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deep-learning - 关于训练对象检测模型但训练数据集的图像有很多错误注释对象的问题

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-02 00:27:25

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在训练数据集中，一些应该被标记但由于某些原因没有被标记的对象。
如下图，有些物体漏标注了(红色矩形是标注的)。
image with miss-annotations
我应该如何处理不完整的标记数据集以及对模型有什么影响(训练时可能对测试数据过度拟合导致假阴性)？

最佳答案

大多数检测算法使用没有边界框的图像部分作为“负”图像的示例，这意味着不应检测的图像。
如果您的训练集中有许多应该标记但没有标记的对象，这就是一个问题，因为它会混淆训练算法。

您一定要考虑手动将缺失的标签添加到数据集中。

关于deep-learning - 关于训练对象检测模型但训练数据集的图像有很多错误注释对象的问题，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53169614/

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