LogDet
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令人激动的工作!关于scale score
想问问大佬关于scale score 的具体细节~
等star过60吧,暂时没动力
等star过60吧,暂时没动力
蹲一个scale_score的介绍
等star过60吧,暂时没动力
60 stars~~
还差2个,现在58
具体步骤: 在得到预测的json后,将里面的score进行如下处理: score = score / 2 + 0.5 即可
具体步骤: 在得到预测的json后,将里面的score进行如下处理: score = score / 2 + 0.5 即可
大佬可以解释解释其中原理吗? 是因为在低置信度框内存在很多正确的类,所以把它们也都加到0.5以上吗?
你先试试,反馈一下涨了多少点
0.58->0.61+
原理: 工作人员在钉钉群里说过后台评估代码会自动过滤低于0.5的框,众所周知,在mAP的指标下低分的框对于总分仍有一定增益,那么此时如何拿到低分框的增益呢? 很简单,将原始的score区间0-1 映射到 0.5-1区间就可以,也就是score = score / 2 + 0.5
感谢大佬,学习了一波