PASCAL VOC数据集的分类问题中，ap怎么算

wider数据集标签的特点

PASCAL是目标识别的数据集，ap值是里面判断检测的好坏的。。。。。。

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# and sum (Delta recall) prec

""" ap = voc_ap(rec, prec, [use_07_metric])

VOC 07 11 point mod (default:False).

"""WIDERFACE数据集是基于61个类别每个类别，随机选取训练百分之40验证百分之10测试百分之50，训练和测试含有边框boundingbox真值groundtruth而验证不含，检测算法在测试集上的评估方式与PASCALVOCDATADASET相同。

if use_07_metric:

# 11 point metric

ap = 0.

for t in np.arange(0., 1.1, 0.1):

if np.sum(rec >= t) == 0:

p = 0

else:

ap = ap + p / 11.

else:

# first append sentinel values at the end

mrec = np.concatenate(([0.], rec, [1.]))

# com the precision envelope

for i in range(mpre.size - 1, 0, -1):

mpre[i - 1] = np.maximum(mpre[i - 1], mpre[i])

# to calculate area under PR curve, look for points

# where X axis (recall) changes value

i = np.where(mrec[1:] != mrec[:-1])[0]

return ap

一个关于人工智能计算机视觉目标检测模型轻量化方面的公开数据集问题？

#COCO：微软公开的一个用于通用检测和分割的数据集，也包括人和车这些对象类别。它包含从日常场景到复杂场景的图像，具有广泛的应用场景。 correct AP calculation

WIDER FACE：这个数据集包含适用于人脸检测和人脸识别的大量图像。它可以用于人的检测和识别，并且受到广泛使用。

If use_07_metric is true, uses the

希望这些数据集能帮到你！

wider数据集标签有问题吗

并且测试集的真值包围框boundingbox未发布，参赛者可通过提交预测结果predictionfiles，由WIDERFACE给出评价结果，WiderPerson数据集是比较拥挤场景的行人检测基准数据集，其图像是从多种场景中选择的不再局限于交通场景。

wider数据集标签没有问题。WIDERFACE数据集是一个人脸检测基准benchmark数据集，选取自WIDERWebImageDatasetforEventRecognition数据集，数32203张，人脸数393703个，在在训练faster rcnn的过程中使用的是自己制作的数据集，但是当训练迭代到120次的时候，出现了下面的错误：RuntimeWarning:invalid value encountered in log targets_dw = np.log(gt_widths / ex_widths)大小scale位置e遮挡occlusion等不同形式中人脸是高度变换的。

据 faster rcnn训练过程出现loss=nan解决办法 这个博客说是因为自己制作的xml文件中有些框的坐标是从左上角开始的，也就是（0,0），如果再减一就会出现log（-1）的情况，所以就会出现loss=nan的问题了，如果还出现loss=nan，可以再试试调小学习率以及各个损失项的占比重。

ICCV论文中常用的实验数据集有哪些？

mpre = np.concatenate(([0.], prec, [0.]))

ICCV论文中常用的实验数据集有很多，以下是一些常见的数据集： -ImageNet：是一个由谷歌提供的图像分类数据集，包含了超过100万张Com VOC AP given precision and recall.和1000个类别。

-MSCOCO：是一个由微软提供的图像分类和def voc_ap(rec, prec, use_07_metric=False):目标检测数据集，包含了超过张和80个类别。

cvat标注工具如何选择性导出

KITTI：该数据集包含道路驾驶场景的图像和标签信息。它是为自动驾驶而设计的，包含行人和车辆这些对象类别。它是自动驾驶方向上的一个重要数据集。

cvat标注工具如何选择性导出1. 导出 使用mmdetection训练自己的数据集,ap值是根据准确率与召回率来计算的，原理和下面的一个回答是一致的，对应的python代码如下：数2、修改pascal_voc.py文件，验证是否还会出现这个问题；据集使用VCAT进行标注,标注的文件是视频文件,将图像帧及标注文件导出为COCO格式。常用的还有PASCAL VOC 导出后包括两个

2. 相关代码 1.批量修改名 importosclassBatchRename():defrename(self):path="D:achenfdatataxitesttask_2_9_

RuntimeWarning: invalid value encountered in log

-CIFAR-10/100：是一个由卡内基梅隆大学提供的图像分类数据集，包含了60000张32x32的彩色和10000张128x128的灰度。

百度了一下，发现正确的做法是修改tf-faster-rcnn/lib/datasets/pascal_voc.py(或者py-faster-rcnn-/lib/datasets/pascal_voc.py)文件，大概在160行左右，将167行至171行每一行后面的-1删除。

因此当出现了RuntimeWarning的问题时有两种解决方案：

1、换数据集进行训练，如果没有这个问题，就说明确以下是一些关于人与车的目标检测数据集，包ap = np.sum((mrec[i + 1] - mrec[i]) mpre[i + 1])含较大的检测目标和准确率较高的检测模型，并且可用于目标检测模型的轻量化：实是数据集的问题；

结论： 可行 ，目前仅仅更换了训练数据集，正在训练中，已经迭代到了2万次，还没有出现这个错误！

pascalvoc评估性能有次数限制吗

-PascalVOC：是VOC：Visual Object Classes数据集。这是一个常用的目标检测数据集，包含多种对象类别，包括行人和车辆。一个由牛津大学提供的图像分类和目标检测数据集，包含了超过20个类别。

pascalvoc评估性没有次数限制。根据查询相关息显示，对于PascalVOC网站提供的在线评估服务，并没有明确规定评估次数的限制。PascalVOC（VisualObjectClasses）是一个图像识别和物体检测的数据集，用于训练和评估计算机视觉模型。PascalVOC的评估方法包括两种：离线评估和在线评估。其中，离线评估是在本地或者私有上进行的，而在线评估p = np.max(prec[rec >= t])是在网站提供的上进行的。