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[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

Yolo 학습 결과와 관련 질문 있습니다

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1.8K

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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

0

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권 철민
지식공유자

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. 

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