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add readme for ctcn metrics calculation (#2644)

* add readme for ctcn metrics calculation

* fix code format in metrics/detections/README.md

* fix code format and add ``` in code lines
上级 a72760df
## ActivityNet 指标计算
- ActivityNet数据集的具体使用说明可以参考其[官方网站](http://activity-net.org)
- 下载指标评估代码,请从[ActivityNet Gitub repository](https://github.com/activitynet/ActivityNet.git)下载
- 计算精度指标
```cd ActivityNet/Evaluation```
```python get_detection_performance.py ./data/activity_net.v1-3.min.json $Test_Result```
其中Test_Result是运行测试程序test.py输出的json格式的文件。
...@@ -59,6 +59,8 @@ C-TCN的训练数据采用ActivityNet1.3提供的数据集,数据下载及准 ...@@ -59,6 +59,8 @@ C-TCN的训练数据采用ActivityNet1.3提供的数据集,数据下载及准
- 若未指定`--weights`参数,脚本会下载已发布模型[model](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/video_detection/ctcn.tar.gz)进行评估 - 若未指定`--weights`参数,脚本会下载已发布模型[model](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/video_detection/ctcn.tar.gz)进行评估
- 运行上述程序会将测试结果保存在json文件中,使用ActivityNet官方提供的测试脚本,即可计算MAP。具体计算过程请参考[指标计算](../../metrics/detections/README.md)
当取如下参数时,在ActivityNet1.3数据集下评估精度如下: 当取如下参数时,在ActivityNet1.3数据集下评估精度如下:
| score\_thresh | nms\_thresh | soft\_sigma | soft\_thresh | MAP | | score\_thresh | nms\_thresh | soft\_sigma | soft\_thresh | MAP |
......
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