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안녕하십니까 교수님 항상 좋은 강의 잘 듣고 있습니다
YOLOv5 학습 결과와 관련하여 궁금한것이 있어 질문남깁니다
이미지 1752 장을 사용하여 Batch 8 , Epochs 80 파라미터를 사용하여 1개의 클래스를 식별할수 있는 모델을 만들었고
아래와 같이 결과가 나왔습니다 근데 이중 metrics/mAP_0.5:0.95 값이 0.71195 밖에 나오지 않았더라고요
metrics/mAP_0.5 값보다 작게 나온다는건 알고 있는데 metrics/mAP_0.5:0.95 값이 0.71195 인거면 학습이 제대로 안되었다고 보면 되는건가요?
아니면 PR 곡선과 metrics/mAP_0.5 값만 확인하면 될까요...?ㅠㅠ
막상 실제 테스트에 적용하면 탐지율이 거이 100%(ex: 1500장데이터 중 1500개인식)인데.... 학습 결과랑, 탐지 정확도(ex:객체 정확도 70%) 너무 안좋습니다,....
Run summary:
best/epoch 78
best/mAP_0.5 0.99298
best/mAP_0.5:0.95 0.712
best/precision 0.98595
best/recall 0.99159
metrics/mAP_0.5 0.99298
metrics/mAP_0.5:0.95 0.71195
metrics/precision 0.98594
metrics/recall 0.99159
train/box_loss 0.02711
train/cls_loss 0.0
train/obj_loss 0.01559
val/box_loss 0.02213
val/cls_loss 0.0
val/obj_loss 0.00911
x/lr0 0.00035
x/lr1 0.00035
x/lr2 0.00035
답변 1
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안녕하십니까,
강의를 잘 듣고 계시다니 저도 기쁩니다.
mAP 05:0.95 가 0.712면 꽤 좋은 수치 입니다. IOU를 0.5 부터 해서 0.95까지 순차적으로 증가 시키면서 평균 수치를 구하는데 0.80 이상 정도되면 수치가 꽤 많이 떨어집니다. 0.95 정도 되면 확 떨어집니다. 평균으로 0.712 정도면 좋은 수치 입니다.
감사합니다.