Plams Li

如何通过添加绝对负样本优化误检?

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根据大佬的代码训练了一版手部检测, 目前训练存在一些误检, 在完全没有手部的图像中产生了框, 并且score很高. 我尝试使用完全没有手的样本, 把一批这种完全没有框的绝对负样本加入训练, 但计算loss的时候报错. 是否是ssd取正负样本时候没有正样本导致的错误? 我是否应该在这些绝对负样本上随机画一些background的框? 该如何优化这类情况?

ctrl+v 后出现  无论是确认取消还是叉掉, 都会卡在下一步  灰屏无法操作, 刷新后发现并未添加. 上传历史里面有空白图 

整体bbox的性能很棒, 大角度戴口罩的侧脸也没有出现box变小的情况. 请问下是否做了基于欧拉角的增广? 还是说有什么特殊方法增强了这种情景的表现? 我训出来出现戴口罩大角度的box检测不准 (或者也可能是我自己的模型太轻了? 只有20w的参数量