Как мне получить карту для всего набора данных?

Question

Действие: я провел оценку кокоса.! python3 coco.py evaluate --dataset=/host/Downloads/coco_2017_dataset --model=last на ноутбуке Jupyter, а не запускать его напрямую на терминале. Это реализация Mask R-CNN из этого репозитория Github.

Вопрос: В этом 5000 изображенийval2017оценка / разработка набора данных COCO. Почему здесь показаны только 6 AP и 6 отзывов?

Цели:

1. Отображение карты для всего набора данных.
2. Получите разъяснения / ответ на мой вопрос выше.

Мои текущие результаты:

index created!
Running per image evaluation...
Evaluate annotation type *bbox*
DONE (t=2.59s).
Accumulating evaluation results...
DONE (t=0.87s).
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.286
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50      | area=   all | maxDets=100 ] = 0.473
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.75      | area=   all | maxDets=100 ] = 0.317
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.119
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.337
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.443
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=  1 ] = 0.242
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets= 10 ] = 0.332
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.340
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.133
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.397
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.514
Prediction time: 4761.41809463501. Average 9.52283618927002/image
Total time:  4820.066065311432