記事 ID: 000059640 コンテンツタイプ: トラブルシューティング 最終改訂日: 2022/05/20

矩形入力サイズの定量化された YOLOv4 モデルの正しい平均平均精度 (mAP) 結果が得られない

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概要

モデルが mAP 値を 1.00 と等しくなっていない考えられる理由。

詳細
  • YOLOv4 モデルのサイズを 416 x 416 で量子化し、正しい mAP 値を取得しました。
  • 次のコマンドを使用して、YOLOv4 モデルを 320 x 544 のサイズで量子化しました。

    pot -c yolov4-tiny-3l-gray-license_plate_prune_0.46_keep_0.01_320x544_qtz.json --output-dir backup -e

取得した mAP 値は正しくありません。

Output:
INFO:app.run:map : 0.47562541279744447
INFO:app.run:AP@0.5 : 0.0
INFO:app.run:AP@0.5 : 0.05:95 : 0.0

解決方法
  • 得られた結果は、mAP 自体の定義: モデルの推論結果と参照値を比較するために使用されるルールが原因で予測されます。mAP は、まずすべてのクラスの平均精度の合計を求め、その合計をクラス数で割ることによって計算されます。
  • OpenVINO™モデルは yolov3: 416x416 および yolov4: 608x608 を使用してテストおよび検証されました。これは業界で一般的なテンプレート構成ファイルのデフォルトのネットワークサイズでした。したがって、検証済みサイズ以外を使用すると、mAP 値が 1.0 未満を返す可能性があります。

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