评价指标问题
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你好，想问一下在yolo中替换nms后处理算法后，mAP的评价指标是否会需要做一些更改？
你好，想问一下在yolo中替换nms后处理算法后，mAP的评价指标是否会需要做一些更改？
不需要修改的
我调用了confluence_process替换NMS之后，因为yolo层处理prediction的七维数据，而conf函数是六维（obj_conf和class_conf相乘合并了），我就把obj_conf和class_conf重新拆开并调试好了参数之后，预测效果相对于NMS变差了，想请教下原因，是p_thres这个阈值设置的问题吗，我设置的confidence是0.6，p_thres是0.8
今天打印了值看了一下，最终输出的结果都是第一个出现的检测框，即使它不是最高的，应该是confluence算法后面的判断写的有问题吧？也可能是我修改代码之后出现了问题
今天打印了值看了一下，最终输出的结果都是第一个出现的检测框，即使它不是最高的，应该是confluence算法后面的判断写的有问题吧？也可能是我修改代码之后出现了问题
（1）confluence_process 函数可以直接处理 yolo 的输出的（可能你用的yolo 版本不一样）；confluence 对 confidence 和 p_thres 比较敏感，你可以调整一下，看看哪个值的结果最好
（2）这里有给了例子，读取 /data/prediction.txt 中的内容来计算的，你可以对比一下。
好的，我再看看，谢谢！
我调用了confluence_process替换NMS之后，因为yolo层处理prediction的七维数据，而conf函数是六维（obj_conf和class_conf相乘合并了），我就把obj_conf和class_conf重新拆开并调试好了参数之后，预测效果相对于NMS变差了，想请教下原因，是p_thres这个阈值设置的问题吗，我设置的confidence是0.6，p_thres是0.8
你好，我使用的YOLO的prediction输出也是7维的，请问你是怎样改confluence_process的
这个处理我做了很早了，忘了具体操作了，作者的代码confluence_process中的for循环有一个x[:, 5:]=x[:,4:5]提前将obj_conf和cls_conf进行相乘了，然后再cat的时候进行合并了，所以是六维数据，yolo的输出基本使用的是七维数据，你可以在合并之前做一个克隆，用原始的数据进行cat，因为代码目前不在我这，所以只能这样给你提供一个思路了
…
------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "Huangdebo/Confluence" @.>; 发送时间: 2021年9月29日(星期三) 下午4:06 @.>; @.@.*>; 主题: Re: [Huangdebo/Confluence] 评价指标问题 (#5) 我调用了confluence_process替换NMS之后，因为yolo层处理prediction的七维数据，而conf函数是六维（obj_conf和class_conf相乘合并了），我就把obj_conf和class_conf重新拆开并调试好了参数之后，预测效果相对于NMS变差了，想请教下原因，是p_thres这个阈值设置的问题吗，我设置的confidence是0.6，p_thres是0.8 你好，我使用的YOLO的prediction输出也是7维的，请问你是怎样改confluence_process的 — You are receiving this because you authored the thread. Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. Triage notifications on the go with GitHub Mobile for iOS or Android.
谢谢你提供的思路，我打算提前处理prediction的维度，有机会的话可以上传你的代码让我研究一下吗