Tensorflow对象检测api具有奇怪的检测结果

Question

我使用rfcn_resnet101模型在我自己的数据集上训练了张量流对象检测api。首先，我使用浣熊数据集并训练了264600次，检测结果很奇怪，它可以检测到物体，但右侧盒子周围还有一些其他的小盒子。

然后我使用另一个包含一个类的数据集，数据集中有80000个图像，我遇到了熟悉的现象。我很困惑。

有没有人遇到过同样的情况？我该怎么做才能解决这个问题？提前谢谢！

Answer 1

我在PASCAL VOC数据集上有相同的行为。我还没有解决它，因为我只是为一种概念验证系统实现了一个模型。我的猜测是，如果IoU大于或等于定义的阈值，模型会预测提案区域并接受它们。因此设置nms_iou_threshold可能会解决问题。

此采用似乎也适合您的例子。所有预测的边界框似乎都有一个带有groundtruth框的IoU。