PaddleX PP-DocLayout-L 模型评估：classwise 参数支持情况解析
项目地址: https://gitcode.com/paddlepaddle/PaddleX 在文档布局分析任务中，PaddleX 提供的 PP-DocLayout-L 模型是一个功能强大的预训练模型，广泛应用于文档的版面检测与识别。许多开发者在模型评估阶段希望使用 classwise 参数来获取每个类别的详细评估指标，但在实际使用中发现该功能并未直接支持。
classwise 评估参数通常用于目标检测或实例分割任务中，它可以输出每个类别的精确率、召回率等指标，帮助开发者更细致地分析模型在不同类别上的表现。然而，PP-DocLayout-L 模型在 PaddleX 中的评估接口目前并未开放这一选项。如果用户尝试在评估命令中加入 --classwise 参数，系统将无法识别并可能报错。
对于有此类需求的用户，建议采用替代方案：首先使用模型进行推理并将结果保存为标准的 COCO 评估格式，然后利用独立的 coco_eval 工具或其他支持 classwise 评估的库（如 pycocotools）对结果进行分析。这一方法虽然增加了操作步骤，但能够灵活地输出每个类别的性能指标，满足深入分析的需求。
未来，PaddleX 团队可能会在版本更新中增加对这一功能的直接支持。建议用户关注项目的官方更新日志，以获取最新功能信息。在当前阶段，通过上述替代方案，用户仍然可以实现细致的类别级模型评估，确保项目开发的顺利进行。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
