Блог

Что означают все эти параметры из обучения YOLOv4?

(следующее вычисление карты при 1300 итерациях)

Последняя точность mAP@0.5 = 63,16 %, лучший = 68,55 %

1249: 26.351213, средняя потеря 24.018257, скорость 0.001000, 2.983998 секунд, 39968 изображений, 10.505599 часов осталось загружено: 0.000068 секунд

(следующее вычисление карты при 1300 итерациях) Последняя точность mAP@0.5 = 63,16 %, лучший = 68,55 %

1250: 13,904115, средняя потеря 23,006844, скорость 0,001000, 4,093653 секунды, 40000 изображений, 10,456502 часа до изменения размера, random_coef = 1,40

Вот что означают параметры.

Для вашего приведенного примера:

 (next mAP calculation at 1300 iterations) Last accuracy mAP@0.5 = 63.16 %, best = 68.55 %

1250: 13.904115, 23.006844 avg loss, 0.001000 rate, 4.093653 seconds, 40000 images, 10.456502 hours left Resizing, random_coef = 1.40
 

• 1250 —> итерация
• Last accuracy mAP@0.5 —> Последняя средняя средняя точность (mAP) при пороге 50% IoU. Карта вычисляется каждую 100-ю итерацию. Итак, в примере это карта из итерации = 1200
• best —> самая высокая карта на данный момент
• 13.904115 —> полная потеря
• 23.006844 avg loss —> средняя потеря, это то, о чем вы должны заботиться из-за низкого уровня подготовки
• 0.001000 rate —> скорость обучения
• 4.093653 seconds —> общее время, затраченное на обработку пакета
• 40000 images —> общее количество изображений, использованных во время обучения на данный момент (итерация * партия = 1250 * 32)
• 10.456502 hours left —> расчетное время, оставшееся для завершения работы max_batches с вашим конфигурационным файлом
• Resizing, random_coef = 1.40 —> Подтверждение того, что размер вашего набора данных случайным образом изменяется каждые 10 итераций с 1/1.4 до 1.4 (в этой итерации это 1.40)

Ссылки: https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/master/src/detector.c
https://github.com/AlexeyAB/darknet/wiki/CFG-Parameters-in-the-different-layers