我有一些数据集，它们代表的每个类都有很好的标签。我正在尝试使用tensorflow / research / object_detection管道构建一个对象检测模型来检测每个对象。
但是......每个数据集都没有为其他类标记。我担心当他们真正代表其他数据集中的一个类时，被挖掘的例子将被标记为背景类。
例如，如果我正在尝试制作水果探测器，并且我有一个标有苹果的数据集，另一个标有橙子的数据集和另一个标有香蕉的数据集 - 我将如何加权分类丢失，因此它忽略了苹果的预测在橙色的例子上，反之亦然？
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如果我正确理解你的帖子，每个图像中都有多个类对象。如果是这种情况，那么只需为该图像中的每个类创建多个边界框。图像可以有多个带有标记类名的边界框，可以用于训练