DINO-DETR在COCO缩减数据集上实验结果分析
博主在进行DINO-DETR模型实验时，使用缩减后的COCO数据集进行训练，发现其mAP值只能达到0.27作用，故而修改了下pycocotool的代码，令其输出每个类别的AP值，来看看是由于什么原因导致这个问题。
之所以这样是因为博主认为各类别的AP值是不均匀的，必定由学得好的与学得不好的。
参数设置：batch-size=1,lr=0.00005
使用22个epoch中训练结果最好的那个进行验证，结果如下：
【truck，car，bus】
分别为0.02，0.11，0.70，map为0.28
batch-size=2,lr=0.0001,epoch=24。结果如下：
随后使用官方给定的训练后的模型进行测试：
【'person', 'bicycle', 'car', 'motorcycle', 'airplane', 'bus', 'train', 'truck'】
对应car，bus，truck为：0.49，0.72，0.42，map值为0.54
上述实验结果首先证明了博主的猜想，即各个类别的AP值是不同的，也就说明其并非是对所有类别信息都有一个较好的结果。
其次尝试分析一下造成这个问题的原因。
首先在我们缩小的COCO数据集上，尽管car的标注较多，但目标都较小，而且存在很大程度的遮挡。且car在出现时背景复杂多变（有时是通过窗户看到，有时出现在马路上，有时旁边出现其他的物体），周边出现多种信息。
而bus尽管数量上并不占优，但其在出现时特征较为明显，显示较为完整，且出现时背景较为固定。（多为公路上出现）故而其学习效果较好。
博主选择了几个具有代表性的图像进行展示，用以证实博主上面的猜想。
使用DINO-DETR官方给定的权重模型来验证完整COCO数据集，完整结果如下：
IoU metric: bboxAverage Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.491, per category = [ 0.607 0.368 0.493 0.505 0.750 0.727 0.723 0.428 0.321 0.3130.709 0.690 0.530 0.293 0.434 0.793 0.721 0.654 0.603 0.6380.717 0.781 0.752 0.730 0.192 0.468 0.216 0.421 0.528 0.7290.301 0.457 0.518 0.509 0.388 0.423 0.576 0.461 0.568 0.4340.442 0.495 0.464 0.280 0.264 0.471 0.310 0.270 0.431 0.3920.262 0.277 0.481 0.610 0.560 0.447 0.345 0.499 0.306 0.5190.336 0.664 0.637 0.676 0.651 0.401 0.579 0.416 0.638 0.3980.566 0.424 0.671 0.200 0.568 0.418 0.356 0.540 0.169 0.349]Average Precision (AP) @[ IoU=0.50 | area= all | maxDets=100 ] = 0.667, per category = [ 0.854 0.625 0.734 0.775 0.898 0.854 0.879 0.590 0.578 0.5790.869 0.777 0.706 0.406 0.639 0.921 0.852 0.856 0.832 0.8480.898 0.910 0.925 0.899 0.339 0.683 0.363 0.644 0.740 0.9090.574 0.618 0.746 0.735 0.630 0.707 0.791 0.698 0.822 0.6230.654 0.657 0.637 0.442 0.377 0.609 0.466 0.378 0.566 0.5120.446 0.417 0.639 0.797 0.714 0.650 0.529 0.634 0.498 0.6580.469 0.794 0.813 0.806 0.831 0.597 0.737 0.622 0.767 0.5520.713 0.644 0.780 0.380 0.781 0.591 0.479 0.698 0.216 0.496]Average Precision (AP) @[ IoU=0.75 | area= all | maxDets=100 ] = 0.536, per category = [ 0.660 0.353 0.531 0.537 0.822 0.799 0.812 0.481 0.303 0.3120.802 0.742 0.564 0.315 0.447 0.836 0.778 0.730 0.664 0.7060.790 0.833 0.841 0.791 0.199 0.510 0.219 0.462 0.585 0.8600.268 0.515 0.592 0.572 0.416 0.461 0.621 0.500 0.626 0.4880.465 0.547 0.500 0.291 0.291 0.525 0.333 0.298 0.476 0.4260.268 0.302 0.501 0.680 0.615 0.497 0.365 0.536 0.341 0.5270.351 0.729 0.715 0.741 0.775 0.480 0.635 0.446 0.738 0.4120.713 0.417 0.746 0.187 0.634 0.437 0.363 0.579 0.200 0.428]Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.327, per category = [ 