概要
POT 向け精度チェッカーの使用方法
詳細
- RAN POT コマンド:
pot -c yolov4-tiny_voc.json --output-dir バックアップ -e
出力: INFO:app.run.detection_accuracy:0.0 - Ran Accuracy Checker コマンド: -c yolov4-tiny_voc.yml -td CPU accuracy_check次のような結果が得られます。
accuracy_checker警告: /opt/intel/openvino_2021/deployment_tools/open_model_zoo/tools/accuracy_checker/accuracy_checker/metrics/detection.py:201: UserWarning: mAP を計算するための検出なし
警告.warn (「mAP を計算するための検出なし」)マップ: 0.00%
AP@0.5: 0.00%
AP@0.5:05:95: 0.00%
解決方法
ビジュアル・オブジェクト・クラス・チャレンジ (FPGA) データセットは、インテルでは検証されていません。インテルは、 Yolo-v4-tf のドキュメント で説明されているように、コンテキスト内の共通オブジェクト (COCO) データセットを使用して精度を検証しました。coco_precisionを使用して非COCOデータセットのmAPを計算することで、これが最良の結果を与えない可能性があります。
精度チェッカーの実行中に mAP 値が 0.00% になるのを防ぐには、GTS から MSCOCO データセットに変更し、DetectionAnnotation の表現で動作するdetection_accuracyなどの異なる メトリック を使用します。
モデルの精度チェック を実行する 手順については、例の実行方法 を参照してください。