在 Tensorflow 对象检测 API 中解释 `model_main.py` 的输出

Question

我能够通过运行model_main.py 成功训练我的模型并得到以下结果：

平均精度 (AP) @[ IoU=0.50:0.95 |面积=全部| maxDets=100 ] = 0.344

平均精度 (AP) @[ IoU=0.50 |面积=全部| maxDets=100] = 0.514

平均精度 (AP) @[ IoU=0.75 |面积=全部| maxDets=100] = 0.376

平均精度 (AP) @[ IoU=0.50:0.95 |面积=小| maxDets=100 ] = 0.112

平均精度 (AP) @[ IoU=0.50:0.95 |面积=中等 | maxDets=100 ] = 0.317

平均精度 (AP) @[ IoU=0.50:0.95 |面积=大| maxDets=100 ] = 0.504

平均召回率 (AR) @[ IoU=0.50:0.95 |面积=全部| maxDets= 1 ] = 0.303

平均召回率 (AR) @[ IoU=0.50:0.95 |面积=全部| maxDets= 10 ] = 0.474

平均召回率 (AR) @[ IoU=0.50:0.95 |面积=全部| maxDets=100 ] = 0.509

平均召回率 (AR) @[ IoU=0.50:0.95 |面积=小| maxDets=100 ] = 0.222

平均召回率 (AR) @[ IoU=0.50:0.95 |面积=中等 | maxDets=100 ] = 0.507

平均召回率 (AR) @[ IoU=0.50:0.95 |面积=大| maxDets=100 ] = 0.676

我们如何解释这个？ area 代表什么？ mAP 值在哪里？

Answer 1

部分答案（面积、mAP）可以在这篇文章中找到：

Tensorboard graph recall

您的“Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 1 ]”对应于答案中的“DetectionBoxes_Recall/AR@1”。