Tensorflow 对象检测 API：如何在训练期间忽略区域？

Question

我在 Ubuntu 16.04 上使用模型/研究 python 存储库中的对象检测 API，并且我想微调预训练模型（目前我对带有 MobileNet 或 Inception 主干的 SSD 感兴趣）在 UA-DETRAC 数据集上。

问题是存在特定区域及其边界框，这些区域被标记为“忽略区域”，我不希望模型根据他认为的一些误报进行训练，这些误报是真实的，只是没有注释（包括在这些地区）。 我想裁剪图像以排除这些区域，但我会丢失一些信息。

是否可以将它们标记为“无关”框，或​​者我应该修改代码吗？

谢谢

Answer 1

如果那些要忽略的区域保持静态，例如，区域的内容在整个数据集中不会发生变化，则可以学习模型忽略这些区域。

如果你真的希望模型在训练期间忽略它们，那么用一个常数值来掩盖它们。