0.409 0.223 0.388 0.338 0.704 0.394 0.449 0.238 0.246 0.2670.448 0.346 0.263 0.184 0.315 0.396 0.494 0.351 0.438 0.5310.516 0.681 0.612 0.457 0.206 0.302 0.185 0.324 0.383 0.6660.292 0.332 0.482 0.519 0.410 0.382 0.461 0.315 0.478 0.3260.279 0.333 0.301 0.204 0.244 0.263 0.159 0.095 0.121 0.2270.154 0.204 0.314 0.385 0.423 0.324 0.255 0.131 0.195 0.0290.055 0.069 0.332 0.194 0.546 0.349 0.284 0.288 0.250 0.1130.532 0.296 0.800 0.164 0.459 0.275 0.115 0.176 0.131 0.309]Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.524, per category = [ 0.675 0.427 0.637 0.456 0.735 0.578 0.348 0.455 0.370 0.5120.722 0.729 0.459 0.263 0.619 0.763 0.726 0.645 0.647 0.6750.661 0.781 0.722 0.770 0.189 0.514 0.288 0.554 0.510 0.8170.416 0.688 0.806 0.556 0.465 0.503 0.693 0.537 0.638 0.5880.589 0.620 0.629 0.456 0.354 0.517 0.333 0.441 0.276 0.4330.303 0.359 0.599 0.511 0.614 0.505 0.387 0.382 0.372 0.1970.199 0.573 0.608 0.573 0.752 0.561 0.583 0.545 0.614 0.3250.538 0.484 0.415 0.292 0.678 0.490 0.465 0.496 0.279 0.403]Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.630, per category = [ 0.796 0.650 0.734 0.659 0.784 0.864 0.767 0.572 0.507 0.6130.856 0.961 0.780 0.492 0.817 0.813 0.760 0.809 0.720 0.7790.789 0.810 0.849 0.778 0.274 0.621 0.155 0.701 0.742 0.8940.221 0.541 0.686 0.421 0.027 0.583 0.548 0.664 0.575 0.6970.789 0.729 0.594 0.423 0.440 0.639 0.543 0.438 0.576 0.6010.285 0.342 0.603 0.732 0.817 0.539 0.484 0.563 0.324 0.5540.470 0.734 0.748 0.807 0.802 0.634 0.684 0.692 0.783 0.4900.824 0.485 0.740 0.401 0.619 0.650 0.535 0.704 0.482 0.830]Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 1 ] = 0.379, per category = [ 0.205 0.289 0.192 0.299 0.583 0.562 0.668 0.396 0.158 0.1460.680 0.719 0.427 0.290 0.215 0.769 0.664 0.400 0.141 0.1920.294 0.589 0.279 0.386 0.253 0.283 0.252 0.348 0.231 0.6150.243 0.446 0.450 0.196 0.387 0.388 0.527 0.360 0.502 0.2540.208 0.314 0.441 0.276 0.292 0.352 0.148 0.159 0.382 0.1740.110 0.111 0.262 0.429 0.149 0.273 0.188 0.522 0.271 0.5960.425 0.604 0.555 0.614 0.609 0.310 0.515 0.443 0.704 0.4440.722 0.440 0.606 0.090 0.483 0.310 0.450 0.382 0.409 0.304]Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 10 ] = 0.651, per category = [ 0.613 0.509 0.588 0.606 0.830 0.811 0.832 0.705 0.454 0.4590.819 0.816 0.725 0.508 0.445 0.902 0.861 0.738 0.608 0.6420.765 0.894 0.784 0.800 0.506 0.602 0.503 0.540 0.597 0.8130.481 0.633 0.605 0.557 0.608 0.564 0.699 0.599 0.729 0.5740.568 0.649 0.680 0.522 0.561 0.701 0.434 0.493 0.751 0.5310.417 0.435 0.634 0.725 0.577 0.577 0.512 