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：  不同的设备速度不一致。