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Confusion Matrix in Object Detection with TensorFlow
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the result output is zero, what is the problem #24

Closed JerrySor closed 4 years ago

JerrySor commented 4 years ago

I followed as you instruction but I still have the problem with result:

Instructions for updating: Use eager execution and: tf.data.TFRecordDataset(path) Processed 100 images Processed 200 images Processed 300 images Processed 400 images Processed 400 images

Confusion Matrix: (array([[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 83., 56., 53., 48., 92., 103., 94., 80., 15., 38., 150.]]), '\n') confusion_matrix.py:116: RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars recall = float(confusion_matrix[id, id] / totaltarget) category precision@0.6IOU recall_@0.6IOU 0 1 0.0 NaN 1 2 0.0 NaN 2 3 0.0 NaN 3 4 0.0 NaN 4 5 0.0 NaN 5 6 0.0 NaN 6 7 0.0 NaN 7 8 0.0 NaN 8 9 0.0 NaN 9 0 0.0 NaN

JerrySor commented 4 years ago

I followed as you instruction but I still have the problem with result:

Instructions for updating: Use eager execution and: tf.data.TFRecordDataset(path) Processed 100 images Processed 200 images Processed 300 images Processed 400 images Processed 400 images

Confusion Matrix: (array([[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 83., 56., 53., 48., 92., 103., 94., 80., 15., 38., 150.]]), '\n') confusion_matrix.py:116: RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars recall = float(confusion_matrix[id, id] / totaltarget) category precision@0.6IOU recall_@0.6IOU 0 1 0.0 NaN 1 2 0.0 NaN 2 3 0.0 NaN 3 4 0.0 NaN 4 5 0.0 NaN 5 6 0.0 NaN 6 7 0.0 NaN 7 8 0.0 NaN 8 9 0.0 NaN 9 0 0.0 NaN

JerrySor commented 4 years ago

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Instructions for updating: Use eager execution and: tf.data.TFRecordDataset(path) Processed 100 images Processed 200 images Processed 300 images Processed 400 images Processed 400 images

Confusion Matrix: (array([[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 83., 56., 53., 48., 92., 103., 94., 80., 15., 38., 150.]]), '\n') confusion_matrix.py:116: RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars recall = float(confusion_matrix[id, id] / totaltarget) category precision@0.6IOU recall_@0.6IOU 0 1 0.0 NaN 1 2 0.0 NaN 2 3 0.0 NaN 3 4 0.0 NaN 4 5 0.0 NaN 5 6 0.0 NaN 6 7 0.0 NaN 7 8 0.0 NaN 8 9 0.0 NaN 9 0 0.0 NaN

JerrySor commented 4 years ago

I followed as you instruction but I still have the problem with result:

Instructions for updating: Use eager execution and: tf.data.TFRecordDataset(path) Processed 100 images Processed 200 images Processed 300 images Processed 400 images Processed 400 images

Confusion Matrix: (array([[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 83., 56., 53., 48., 92., 103., 94., 80., 15., 38., 150.]]), '\n') confusion_matrix.py:116: RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars recall = float(confusion_matrix[id, id] / totaltarget) category precision@0.6IOU recall_@0.6IOU 0 1 0.0 NaN 1 2 0.0 NaN 2 3 0.0 NaN 3 4 0.0 NaN 4 5 0.0 NaN 5 6 0.0 NaN 6 7 0.0 NaN 7 8 0.0 NaN 8 9 0.0 NaN 9 0 0.0 NaN

JerrySor commented 4 years ago

I followed as you instruction but I still have the problem with result:

Instructions for updating: Use eager execution and: tf.data.TFRecordDataset(path) Processed 100 images Processed 200 images Processed 300 images Processed 400 images Processed 400 images

Confusion Matrix: (array([[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 83., 56., 53., 48., 92., 103., 94., 80., 15., 38., 150.]]), '\n') confusion_matrix.py:116: RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars recall = float(confusion_matrix[id, id] / totaltarget) category precision@0.6IOU recall_@0.6IOU 0 1 0.0 NaN 1 2 0.0 NaN 2 3 0.0 NaN 3 4 0.0 NaN 4 5 0.0 NaN 5 6 0.0 NaN 6 7 0.0 NaN 7 8 0.0 NaN 8 9 0.0 NaN 9 0 0.0 NaN

harshit-777 commented 3 years ago

I followed as you instruction but I still have the problem with result:

Instructions for updating: Use eager execution and: tf.data.TFRecordDataset(path) Processed 100 images Processed 200 images Processed 300 images Processed 400 images Processed 400 images

Confusion Matrix: (array([[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 83., 56., 53., 48., 92., 103., 94., 80., 15., 38., 150.]]), '\n') confusion_matrix.py:116: RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars recall = float(confusion_matrix[id, id] / totaltarget) category [precision@0.6IOU](mailto:precision@0.6IOU) [recall@0.6IOU](mailto:recall_@0.6IOU) 0 1 0.0 NaN 1 2 0.0 NaN 2 3 0.0 NaN 3 4 0.0 NaN 4 5 0.0 NaN 5 6 0.0 NaN 6 7 0.0 NaN 7 8 0.0 NaN 8 9 0.0 NaN 9 0 0.0 NaN

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