dlod-openvino
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4 years ago SSD/YOLO等目标检测算法是用NMS算法，英文为Non-Maximum Suppression，来消除多余的检测框的；通常情况下，不用设置config文件
而你的检测结果中，有非常多的高置信度的检测框，大概率还是数据集以及标注问题，我猜测你的大货车，有很多种，包括有很多面，不同的大小，颜色，背景，这些都属于不同类的大货车，其实每一类别的标注数据就很少了
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发件人： qjw2bqn 发送时间： 2020-07-21 17:04 收件人： dlod-openvino/book 抄送： Subscribed 主题： [dlod-openvino/book] 训练自己图片出现异常 (#3) 一、图片上多个重复框问题 我根据您书上的描述，自己选择了220张大货车和小轿车图片，每张图片大小为2064*1672，因此我在ssd_inception_v2_coco.config文件中设置了大小为长宽的1/2， 如下 image_resizer { fixed_shape_resizer { height: 836 width: 1032 } } 训练结果为：
出现较多的框线，如何才能获取到正确的目标呢？ 二、针对上面的图形，我将 ssd_inception_v2_coco.config文件中设置了大小为长宽的原始大小， 如下 image_resizer { fixed_shape_resizer { height: 1672 width: 2064 } } 进行训练后，推断结果只能出现小轿车的情况，而没有出现大货车的推断，请问这个是怎么回事呢？ — You are receiving this because you are subscribed to this thread. Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe.
一、图片上多个重复框问题 我根据您书上的描述，自己选择了220张大货车和小轿车图片，每张图片大小为2064*1672，因此我在ssd_inception_v2_coco.config文件中设置了大小为长宽的1/2， 如下 image_resizer { fixed_shape_resizer { height: 836 width: 1032 } }
训练结果为：
出现较多的框线，如何才能获取到正确的目标呢？
二、针对上面的图形，我将 ssd_inception_v2_coco.config文件中设置了大小为长宽的原始大小， 如下 image_resizer { fixed_shape_resizer { height: 1672 width: 2064 } } 进行训练后，推断结果只能出现小轿车的情况，而没有出现大货车的推断，请问这个是怎么回事呢？