目標是什麼樣子來分析。根據業務需求確定乙個值，然後用mAP做乙個指標大致比較模型的水平。
gson將json轉為map的時候，出現非常奇怪的問題？
private static Gson gson new GsonBuilder registerTypeAdapter new TypeToken Object getType new JsonDeserializer Object else return treeMap create priva...
目標檢測領域還有什麼可以做的？
機器有顆玻璃心 還有好多可以做呀 比如醫療中有問題的紅細胞，腫瘤一類的。還有X光下的物體識別，安檢用。高壓電線上絕緣子破裂的識別。工廠木板的平滑與否。我覺得好多沒有做呢。 沒有setting就創造新的setting啊！跨資料集怎麼訓練，少量標註 few shot，zero shot 怎麼訓練，能不能...
如何處理（目標檢測）資料集中的ignore region？
赫拉迪克方塊 首先，我們想一下為什麼要標註 ignore region？據我了解，很多資料集中標註 ignore region 是為了避免歧義或者降低標註成本，比如 一大塊區域含有很多某個類別的物體，但是標註他們沒有太大的意義，比如遠處的人群 有可能產生歧義的物體，比如標註 human 的時候有一些...