Tensorflow R-CNN网络小目标检测-并排目标，一个正确分类，另一个完全遗漏

Question

使用更快的R-CNN和Resnet-101。我在相当大的图像中检测到小物体。对于每个图像，将检测到许多我的对象，具有高精度(98-99%)。然而，随机地，图像中其他几乎相同的对象被完全遗漏。

为了进一步说明这个问题-如果我翻转或旋转图像，则将对不同的对象进行分类(具有相同的高精度)，并且可能会错过以前配置中分类的对象。

这就像只检查图像的某些区域来检查对象-如果对象在该区域内，它将很容易被检测到，如果不在，如果将完全遗漏。

将first_stage_features_stride从16更改为8有很大帮助(总体检测到的对象数量增加了四倍)。否则，我基本上是在使用开箱即用的配置。有什么想法吗？

Answer 1

您可能需要修改锚点生成器的比例和纵横比，您还可以测试锚点生成器以确保它覆盖整个图像。请参阅以下链接：tensorflow object detection