在顶点AI目标检测中提供负图像

Question

我训练了一个非常精确的模型，在顶点AI中有一个标签和大约5000张标记有大约10,000个物体的图像。我的输入数据包含没有任何对象的图像，其中一些与用于培训的图像非常不同。受过训练的模型从未见过它们(因为它们没有标签)，而且经常错误地检测到它们中的一个物体。

我需要的是一种向模型培训中添加负面示例的方法(图像中不包含任何对象)。我试图将未标记的图像添加到数据集中，但培训过程似乎忽略了这些图像。

Answer 1

我和顶点AI也有同样的问题..。我试着把假阳性标记为一个新的“不正确”类别，但这大大降低了准确性。

我认为唯一的解决方案是提供真实阳性的图像，其中包含与背景中的假阳性类似的对象。这并不总是可能的，据我所见，这是顶点AI的一个限制。