cuicheng01
cuicheng01
您好,这里的shape应该是[bs, 512]
这个mAP指标是特指metric learning的指标,多标签目前不支持mAP的评价指标,后续我们会支持的,敬请期待。
> > 目前的模型是:当且仅当图片中的所有人均佩戴有安全帽时,才会输出佩戴安全帽,否则输出未佩戴安全帽。所以是符合你所说的需求的。 > > 那可能是精度问题,有的特别明显的没带帽子也识别成了戴帽子 可以看下demo图吗?
目前不支持评测单个属性的mA值,可以在这个函数里,根据需要取出你的属性单独评测。https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/release/2.4/ppcls/metric/metrics.py#L401
可以提一个PR我这边帮忙check下~
1.fork Paddleclas项目到自己的仓库中; 2.把相关的代码提到自己仓库的PaddleClas中; 3.在自己的仓库的PaddleClas里创建push request到官方的PaddleClas中。 另外注意下,提到develop分支中哈
请问paddlelite的版本是?
安装最新的paddleclas whl包(2.4.2)可以解决哈~
如果数据集的类别特别少的话,确实会出现这种情况,这是正常的情况哈。
官方模型测试使用的CPU是Intel(R) Xeon(R) Gold 6148 CPU @ 2.40GHz,这块在文档中有描述哈,如: ![image](https://user-images.githubusercontent.com/45199522/176859173-1834ef19-a5e0-40b7-9745-169770970a45.png) 不同的设备速度不一致。