用负图像训练Tensorflow对象检测模型有意义吗?

时间:2020-05-18 15:51:58

标签: tensorflow machine-learning object-detection data-mining

我的目标是建立一个物体检测器来检测车辆表面的划痕。

目前,我正在使用faster_rcnn_inception_v2_coco作为基本模型。

对于标签,我使用labelimg,它将相应的标签输出为xml文件。

如果图像中没有划痕,则不会标记任何内容,并且labelimg不会创建任何xml文件。我尝试过的一种可能的解决方案是“验证图像”选项,因此labelimg创建了一个没有任何边界框的xml文件。 没有标签的图像(即没有xml文件或空xml文件)实际上会影响训练过程吗?或者仅将带有划痕的图像用于训练过程会更有效吗?

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