machine-learning - 用于训练对象检测模型的训练集中的重复对象

问题描述

我准备了一个用于训练对象检测模型的数据集（10 个类）。我暗示有些人可以帮助我完成标签注释任务。但是当我从它们中收集结果时，我发现我向多个人发送了许多图像，因此这些图像包含许多相同对象的边界框。对于某些物体，它们被不同人标注的边界框是不一样的（它们可以清楚地重叠，也可以只是一部分重叠）。所以我有一些问题：

这些边界框会影响我的模型的检测性能吗？
如果会，我该如何处理这个问题？我可以使用诸如加权框融合之类的算法来组合对象的所有边界以获得正确的边界吗？

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