对于分类任务,进行数据增强很容易,因为大多数变换不会改变图像的真实标签。
然而,在目标定位的情况下:
- 边界框的位置是相对于已经裁剪的区域而言的。
- 有时候边界框只部分在裁剪窗口内,这种情况下我们是否需要进行一些裁剪操作。
- 还会出现目标边界框没有被包含在裁剪中的情况,这种情况下我们在训练时应该舍弃这些样本。
我不理解这些情况在目标定位中如何处理。大多数论文建议使用多尺度训练,但并未解决这些问题。
对于分类任务,进行数据增强很容易,因为大多数变换不会改变图像的真实标签。
然而,在目标定位的情况下:
我不理解这些情况在目标定位中如何处理。大多数论文建议使用多尺度训练,但并未解决这些问题。