オブジェクト検出用のバウンディングボックスを作成する最善の方法

Question

現在、私はオブジェクト検出用のディープニューラルネットワークを作成しています。私自身のデータセットも作成しています。画像に注釈を付けるためにバウンディングボックスを使用します。質問は私の画像トレーニングのための最良のバウンディングボックスを持っているルールは何ですか？私は私のオブジェクトを包むかどうかは私のオブジェクトの背景を制限することが良いかどうか私は私のオブジェクトだけをバインドする方法を見つける必要はありませんを意味します。

おかげで、

Answer 1

私はバウンディングボックスの専門ではないのですが、深い学習では一般的に、私たちは、あなたのケースでは、無関係の変数に対してロバストになるネットワークを得るために、バックグラウンドを試してみてください。境界線は背景に依存してはいけません。したがって、境界ボックスを必要な方法で設定してください。ネットワークによって複製する方法を学習する必要があります。

最も重要なことは、データベースのサイズが大きく、正確な境界よりも一貫した境界を持つことです。

また、バックグラウンドの変化に対してネットワークを強固にしたい場合は、バックグラウンドと無関係で、できるだけ多くの背景を持つ必要があります。