computer-vision - 关于对象的有界框
问题描述
我正在尝试编写一个数据集来检测足球运动员、球等。在足球比赛中,我正在使用 alexeyAB Darknet 框架,
因此,在每张图像的标记阶段,至少有 8 名球员一个球和其他东西,在某些时候考虑这样一个事实是合乎逻辑的,即每个球员我会有足够的实例,但对于球和守门员来说还不够例子,
所以我可以只标记有界框球和其他事情,避免与球员一起做,以免浪费时间吗?
解决方案
如果您在自己的数据集上训练模型,我建议您将数据中的标签/类的数量限制在您所寻求的范围内。例如,如果您只希望您的模型看到球、球门柱和非球员,只需将类保留为球和球门柱。(这让我想起了一个分类问题,其中 0 代表球,1 代表球门柱)。PS你提到了物体检测和非定位,这是YOLO模型的目的。
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