DETR中的class_error

DETR中的class_error是用于评估模型分类准确率的指标，它是将预测的类别和真实类别进行比较，计算出分类错误率。class_error是指模型在所有预测中分类错误的比率，即被错误分类的样本数除以总样本数。例如，如果模型在100个样本中有10个样本被错误分类，则class_error为0.1或10%。class_error越小，模型的分类性能越好。

相关问题

provided COCO path C:\ers\Raytrack\Desktop\Detr\detr_main\coco\train2017 does not exist

提供的COCO路径C:\ers\Raytrack\Desktop\Detr\detr_main\coco\train2017不存在。这可能是因为该路径下不存在train2017文件夹或者路径输入错误。请确保路径正确，并检查train2017文件夹是否存在。如果问题仍然存在，请提供更多详细信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。

Traceback (most recent call last): File "D:/Taoyoufeng/detr_1/detr-pytorch-master/predict.py", line 14, in <module> detr = Detection_Transformers() File "D:\Taoyoufeng\detr_1\detr-pytorch-master\detr.py", line 79, in __init__ self.generate() File "D:\Taoyoufeng\detr_1\detr-pytorch-master\detr.py", line 90, in generate self.net = DETR(self.backbone, 'sine', 256, self.num_classes, num_queries=100) AttributeError: 'Detection_Transformers' object has no attribute 'backbone' Process finished with exit code 1

这个错误提示显示在执行 `predict.py` 文件时出错了，具体是因为 `Detection_Transformers` 类没有属性 `backbone`，而在 `generate()` 方法中又使用了这个属性。可能需要查看代码并确保 `backbone` 属性已经被正确定义和初始化。另外，还需要确保 `num_classes` 属性也已经被正确定义和初始化。