Yolo算法中特征相似导致误报问题

训练目标检测时会碰到一种很奇怪的问题,明明两种目标有很大的差别但是却会被误识别,从而产生大量的误报,这种不利于生产。其实解决办法也很简单就是添加负样本 一起参与训练从而避免这种问题。

训练教程可以看我的系列专栏,里面有你想要的

yolov系列+C#_该醒醒了~的博客-CSDN博客

下面开始我们的教程

一、收集你的正样本和负样本,标注正样本,负样本不需要标直接保存

如下方的两种

正样本

负样本

也可以添加全局的正样本和负样本

二、标注

labelimg标注

正样本正常进行标注,负样本不需要标注直接 抗挫+S 保存就行

你要注意一点:你标注训练集中的正样本和负样本都是有txt标签文件的,唯一不同的是你负样本的txt标签文件中是空的,就如下:

里面什么都没有的

正样本是有内容的

将这两个标签和样本都放在你训练集中参与训练,然后预测推理就不会误报了。

相关推荐
董董灿是个攻城狮4 分钟前
5分钟搞懂大模型微调的原始能力退化问题
算法
迪菲赫尔曼1 小时前
大模型入门实战 | 基于 YOLO 数据集微调 Qwen2.5-VL-3B-Instruct 的目标检测任务
人工智能·yolo·目标检测·大模型·微调·新手入门·qwen2.5
MARS_AI_1 小时前
云蝠智能 Voice Agent:多语言交互时代的AI智能语音呼叫
人工智能·自然语言处理·交互·语音识别
THMAIL1 小时前
深度剖析Spring AI源码(七):化繁为简,Spring Boot自动配置的实现之秘
人工智能·spring boot·spring
机器之心3 小时前
谷歌nano banana正式上线:单图成本不到3毛钱,比OpenAI便宜95%
人工智能·openai
兰亭妙微3 小时前
从线到机:AI 与多模态交互如何重塑 B 端与 App 界面设计
人工智能·小程序·交互·用户体验设计公司
MansFlower3 小时前
Gemini 2.5 Flash Image Preview:nano banana
人工智能
机器之心3 小时前
拒稿警告,靠大模型「偷摸水论文」被堵死,ICLR最严新规来了
人工智能·openai
算家计算4 小时前
“下一代”图像模型——ComfyUI-Flux-Krea本地部署教程,体验划时代的图像质量
人工智能·开源·flux