关于#目标检测#的问题：mask_rcnn跑出了这样的结果是什么意思呢（相关搜索：数据集）

Question

在用自己的实例分割数据集上，mask_rcnn跑出了这样的结果是什么意思呢：

Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.000
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50      | area=   all | maxDets=1000 ] = 0.000
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.75      | area=   all | maxDets=1000 ] = 0.000
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=1000 ] = -1.000
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=1000 ] = 0.000
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=1000 ] = 0.000
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.000
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=300 ] = 0.000
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=1000 ] = 0.000
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=1000 ] = -1.000
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=1000 ] = 0.000
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=1000 ] = 0.00


```0

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

这段结果显示的是在目标检测任务中使用Mask R-CNN模型在自定义数据集上的性能评估结果。具体来说，这些评估指标包括不同交并比（IoU）阈值、不同面积范围和不同最大检测数量下的平均精度（AP）和平均召回率（AR）。

对于你所给出的结果，几乎所有指标的值都是0.000或者-1.000，这可能意味着模型在数据集上的表现非常差。可能的原因有以下几点：

1. 数据集的问题：你的数据集可能没有为模型提供足够的信息来学习和识别目标。这可能是因为你数据集的图片数量太少，或者目标的实例分割标注不准确。
2. 模型的问题：Mask R-CNN可能需要更多的训练时间或者更复杂的配置才能在你的数据集上表现良好。你可能需要调整模型的超参数，例如学习率、批量大小等。
3. 训练的问题：模型可能没有完全训练好。你可能需要增加训练的轮数或者尝试使用不同的训练策略。

针对这种情况，我建议你首先检查你的数据集是否标注正确，数量是否足够。然后尝试调整模型的超参数，增加训练的轮数。如果问题仍然存在，你可能需要考虑使用更复杂的模型或者进行更多的数据增强来提高模型的性能。