用于训练对象检测模型的训练集中的重复对象

时间:2021-02-05 02:20:39

标签: machine-learning dataset

我准备了一个用于训练对象检测模型的数据集(10 个类)。我暗示了一些人来帮助我完成标签注释任务。但是当我从它们收集结果时,我发现我向多人发送了许多图像,因此这些图像包含同一对象的许多边界框。对于某个物体,不同人标注的边界框是不一样的(可以清晰地重叠,也可以只重叠一部分)。所以我有一些问题:

  • 这些边界框会影响我模型的检测性能吗?
  • 如果可以,我该如何处理这个问题?我可以使用诸如 Weighted box fusion 之类的算法吗 组合一个对象的所有边界以获得正确的边界?

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