Изображения показывают оценки AP@0.5IOU для каждой категории, а не mAP.Как вы можете видеть в PerformanceByCategory, он получает оценку каждой категории, в вашем случае он показывает «тент-трицикл», «велосипед», «автобус», «автомобиль», «игнорируемые регионы» и т. Д.
Как и в выводе изображения, обнаруженные категории, такие как «автомобиль», «мотор», «пешеход», показывают оценки AP, отклоненные от нуля, в то время как оценки AP категории отдыха равны нулю.Это означает, что модель до сих пор не нашла соответствующие категории в тестовых изображениях.
Это может быть связано с множеством переменных в вашем эксперименте.Вот некоторые из вопросов, которые вы могли бы задать себе.Сколько тренировочных образов вы распределили по категориям?Соотношение обучающих образов для каждой категории должно быть более или менее одинаковым, а также для тестовых изображений для каждой категории.Если будет больше обучающих изображений для автомобилей и пешеходов, то модель с большей вероятностью подберет автомобильные и пешеходные объекты и, следовательно, показывает для них ненулевые значения AP, тогда как для велосипеда показывается нулевой показатель AP.