mAP해석

안녕하십니까, 

이게 epochs수가 작음에도 불구하고 accuracy와 loss는 좋은데 mAP는 아주 나쁜 경우가 MMDetection 수행시에 종종 발생하는 것 같습니다. mmdetection의 accuracy 기준이 좀 모호한 것 같습니다만, 어찌되었든 결과를 보시면 recall 이 굉장히 안좋습니다. 

특히 gt 가 작은, validation 데이터 세트내의(학습 데이터도 마찬가지일 것 같습니다만) object 갯수가 적은 class 들의 detection이 거의 되지 않았습니다. 예를 들어 w55의 경우 60개 gts(ground truths) 중에 dets(detections)는 0 개 입니다. 

일단 epoch수를 높여서 적어도 20회 이상으로 해주십시요.  3회 정도로는 50개 클래스를 detection하기에는 너무 부족합니다. 그리고 class가 50개인데 개별 class당 평균적으로 학습 이미지가 몇장이나 되는지요, 그리고 개별 class당 object의 특징이 비슷한지요(가령 개의 비슷한 품종끼리인지요? ). 그리고 적용한 알고리즘은 faster rcnn으로 보입니다만 혹 다른걸 적용하신 건지요? 

그리고 coco 형태 BCCD 데이터 학습-테스트 데이터 세트 Evaluation 수행 영상에서 test 데이터 세트로 mAP Evaluation하는 강의 영상이 있으니 참조하시면 좋을 것 같습니다. 영상은 coco 데이터 세트지만, 제가 middle format으로도 과거에 테스트 해보았는데 잘 되었습니다.