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&#…...
python打卡day49
知识点回顾： 通道注意力模块复习空间注意力模块CBAM的定义 作业：尝试对今天的模型检查参数数目，并用tensorboard查看训练过程 import torch import torch.nn as nn# 定义通道注意力 class ChannelAttention(nn.Module):def __init__(self,…...
服务器硬防的应用场景都有哪些？
服务器硬防是指一种通过硬件设备层面的安全措施来防御服务器系统受到网络攻击的方式，避免服务器受到各种恶意攻击和网络威胁，那么，服务器硬防通常都会应用在哪些场景当中呢？ 硬防服务器中一般会配备入侵检测系统和预防系统&#x…...
全志A40i android7.1 调试信息打印串口由uart0改为uart3
一，概述 1. 目的 将调试信息打印串口由uart0改为uart3。 2. 版本信息 Uboot版本：2014.07； Kernel版本：Linux-3.10； 二，Uboot 1. sys_config.fex改动 使能uart3(TX:PH00 RX:PH01)，并让boo…...
mysql已经安装，但是通过rpm -q 没有找mysql相关的已安装包
文章目录 现象：mysql已经安装，但是通过rpm -q 没有找mysql相关的已安装包遇到 rpm 命令找不到已经安装的 MySQL 包时，可能是因为以下几个原因：1.MySQL 不是通过 RPM 包安装的2.RPM 数据库损坏3.使用了不同的包名或路径4.使用其他包…...
CMake控制VS2022项目文件分组
我们可以通过 CMake 控制源文件的组织结构，使它们在 VS 解决方案资源管理器中以“组”（Filter）的形式进行分类展示。 🎯 目标 通过 CMake 脚本将 .cpp、.h 等源文件分组显示在 Visual Studio 2022 的解决方案资源管理器中。 ✅ 支持的方法汇总（共4种） 方法描述是否推荐…...
Mobile ALOHA全身模仿学习
一、题目 Mobile ALOHA：通过低成本全身远程操作学习双手移动操作 传统模仿学习（Imitation Learning）缺点：聚焦与桌面操作，缺乏通用任务所需的移动性和灵活性 本论文优点：（1）在ALOHA…...
腾讯云V3签名
想要接入腾讯云的Api，必然先按其文档计算出所要求的签名。 之前也调用过腾讯云的接口，但总是卡在签名这一步，最后放弃选择SDK，这次终于自己代码实现。 可能腾讯云翻新了接口文档，现在阅读起来，清晰了很多&…...
（一）单例模式
一、前言 单例模式属于六大创建型模式，即在软件设计过程中，主要关注创建对象的结果，并不关心创建对象的过程及细节。创建型设计模式将类对象的实例化过程进行抽象化接口设计，从而隐藏了类对象的实例是如何被创建的，封装了软件系统使用的具体对象类型。 六大创建型模式包括…...
MySQL 索引底层结构揭秘：B-Tree 与 B+Tree 的区别与应用
文章目录 一、背景知识：什么是 B-Tree 和 BTree？ B-Tree（平衡多路查找树） BTree（B-Tree 的变种） 二、结构对比：一张图看懂 三、为什么 MySQL InnoDB 选择 BTree？ 1. 范围查询更快 2…...
如何应对敏捷转型中的团队阻力
应对敏捷转型中的团队阻力需要明确沟通敏捷转型目的、提升团队参与感、提供充分的培训与支持、逐步推进敏捷实践、建立清晰的奖励和反馈机制。其中，明确沟通敏捷转型目的尤为关键，团队成员只有清晰理解转型背后的原因和利益，才能降低对变化的…...