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僅包含不匹配的車(chē)輛預(yù)測(cè)的視圖。如果你正在使用本演示中的notebook版本，則將看到做出不匹配預(yù)測(cè)的最常見(jiàn)原因是標(biāo)簽不匹配。這并不奇怪，因?yàn)樗�有這三個(gè)類(lèi)都在超類(lèi)vehicle中。卡車(chē)和汽車(chē)在人工注釋和模型預(yù)測(cè)中常常混淆。但是，除了容易混淆之外，讓我們來(lái)看一下我們的預(yù)測(cè)視圖中的前兩個(gè)示例。

圖片右側(cè)的截?cái)嗥��?chē)的邊框太小。預(yù)測(cè)要準(zhǔn)確得多，但沒(méi)有達(dá)到IoU閾值。來(lái)自COCO 2017檢測(cè)數(shù)據(jù)集的原始圖像。COCO 2017檢測(cè)數(shù)據(jù)集：https：／／cocodataset．org／＃detection－2017上面的圖片中發(fā)現(xiàn)的第一個(gè)樣本有一個(gè)注解錯(cuò)誤。圖像右側(cè)的截?cái)嗥��?chē)的真實(shí)值邊界框（粉紅色）太小。預(yù)測(cè)（黃色）更為準(zhǔn)確，但未達(dá)到IoU閾值。

樹(shù)木陰影下的汽車(chē)預(yù)測(cè)箱是正確的，但沒(méi)有在真實(shí)情況中標(biāo)出。在我們不匹配的預(yù)測(cè)視圖中找到的第二個(gè)樣本包含另一種注釋錯(cuò)誤。實(shí)際上，這是一個(gè)更為嚴(yán)重的問(wèn)題。圖像中正確預(yù)測(cè)的邊界框（黃色）沒(méi)有相應(yīng)的真實(shí)性。在樹(shù)蔭下的汽車(chē)根本沒(méi)有標(biāo)注。手動(dòng)解決這些錯(cuò)誤超出了本示例的范圍，因?yàn)樗�需要很大的反饋回路。FiftyOne致力于使反饋回路成為可能（且高效），但現(xiàn)在讓我們集中討論如何回答有關(guān)模型性能的問(wèn)題，并確認(rèn)我們的模型確實(shí)經(jīng)常混淆公共汽車(chē)、小汽車(chē)和卡車(chē)。我們將通過(guò)重新評(píng)估合并到單個(gè)vehicle標(biāo)簽中的公共汽車(chē)，小汽車(chē)和卡車(chē)的預(yù)測(cè)來(lái)做到這一點(diǎn)。下面的代碼創(chuàng)建了這樣一個(gè)視圖，將視圖克隆到一個(gè)單獨(dú)的數(shù)據(jù)集中，這樣我們將獲得單獨(dú)的評(píng)估結(jié)果，并評(píng)估合并的標(biāo)簽。vehicle＿labels ＝ ｛
   label： ＂vehicle＂ for label in ［＂bus＂，＂car＂， ＂truck＂］
｝
merged＿vehicles＿dataset ＝ （
   vehicles
   ．map＿labels（＂ground＿truth＂， vehicle＿labels）
   ．map＿labels（＂predictions＂， vehicle＿labels）
   ．exclude＿fields（［＂tp＿iou＿0＿75＂， ＂fp＿iou＿0＿75＂， ＂fn＿iou＿0＿75＂］）
   ．clone（＂merged＿vehicles＿dataset＂）
）
evaluate＿detections（
   merged＿vehicles＿dataset， ＂predictions＂， gt＿field＝＂ground＿truth＂， iou＝0．75）
session．dataset ＝ merged＿vehicles＿dataset

僅包含從車(chē)輛視圖克隆的合并車(chē)輛的數(shù)據(jù)集。現(xiàn)在，我們獲得了原始分割的公交車(chē)，汽車(chē)和卡車(chē)檢測(cè)以及合并檢測(cè)的評(píng)估結(jié)果。現(xiàn)在，我們可以簡(jiǎn)單地比較原始評(píng)估中的真陽(yáng)性數(shù)與合并評(píng)估中的真陽(yáng)性數(shù)。original＿tp＿count ＝ vehicles．sum（＂tp＿iou＿0＿75＂）
merged＿tp＿count ＝ merged＿vehicles＿dataset．sum（＂tp＿iou＿0＿75＂）
print（＂Original Vehicles True Positives： ％d＂ ％ original＿tp＿count）
print（＂Merged Vehicles True Positives： ％d＂ ％ merged＿tp＿count）

我們可以看到，在合并公共汽車(chē)、汽車(chē)和卡車(chē)標(biāo)簽之前，有1431個(gè)真陽(yáng)性。將三種標(biāo)簽合并在一起產(chǎn)生了1515個(gè)真陽(yáng)性結(jié)果。Original Vehicles True Positives： 1431
Merged Vehicles True Positives： 1515

我們能夠證實(shí)我們的假設(shè)！盡管很明顯。但是，我們現(xiàn)在有了以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的理解，可以了解此模型的常見(jiàn)故障模式。現(xiàn)在，整個(gè)實(shí)驗(yàn)可以與其他人共享。在notebook中，以下內(nèi)容將截屏最后一個(gè)活動(dòng)的App窗口，因此其他人可以靜態(tài)查看所有輸出。session．freeze（） ＃ Screenshot the active App window for sharing

總結(jié)

notebook電腦已成為執(zhí)行和共享數(shù)據(jù)科學(xué)的流行媒體，尤其是在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域。但是，從歷史上看，使用視覺(jué)數(shù)據(jù)集一直是一個(gè)挑戰(zhàn)，我們希望通過(guò)像FiftyOne這樣的開(kāi)放工具來(lái)應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)。notebook革命在很大程度上仍處于起步階段，并將繼續(xù)發(fā)展并成為在社區(qū)中執(zhí)行和交流ML項(xiàng)目的更有說(shuō)服力的工具，這在一定程度上歸功于FiftyOne！感謝你的關(guān)注！該FiftyOne項(xiàng)目上可以在GitHub上找到。