machine-learning - 您是否 "count"图像数量或地面实况边界框数量的数据集大小？

Question

我目前正在制作一个包含 1 个类的自定义数据集。我正在标记的图像在每个图像中包含几个这样的对象(30-70 个之间)。因此，我想知道在评估数据集的大小时是否应该将每个图像中的每个对象计为“1 个数据点”？

即:每个图像中的对象越多，需要的图像就越少吗？

Answer 1

这是一个检测问题，数据集的大小由图像数量和对象数量决定。没有理由选择两者之一，因为它们都是同样重要的数字。
如果您确实想定义“大小”，您可能必须从误差指标开始。通常用于物体检测 mIoU(并集平均交集)。该指标处于对象级别，因此它并不关心您是否有 10 张或 100 万张图像。

最后，每个图像包含多个对象可能会允许您使用较少数量的总图像，但这只能通过实验来证实。