如何创建通用数据集以使用Roboflow检测所有显示数字

Question

我想检测显示器上的数字。为此，我使用自定义的19个类数据集。所选择的模型为yolov5-X。分辨率为640x640。其中一些讣告是：

• 0-9位数
• 一些文本作为对象
• -> 17班

例如，当我想要检测23、28、22时，我在检测所有的数字时都有问题。如果它们非常接近，模型就会发现问题。

我正在使用机器人流来创建不同的文件夹，在其中我添加了一些预制件，以便完全控制我要进入模型的内容。所有这些都被选中并输入到一个名为TRAIN_BASE的新文件夹中。我总共有3500个数字图像，大部分的差异是色调和亮度。

有什么建议可以让模型除了互相接近外，还能捕捉到所有的数字？

Answer 1

以下是我所遵循的步骤：

• 首先，使用马赛克数据集并不是一个很好的选择--用于检测显示器上的数字，因为在实际场景中，我永远找不到数字片段。这个原因使得如果不是shure的话，这个模型就不能识别一些数字。 数字问题概念的例子
• 另一个很大的改进是对yolo模型的更改锚盒进行了改进，使其适应于小对象。才能知道我需要哪个锚定箱。只需将这个论点添加到train.py中，就可以在超调提供的脚本中打印自定义锚并将它们添加到您的自定义体系结构中。
• 为了检查哪些增强是好的，哪些不是好的，下一篇文章非常直观地解释了它。

P.D:谢谢你对我的快速回应。