Chang Xu
Hi, Thanks for your attention. It seems that there is no problem with the DotD calculation. Moreover, could you please provide the config file, so that I can help you...
> Thanks @Chasel-Tsui, > > Here is the config > > ```python > model = dict( > type='FasterRCNN', > backbone=dict( > type='mmcls.ConvNeXt', > arch='base', > out_indices=[0, 1, 2, 3], >...
> > Thanks @Chasel-Tsui, > > Here is the config > > ```python > > model = dict( > > type='FasterRCNN', > > backbone=dict( > > type='mmcls.ConvNeXt', > > arch='base',...
I think it depends on the detection framework that you use, you need to follow the official guide of the specific detection framework (e.g. MMdetection, Detectron, YOLO) to organize the...
你好，可以安装一下这个计算APtiny的库https://github.com/jwwangchn/cocoapi-aitod。此外，如果使用的是mmdetection框架，还需要对mmdet/datasets/中的文件进行修改，请参考https://github.com/jwwangchn/NWD/blob/main/mmdet/datasets/aitod.py
> 好的，谢谢，我没有使用mmdetection，应该怎么使用这个工具呢？ 如果不是mmdetection，需要根据自己的检测框架修改evaluate的代码，主要是把pycocotools中import的COCOeval改成从aitodpycocotools中import；如果想要使用mmdetection，可以参考[官方repo](https://github.com/open-mmlab/mmdetection)，或者[适配了AI-TOD的repo](https://github.com/jwwangchn/NWD)
> 感谢您的耐心解答，目前我已测出大部分指标，不知如何测得各个类别的oLRP呢？ 你好，[cocoapi-aitod的相关文件](https://github.com/jwwangchn/cocoapi-aitod/blob/master/aitodpycocotools/aitodpycocotools/cocoeval.py)中有计算oLRP的代码可以参考一下，不过相比于AP指标，oLRP使用较少并且计算比较耗时，在论文中只报告AP也是可以的。
> 嗯嗯，我直接使用cocoapi-aitod评估结果，只有整体的oLRP，但我看论文中有各个类别的oLRP，请问这些指标可以用该工具计算吗？ 这个代码包含了各个类别oLRP的信息，但是如果想要print出来，需要修改一下代码，oLRP的结果如果我没记错的话应该有三个维度组成[K,A,M]，其中K这个维度指代类别维度，可以用类别进行索引得到classwise的oLRP结果
> If the tested dataset contains many tiny objects (smaller than 16*16), I think C might be robust from 12 to 16.
> xView的数据集从官网下载下来，发现train_images.zip里面从1604.tif往后好多数据都损坏了，求大佬们提供个下载链接啊。。 你好，这个问题我也碰到过，有可能是解压的问题，重新解压或者重新下载就好了。实在解决不了我可以私发你AI-TOD