问题描述
我正在尝试在我的 RaspBerry Pi 4 上测试 ultralytics/yolov5 (YOLO) 的准确度性能。我使用了预训练模型 yolov5m.yaml 和预训练 COCO128.yaml 数据集。我通过在某个服务器上运行此命令 - python3 train.py --img 416 --batch 30 --epochs 20 --data coco128.yaml --weights yolov5m.pt --cfg yolov5m.yaml --name MY_YOLO
在此标准预训练 COCO 数据集上再次训练模型
并使用以下命令在 RaspBerry Pi 4 上对此进行了测试 - python3 test.py --data cco128.yaml --weights yolov5m.pt
我得到的 MAP 值为 6.39e-05
Class Images Labels P R mAP@.5
all 128 929 3.53e-05 0.00201 6.39e-05 6.39e-06
Speed: 12.4ms pre-process,3827.1ms inference,3.3ms NMS per image at shape (32,3,640,640)
Results saved to runs/test/exp4
而如果我在服务器上运行相同的程序,我得到的 MAP 值为 0.76,这是最佳值
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████| 4/4 [00:03<00:00,1.05it/s]
all 128 929 0.721 0.692 0.76 0.484
Speed: 0.3ms pre-process,7.1ms inference,2.8ms NMS per image at shape (32,640)
Results saved to runs/test/exp
我不确定为什么我的 RaspBerry Pi 4 没有获得相同的 MAP 值。有人可以帮我解决这个问题吗,我将非常感谢他们。 谢谢!
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法,小编努力寻找整理中!
如果你已经找到好的解决方法,欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。
小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@)