在目标检测的图框标注中注意一下几点

  • 标注框的形状和大小:对于不同大小的物体,标注框应完全包含住物体。并且标注框的形状尽可能接近物体形状。
  • 标注框的位置和方向:标注框尽可能地包围目标物体,而且标注框的位置和方向应标与实际场景中的位置和方向一致。
  • 标签的准确性和唯一性:每个目标物体应尽可能地被正确地标注,并且标注的标签应该与目标物体相对应。
  • 去除冗余信息:在标注数据时,应该去除冗余的信息,例如背景重复的物体等,以提高目标检测算法的准确性和效率。
  • 数据集的平衡和扩充:对于不同类别的目标物体应该平衡数据集的数量和分布,避免出现类别不平衡的情况。同时,可以通过数据扩充技术,例如翻转、旋转等操作,增加数据集的数量和多样性。
相关推荐
SEU-WYL1 小时前
基于深度学习的思维控制的设备
人工智能·深度学习
唐 城4 小时前
毕业设计——医院信息化系统原型设计
人工智能·驱动开发·深度学习·数据挖掘·imagen
SEU-WYL4 小时前
基于深度学习的视频内容理解
人工智能·深度学习·音视频
唐 城5 小时前
毕业设计——物联网设备管理系统后台原型设计
人工智能·深度学习·yolo·数据挖掘·imagen
会飞的Anthony5 小时前
基于Python的人工智能应用案例系列(14):Fashion MNIST图像分类CNN
人工智能
工业机器视觉设计和实现5 小时前
cnn突破六(四层bpnet网络公式)
人工智能·神经网络·cnn
985小水博一枚呀5 小时前
【深度学习基础模型】稀疏自编码器 (Sparse Autoencoders, SAE)详细理解并附实现代码。
人工智能·python·深度学习·学习·sae·autoencoder
好看资源平台6 小时前
深度学习在计算机视觉中的应用
人工智能·深度学习·计算机视觉
啥都生6 小时前
AI大模型,但是在卫星
人工智能
最近好楠啊6 小时前
使用bert模型进行命名实体识别任务
人工智能·深度学习·bert