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Zzh-tju / DIoU-darknet

Distance-IoU Loss into YOLO v3
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VOC 评估 #10

Closed zZTaccount closed 4 years ago

zZTaccount commented 4 years ago

非常感谢您的贡献！ 但是在使用darknet对数据集进行评估的时候我感到有一些迷惑，在readme中VOC的evaluation有这段话，"There will be 20 txt files generated in results/. Then for validation, I mainly use three files: compute_mAP.py, voc_eval.py, map.py"，但是好像没有看到这三个文件在哪里。您可以告知一下完整的测试流程么，非常感谢！

Zzh-tju commented 4 years ago

谢谢你的提醒，VOC评估方法已更新在新增文件夹eval，以及readme中

zZTaccount commented 4 years ago

谢谢您的及时回复，另外我还有一点问题，我在测试COCO 2017 val数据集时得到results.json文件有一亿多行，这是正常的吗？内容基本如下： image

我获取results.json的命令是‘./darknet detector valid cfg/coco-ciou.dada cfg/coco-ciou.cfg backup/ciou.weights’ ，请问是需要添加threshold还是哪里的配置不对么？

Zzh-tju commented 4 years ago

COCO我用的是2014val

zZTaccount commented 4 years ago

嗯嗯，但是2017和2014应该没有太大差别，我生成results.json之后使用coco_eval.py，程序会在‘cocoDt=cocoGt.loadRes(resfile)’这句代码执行过程中自己崩掉，感觉是因为results.json太大了导致，可以麻烦您帮我看下我的配置是否有问题吗？ coco-ciou.data内容如下: classes=80 train=train.txt valid=/home/projects/DIoU-darknet/val2017.txt names=data/coco.names backup=backup/ciou eval=coco 其中val2017.txt的内容是5000张验证集图片的绝对路径。

Zzh-tju commented 4 years ago

不行，darknet貌似只能用2014

zZTaccount commented 4 years ago

噢噢好的，那我试一下2014吧，再次感谢~