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训练数据中的开放集类别数据处理
你好,
在训练数据中会存在开放集的目标,在论文中提到了这个问题,但关于这部分数据的处理没有很理解,这部分是算作背景了么,会不会影响推理时候对这一类数据的置信度,麻烦稍微解释一下这部分的处理过程; 另外,如果在训练过程中把close set中的类别均标成一类,这样对训练会有影响么?
谢谢
- 我们的训练是在20-class的VOC上进行的,测试是在80-class的VOC+COCO上进行的。因此训练时尽可能地避免了open-set样本的出现(当然还是会存在一些open-set样本,即VOC中未标注的non-VOC class)
- 理论上没有影响,即这个设定与open-set无关。但close-set的所有类当作一个类别训练可能会忽略类别之间的语义信息,进而影响close-set与open-set类之间的关系。