0.789 0.577 0.7930.652 0.813 0.790 0.800 0.756 0.619 0.779 0.650 0.827 0.6650.822 0.666 0.814 0.299 0.743 0.628 0.639 0.704 0.600 0.570]Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.727, per category = [ 0.735 0.599 0.682 0.704 0.877 0.837 0.865 0.791 0.604 0.5370.824 0.820 0.792 0.612 0.599 0.909 0.869 0.809 0.766 0.7920.871 0.904 0.865 0.857 0.590 0.718 0.587 0.597 0.721 0.8230.590 0.686 0.650 0.700 0.695 0.596 0.739 0.666 0.759 0.6820.643 0.734 0.718 0.592 0.624 0.767 0.659 0.640 0.792 0.6940.626 0.609 0.742 0.792 0.748 0.733 0.658 0.848 0.651 0.8450.718 0.857 0.803 0.832 0.759 0.682 0.783 0.672 0.827 0.7060.822 0.707 0.850 0.526 0.764 0.709 0.650 0.769 0.709 0.607]Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.563, per category = [ 0.575 0.433 0.587 0.553 0.777 0.550 0.675 0.662 0.490 0.4910.648 0.644 0.619 0.435 0.486 0.625 0.616 0.627 0.630 0.6780.753 0.840 0.717 0.677 0.522 0.532 0.483 0.475 0.561 0.7520.510 0.542 0.612 0.648 0.609 0.531 0.597 0.524 0.644 0.5940.516 0.611 0.574 0.502 0.517 0.592 0.490 0.460 0.372 0.5200.431 0.492 0.536 0.581 0.631 0.544 0.518 0.344 0.491 0.7000.305 0.386 0.533 0.565 0.660 0.619 0.394 0.534 0.525 0.3400.900 0.502 0.800 0.449 0.666 0.565 0.362 0.428 0.600 0.556]Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.767, per category = [ 0.800 0.687 0.812 0.684 0.879 0.768 0.656 0.795 0.663 0.7100.823 0.833 0.762 0.650 0.799 0.832 0.868 0.793 0.791 0.8300.821 0.846 0.838 0.831 0.686 0.750 0.728 0.757 0.747 0.9200.805 0.904 0.933 0.815 0.808 0.710 0.838 0.727 0.802 0.8050.764 0.836 0.829 0.761 0.834 0.790 0.682 0.744 0.754 0.7370.632 0.705 0.800 0.759 0.801 0.756 0.708 0.759 0.688 0.4640.598 0.768 0.786 0.734 0.845 0.853 0.782 0.809 0.824 0.6350.760 0.751 0.750 0.721 0.837 0.785 0.767 0.739 0.633 0.661]Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.883, per category = [ 0.900 0.852 0.919 0.825 0.919 0.933 0.892 0.899 0.867 0.8680.932 0.985 0.939 0.815 0.933 0.934 0.905 0.916 0.889 0.9310.920 0.925 0.945 0.924 0.650 0.905 0.790 0.905 0.882 0.9380.975 0.780 0.757 0.814 0.800 0.633 0.900 0.879 0.958 0.9170.929 0.908 0.932 0.838 0.857 0.922 0.881 0.887 0.910 0.8940.769 0.762 0.900 0.882 0.952 0.878 0.882 0.897 0.813 0.8820.885 0.917 0.890 0.933 0.922 0.893 0.907 0.939 0.900 0.7950.900 0.848 0.879 0.832 0.864 0.916 0.843 0.914 0.967 0.900]
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一、MMDC简介 MMDC 接口与 STM32 的 FSMC 接口类似，只不过 MMDC 接口专用于外接 DDR，并且 MMDC 外部引脚不复用。MMDC 是一个多模的 DDR 控制器，可以连接 16 位宽的 DDR3/DDR3L、16 位宽的 LPDDR2。 MMDC 是一个可配置、高性能的 DDR 控制器。…...
