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無法取得矩形輸入大小上量化 YOLOv4 模型的正確平均精確度（mAP）結果

內容類型: 疑難排解 | 文章 ID: 000059640 | 最近查看日期: 2022 年 05 月 20 日

描述解決方法

描述

以 416 x 416 的大小量化 YOLOv4 模型，並取得正確的 mAP 值。
使用命令量化具有 320 x 544 大小的 YOLOv4 模型：
pot -c yolov4-tiny-3l-gray-license_plate_prune_0.46_keep_0.01_320x544_qtz.json --output-dir backup -e

獲得的 mAP 值不正確：

Output:
INFO:app.run:map : 0.47562541279744447
INFO:app.run:AP@0.5 : 0.0
INFO:app.run:AP@0.5 : 0.05:95 : 0.0

由於 mAP 本身的定義，因此預期會獲得結果：用來比較具有參考值的模型推斷結果的規則。mAP 的計算方式是先找出所有類別的平均精確度總和，然後將總和除以班級數。
OpenVINO™模型使用 yolov3 進行測試與驗證：416x416 和 yolov4：608x608，這是業界通用範本配置檔案中的預設網路大小。因此，使用驗證大小以外的其他功能可能會導致 mAP 值退回小於 1.0。

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