bukeN1

callbacks.py中 try: temp_map = get_coco_map(class_names = self.class_names, path = self.map_out_path)[1] except: temp_map = get_map(self.MINOVERLAP, False, path = self.map_out_path) 改为 temp_map = get_coco_map(class_names = self.class_names, path = self.map_out_path)[1] temp_map = get_map(self.MINOVERLAP,...

这是和参数设置有关系吗

我把get_map中的测试集改成验证集了

> 写了的，confidence不同导致的欸 centernet中是因为取了前100的预测框吗

我用原模型训练时的mAP是61%，get_map中的map是81%，而我用改进后的模型，训练时map是78%，get_map的map是79%。参数设置都一样，为什么会出现这种情况呢

> 不应该，两个应该基本成正比。 > > 你可能需要和我详细描述一下都做了什么 找到问题了，没改之前的模型如果letterbox_image为True，map就和训练一样，设为False，就会涨到81%，而改后的模型不管letterbox_image为True或false，效果都差不多，这有什么说法吗