DETR中的class_error
时间: 2024-05-27 12:11:57 浏览: 15
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
DETR中的loss_bbox_unscaled
DETR(DEtection TRansformer)是一种基于Transformer的目标检测算法,用于在图像中检测物体。loss_bbox_unscaled是DETR损失函数中的一部分,它用于计算预测边界框与真实边界框之间的差异。
具体来说,loss_bbox_unscaled是预测边界框与真实边界框之间的L1距离,用未缩放的值表示。缩放是通过将边界框坐标除以图像宽度和高度来实现的。因此,未缩放的值可以用来测量边界框的绝对大小,而缩放的值可以用来测量边界框的相对大小。
在DETR中,loss_bbox_unscaled与其他损失函数(如loss_ce和loss_giou)一起用于训练模型,以提高其对目标检测任务的准确性和鲁棒性。
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。