我有一个数据集，其中对象彼此非常接近。所以，问题是：给它们贴标签的最佳方法是什么？
有两种可能的选择：
- 标记对象，使它们不会相交（这很困难，标签区域不包括周围环境）
- 标记更大区域的对象，但标签会相交
什么更实用？
标签的交集在计算机视觉中是否可以接受？
人工智能
卷积神经网络
计算机视觉
r-cnn
数据标签
标记数据集
2021-11-13 09:41:32
1个回答
在我看来，第二种选择会更笼统。你可以参考一些著名的目标检测数据集，例如 COCO 或 Pascal VOC，它们通常接受相交标注。如下图，来自此链接的图像，他们在其中处理 COCO 数据集的注释。
我认为原因是模型将更容易分离边界框中的相交模式，而不是插入对象的缺失模式来理解它
