目标检测制作数据集时画框的原则

一、标注通用规则

数据标注是通过人工把需要识别和分辨的数据贴上标签。深度神经网络学习这些标注数据的特征,最终实现自主识别的功能。下面介绍几个目标检测中的标注通用规则:

  • 1、贴边规则:标注框需紧贴目标物体的边缘进行画框标注,不可框小或框大。
  • 目标检测制作数据集时画框的原则_第1张图片
  • 2、重叠规则:当两个目标物体有重叠的时候,只要不是遮挡超过一半的就可以框的(遮挡范围需要根据算法识别情况制定),允许两个框有重叠的部分。如果其中一个物体挡住另一个物体一部分,框的时候就需要对另一个物体的形状进行脑补完整然后框起来即可。
  • 目标检测制作数据集时画框的原则_第2张图片
  • 3、独立规则:每一个目标物体均需要单独拉框,比如下图中三瓶水不能只拉一个框,而是要将三个目标分别拉框。
  • 目标检测制作数据集时画框的原则_第3张图片
  • 4、不框规则:图像模糊不清的不框,太暗和曝光过度的不框,不符合项目特殊规则的不框。
  • 目标检测制作数据集时画框的原则_第4张图片
  • 5、边界检查:确保框坐标不在图像边界上,防止载入数据或者数据扩展过程出现越界报错。
  • 目标检测制作数据集时画框的原则_第5张图片
  • 6、小目标规则:不同的算法对小目标的检测效果不同,对于小目标只要人眼能分清,都应该标出来。根据算法的需求,去决定是否启用这些样本参与训练。

 

 

 

 

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