Как сделать Локализацию Объектов только для того, чтобы получить детали ограничивающего прямоугольника без классификации объекта?

Question

Я работаю над проблемой локализации объектов.Поскольку набор данных отличается от этого ImageNet COCO, я только выясню, есть ли объект на изображении или нет, а не класс этого объекта.Как поступить?

Answer 1

Здесь я приведу вам причину, по которой было бы полезно добавить классификацию с object-detection.

Включая классификацию, убедитесь, что она изучает особенности класса.Таким образом, он может хорошо понимать пространство функций и соответствующий object-localization.Но если вы используете только проблему localization, то она может быть не такой точной.

Например, у нас есть 4 leg животное.В первом случае он будет пытаться понять, что его особенности отличают это животное от других object, влияние которых также отражается в локализации в позитивном ключе.Но в дальнейшем он фокусируется только на регрессии, которая может не понимать эти особенности (тонкие ноги, хвосты и т. Д.) И теряет эти границы при обнаружении.

Answer 2

Вы можете просто создать независимую от класса ограничивающую рамку (т. Е. Просто определить местоположение объекта, не требуя его класса), используя регрессию.Вместо непосредственного получения координат блока (box-location, width, height) вычисление смещения относительно размера блока по умолчанию обеспечит лучшую производительность. SSD модель фактически предлагает общую ограничивающую рамку для каждого класса и рассчитывает для каждого класса доверительную оценку для этого объекта.Вы можете следовать их подходу.