Блог

Я пытаюсь проверить точность работы ultralytics/yolov5 (YOLO) на моем Raspberry Pi 4. Я использовал предварительно обученную модель yolov5m.yaml и предварительно обученный набор данных COCO128.yaml. Я снова обучил модель на этом стандартном предварительно подготовленном наборе данных COCO, выполнив эту команду- python3 train.py --img 416 --batch 30 --epochs 20 --data coco128.yaml --weights yolov5m.pt --cfg yolov5m.yaml --name MY_YOLO на каком — то сервере

и протестировал это на Raspberry Pi 4 со следующей командой — python3 test.py --data cco128.yaml --weights yolov5m.pt

Значение КАРТЫ, которое я получил, составляет 6.39 e-05

                Class     Images     Labels          P          R     mAP@.5
                 all        128        929   3.53e-05    0.00201   6.39e-05   6.39e-06
Speed: 12.4ms pre-process, 3827.1ms inference, 3.3ms NMS per image at shape (32, 3, 640, 640)
Results saved to runs/test/exp4
 

принимая во внимание, что если я запущу то же самое на сервере, я получу значение КАРТЫ 0,76, что является лучшим значением

                Class     Images     Labels          P          R     mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████| 4/4 [00:03<00:00,  1.05it/s]
                 all        128        929      0.721      0.692       0.76      0.484
Speed: 0.3ms pre-process, 7.1ms inference, 2.8ms NMS per image at shape (32, 3, 640, 640)
Results saved to runs/test/exp
 

Я не уверен, почему я не получаю одинаковое значение КАРТЫ на своем Raspberry Pi 4. Может ли кто-нибудь, пожалуйста, помочь мне в этом, я был бы им очень признателен.
Спасибо!