bubbliiiing/count-mAP-txt

Count-mAP：Map计算所需文件的生成在Keras当中的实现

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1. 所需环境 Environment
2. 文件下载 Download
3. 使用方式 Usage

所需环境

tensorflow-gpu==1.13.1
keras==2.1.5

文件下载

ssd的h5权重文件
链接: https://pan.baidu.com/s/1VOD35bbShx25n6LTpvBPGQ 提取码: zn3e

大家要注意我例子中的VOC虽然写的是2007，但是实际上是2012的……
链接: https://pan.baidu.com/s/1jLW5k65lP8hZJhguH6ELQQ 提取码: 4r3g

使用方式

所有目标检测库都已经配备了对应的mAP的计算程序，直接按照步骤运行即可。
博客链接：https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/104695264

1. 准备好自己的测试集，测试集的设置一般有两个方法，一是在整个模型训练前，设置trainval_percent的大小进行分割，trainval_percent=0.9代表10%的数据用于测试；二是在训练前将测试集和训练集完全分开，当完成训练后，将训练集剪切走，将测试集复制进VOC2007中，此时将trainval_percent=0，代表当前VOC2007里面所有的数据用于测试。
2. 在完成测试集的准备后，运行voc2ssd.py生成对应的test.txt文件。
3. 修改ssd.py当中的model_path以及classes_path使其对应自己的模型。
4. 运行get_dr_txt.py文件生成预测结果对应的txt。
5. 运行get_gt_txt.py文件生成真实框对应的txt。
6. 运行get_map.py文件获得网络的mAP值即可。