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csuhan / opendet2

Official code of the paper "Expanding Low-Density Latent Regions for Open-Set Object Detection" (CVPR 2022)
https://arxiv.org/abs/2203.14911
100 stars 11 forks source link

训练数据中的开放集类别数据处理 #5

Open ltm920716 opened 2 years ago

ltm920716 commented 2 years ago

你好，

在训练数据中会存在开放集的目标，在论文中提到了这个问题，但关于这部分数据的处理没有很理解，这部分是算作背景了么，会不会影响推理时候对这一类数据的置信度，麻烦稍微解释一下这部分的处理过程； 另外，如果在训练过程中把close set中的类别均标成一类，这样对训练会有影响么？

谢谢

csuhan commented 2 years ago
  1. 我们的训练是在20-class的VOC上进行的，测试是在80-class的VOC+COCO上进行的。因此训练时尽可能地避免了open-set样本的出现（当然还是会存在一些open-set样本，即VOC中未标注的non-VOC class）
  2. 理论上没有影响，即这个设定与open-set无关。但close-set的所有类当作一个类别训练可能会忽略类别之间的语义信息，进而影响close-set与open-set类之间的关系。