深度学习：我想问一个问题，在目标检测中例如faster-rcnn吧，如果对于同一个实例就是GT-id:3如果被两个框都认定为正样本（iou>0.5），在算查准率和召回率会有影响吗？谢谢大家
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爱晚乏客游 2022-11-18 09:48关注计算pr的时候有nms啊，这两个框如果本身重合比较大的话，nms之后会合并为一个框的，就不会影响，如果经过nms之后还是两个框，那就会有影响了，不过影响不会特别的大就是了
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- 2021-12-27 10:21回答 1 已采纳 Detectron2训练自己的数据集 https://www.code
- 2021-02-26 16:17回答 1 已采纳 请问现在懂了嘛，可否指导一下？
- 2022-08-09 13:53回答 1 已采纳 我没做过这个，但是看起来应该是需要背景的才对。你用能得到作者一样的结果吗？另外，看起来和背景也是有关系的，是不是你去掉背景之后缺少了某些特征的问题？
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- 2022-04-25 03:42回答 4 已采纳 你说的收敛是指什么？是指map达到指定的值嘛，一般mAP不再升高，那就是收敛了。yolo v5训练还是很快的，一般不超过100次迭代。如果训练的mAP很高，测试时较低，那就是过拟合了，或者说，训练集和
- 2023-03-24 17:00回答 2 已采纳 可能是你添加那些层对于检测性能提升并不大，随着网络深度加深，误差反向传播难度加大，训练难以收敛所致
- 2022-04-28 09:00回答 1 已采纳 指的是均值平均精度mAP = 所有类别的平均精度求和除以所有类别。具体可以参考这篇文章我用#CSDN#这个app发现了有技术含量的博客，小伙伴们求同去《【深度学习小常识】什么是mAP？》, 一起来围观
- 2024-12-01 23:16白槿_cha的博客 鲍勃开了自己的手机公司。他想与苹果、三星等大公司展开硬仗。...但他不太擅长机器学习。所以他需要你帮他解决这个问题。在这个问题中，你不需要预测实际价格，而是要预测一个价格区间，表明价格多高。
- 2022-12-16 15:23回答 4 已采纳 可以在 YOLOv5 中找到 map.py 文件，打开该文件后，会看到如下行代码： print('%11s' * len(ap) % tuple(ap), end=' ') print('%11.3
- 2021-05-01 08:46回答 1 已采纳 你好，请问你解决这个问题了吗，能否教一下咋计算yolov5的map
- 2021-08-24 18:04回答 1 已采纳 误检归根到底还是说明你训练得到的网络模型的检测精度不高。最简单的一种方法，是增大置信度阈值。更深入的方法是，从数据集、网络结构、训练方法等方面去找问题并改进。
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- 2022-01-05 16:29GoAI的博客 本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经...
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