物体検出の評価の解釈
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開始行:
[[Original Info:https://cocodataset.org/#detection-eval]]~
&ref(result2s.jpg);~
このテキストは、Detectron2という機械学習フレームワークを...
結果の解釈は以下の通りです：
Average Precision (AP): これはモデルの精度を測る指標で、...
AP50とAP75: これらは特定のIoU閾値（それぞれ50%と75%）での...
APs, APm, APl: これらは異なるオブジェクトのサイズ（小、中...
Average Recall (AR): これはモデルがどれだけのオブジェクト...
Per-category bbox AP: カテゴリ別のAPを示しており、各カテ...
全体的に、このモデルは一部のカテゴリや大きなオブジェクト...
maxDets=100は、オブジェクト検出モデルの評価時に使用される...
この値を設定することにより、評価プロセスではモデルが生成...
この指標は、特に平均リコール（Average Recall, AR）を計算...
終了行:
[[Original Info:https://cocodataset.org/#detection-eval]]~
&ref(result2s.jpg);~
このテキストは、Detectron2という機械学習フレームワークを...
結果の解釈は以下の通りです：
Average Precision (AP): これはモデルの精度を測る指標で、...
AP50とAP75: これらは特定のIoU閾値（それぞれ50%と75%）での...
APs, APm, APl: これらは異なるオブジェクトのサイズ（小、中...
Average Recall (AR): これはモデルがどれだけのオブジェクト...
Per-category bbox AP: カテゴリ別のAPを示しており、各カテ...
全体的に、このモデルは一部のカテゴリや大きなオブジェクト...
maxDets=100は、オブジェクト検出モデルの評価時に使用される...
この値を設定することにより、評価プロセスではモデルが生成...
この指標は、特に平均リコール（Average Recall, AR）を計算...
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