机器学习——无监督学习
机器学习的分类一般分为下面几种类别：监督学习( supervised Learning )无监督学习( Unsupervised Learning )强化学习( Reinforcement Learning，增强学习)半监督学习( Semi-supervised Learning )深度学习(Deep Learning)Python Scikit-learn. http: // …...
python+opencv生成较真实的车牌号码图片
本文参考github代码：https://github.com/loveandhope/license-plate-generator 效果： 一、代码目录结构： background目录下存放各种背景图片 font目录下存放车牌中文、字符的ttf字体 images目录下存放蓝色底牌、新能源绿色底牌、污渍&#…...
3.26周报
周报 代码行数： 周一 581 周二 601 周三 615 周四 591 周五 570 周六 561 周日 577 遇到的问题： 项目启动很慢，要将近5分钟才能开启项目，对开发造成很大困扰。 断点打在奇怪的地方，造成启动缓慢。断点…...
从0开始学python -69
Python math 模块 Python math 模块提供了许多对浮点数的数学运算函数。 math 模块下的函数，返回值均为浮点数，除非另有明确说明。 如果你需要计算复数，请使用 cmath 模块中的同名函数。 要使用 math 函数必须先导入： import…...
HashMap中HashCode的实现原理
代码 static final int hash(Object key) {int h;return (key null) ? 0 : (h key.hashCode()) ^ (h >>> 16);}1. h >>> 16 是什么，有什么用? h是hashcode。h >>> 16是用来取出h的高16，(>>>是无符号右移) 如下展…...
Redis —Set、ZSet介绍和应用场景
Set 概念 Redis的set是一个不重复、无序并唯一的键值集合。（方便管理无序集合）它支持交集、并集、差集等等 set和list区别 List 可以存储重复元素，Set 只能存储非重复元素；List 是按照元素的先后顺序存储元素的，而…...
【产品人卫朋】内容运营：文章点击量少的可怜，该怎么做？
今天来谈谈内容运营这个话题。 随着自媒体进入视播时代，也就是短视频的时代。 无论你打开任何一个短视频应用，每一个主题下面都会有成千上万个视频。 最为致命的是，大家停留的时间也越来越短了。 如果你不能在2秒的时间内吸引眼球，…...
【K8S系列】深入解析无状态服务
目录 序言 1. 无服务介绍 1.1 优点 1.2 使用场景 1.3 资源类型 1.4 总结 2 使用介绍 2.1 Deployment 使用场景： 2.2 ReplicaSet 使用场景 2.3 pod Pod 资源定义示例 2.4 service 创建一个Deployment： 创建一个Service： 总结…...
Node基础--命令窗口
1.Windows命令行窗口(叫做:小黑屏、cmd窗口、终端、shell) (1).如何打开命令行窗口 开始菜单 -- 运行 --- cmd --- enter win R -- cmd --- enter (2).cmd窗口常用指令 dir 列出当前目录下的所有文件 cd 目录名 进入到指定的目录 md 目录名 …...
一些有趣的项目
一个支持交互的展示卷积过程的可视化工具 https://github.com/pwwang/cnn-convoluter 一款简单易用基于 Python scikit 的推荐系统https://github.com/NicolasHug/Surprise 一个封装了 7 种启发式算法的 Python 代码库。分别是：差分进化算法、遗传算法、粒子群算法…...
教你精通JavaSE语法之第六章、数组的使用
一、数组的定义与使用 😁1.1数组的概念📌数组：可以看成是相同类型元素的一个集合。在内存中是一段连续的空间，可以同来存储同种数据类型的多个值。但是数组容器在存储数据的时候，需要结合隐式转换考虑。比如࿱…...
基于51单片机AT89C51的小型音乐喷泉控制系统设计
wx供重浩：创享日记 对话框发送：单片机小喷泉 获取完整无水印论文报告（内含电路原理图和程序） 根据目前音乐喷泉的发展现状，介绍了一个以AT89C51单片机为核心的小型音乐喷泉控制系统。给出了一个简洁的单片机控制电路&a…...