我正在研究边界框定位问题，我需要检测特定对象是否在图像中，如果是，我需要回归边界框的坐标。目前，数据的标签被编码为 [x,y, width, height]，其中 (x,y) 是对象存在时边界框左上角的坐标。当对象不存在时，所有 4 个特征都设置为 NaN。到目前为止，我添加了另一个二进制特征，当对象不存在时为零，当对象存在时为零。

我的问题是，当对象不存在时，我该如何处理 4 个数字特征？我不能将它们保留为 NaN，因为 5 个特征向量（二进制 + 4 个数字 / NaN）需要进入一个可微的损失函数。由于边界框的坐标和尺寸都是正数，我想知道将所有 4 个数值设置为一个大的负数是否可行，但我不确定。