我正在使用Ubuntu 16.04上的模型/研究python存储库中的对象检测API，我想微调一个预先训练的模型（目前，我对具有MobileNet或Inception主干网的SSD感兴趣）在UA-DETRAC数据集上。
问题在于，存在特定区域及其边界框，这些区域被标记为“忽略区域”，我不希望模型对他认为是真实的，没有注释的误报进行训练（包括在这些区域中）。 我本打算剪裁图像以排除这些区域，但会丢失一些信息。
是否有将它们标记为“无关”框的内置可能性，还是应该修改代码？
谢谢
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如果要忽略的那些区域保持不变，例如，该区域的内容在整个数据集中不会发生变化，则可以学习模型来忽略那些区域。
如果您真的希望模型在训练过程中忽略它们，请使用恒定值对其进行遮罩。