Region 82 Avg IOU: -nan, Class: -nan, Obj: -nan, No Obj: 0.487322, .5R: -nan, .75R: -nan, count: 0
时间: 2024-05-24 11:15:21 浏览: 14
这段话似乎是关于目标检测算法的输出结果。其中包含了一些指标,比如平均交并比(Avg IOU)、分类准确率(Class)、目标检测准确率(Obj)等等。但是,根据给出的信息,这些指标的数值都是无效的(-nan),只有“无目标”的比例(No Obj)是0.487322。同时,还给出了目标数量(count)为0。这可能意味着算法没有检测到任何目标,或者是输出结果的格式有误。需要进一步分析和调试,才能确定具体原因。
相关问题
test.py: error: unrecognized arguments: --eval mAP
如果你在运行 `test.py` 时遇到了 `unrecognized arguments: --eval mAP` 的错误,可能是因为你的 mmdetection 版本较旧,不支持 `--eval mAP` 参数。
在较老版本的 mmdetection 中,可以通过在配置文件中添加以下代码来计算 mAP@0.5、mAP@0.75 等不同阈值下的 mAP:
```
# 在配置文件中添加以下代码
evaluation = dict(
interval=1,
metric='mAP',
save_best='mAP',
max_score=1.0,
ap={
'iou_thr': 0.5
},
use_sigmoid=False,
classwise=True,
jsonfile_prefix=None,
)
```
在上述代码中,`ap` 参数指定了计算 mAP 的阈值。例如,`ap={'iou_thr': 0.5}` 表示计算 mAP@0.5,`ap={'iou_thr': 0.75}` 表示计算 mAP@0.75。
然后,在运行 `test.py` 时,不需要添加 `--eval mAP` 参数,只需要指定配置文件和权重文件即可,例如:
```
python tools/test.py <CONFIG_FILE> <CHECKPOINT_FILE>
```
运行后,会在控制台输出 mAP@0.5 等不同阈值下的 mAP 值。
iou:6.46e-8
IOU(Intersection over Union)是一种用于评估目标检测和图像分割任务的指标,用于衡量预测的边界框或分割结果与真实边界框或分割掩码之间的重叠程度。
IOU的取值范围为0到1之间,表示预测区域与真实区域的重叠程度。当IOU为1时,表示预测完全准确地与真实区域重叠;当IOU为0时,表示预测与真实区域完全不重叠。
根据您提供的IOU值为6.46e-8,可以看出该值非常接近于0,说明预测区域与真实区域几乎没有重叠。这可能意味着目标检测或图像分割的预测结果与真实结果存在较大的偏差或错误。
需要注意的是,IOU值的大小与具体任务和数据集有关,一般来说,较高的IOU值表示预测结果与真实结果的重叠程度较高,较低的IOU值表示重叠程度较低。在目标检测和图像分割任务中,通常会根据任务需求和数据集特点设定一个IOU阈值,用于判断预测结果是否准确或满足要求。
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