Вопрос об обучении модели обнаружения объекта, но на изображениях набора данных о поездах много объектов с неправильной аннотацией

Question

• в наборе данных поезда, некоторые объекты, которые должны быть помечены, но не вызвали каких-либо причин.
• как на рисунке ниже, некоторые объекты пропустили аннотацию (помечен красным прямоугольником).

• изображение с отсутствующими аннотациями

• что я должен сделать с неполным помеченным набором данных и как это повлияет на модель (может быть, неправильное соответствие тестовым данным приведет к ложному отрицательному значению при обучении)?

Answer 1

Большинство алгоритмов обнаружения используют часть изображений без ограничивающих рамок в качестве примеров «негативных» изображений, то есть изображений, которые не должны быть обнаружены.
Если в вашем тренировочном наборе много объектов, которые должны были быть помечены, но это не так, это проблема, потому что это сбивает с толку алгоритм обучения.

Вам определенно следует подумать о добавлении отсутствующих меток вручную в набор данных.