Просто любопытно, как негативные примеры (изображения без меток) могут быть введены в реализацию модели YOLO Keras или Tensorflow.
В оригинальной реализации C ++ авторы упоминали, что мы можем передавать отрицательные выборки без ограниченного прямоугольника какпустые файлы .txt (https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-improve-object-detection). Я не могу думать / не могу найти, как это интерпретируется моделью.
Я прочитал несколько постов / вопросов, похожих на этот вопрос, и люди отвечают, для чегопрохождения отрицательных образцов. Мне просто любопытно, если мне нужно реализовать то же самое в Keras / Tensorflow, как этого можно достичь.
Просто для небольшого фона (тех, кто не знаком с YOLO).Для обучения модели YOLO нам нужно передать координаты ограничивающего прямоугольника, то есть xmin,xmax,ymin,ymax,class_label для наземных объектов истинности. Передача координат xmin,ymin,xmax,ymax как (0,0,0,0) и некоторое значение для класса бесполезно, так как модель начнет обучениеза то же самое.