Tensorflow 对象检测 API 如何添加背景类样本？答案

【问题标题】：Tensorflow object detection API how to add background class samples?Tensorflow 对象检测 API 如何添加背景类样本？
【发布时间】：2017-11-20 11:27:45
【问题描述】：

我正在使用 tensorflow 对象检测 API。我有两个感兴趣的课程。在第一次试验中，我得到了合理的结果，但我发现在纯背景图像中很容易得到两个类的误报。这些背景图像（即没有任何类 bbx 的图像）尚未包含在训练集中。

如何将它们添加到训练集中？如果我只是添加没有 bbx 的样本，似乎不起作用。

【问题讨论】：

你能说一下当你在没有边界框的情况下添加样本失败的原因吗？
我尝试了两种方法。我不确定哪一个是正确的。首先，我明确地添加了类标签 0 和类名“背景”的背景图像。其次，我添加了具有非零类 ID 的背景图像。对于这两种方法，损失起初平稳下降，但最终爆发。

标签： tensorflow object-detection

【解决方案1】：

您的目标是将负面图像添加到您的训练数据集中以增强背景类别（检测 API 中的 id 0）。您可以使用 VOC Pascal XML 注释格式来实现这一点。在您的 XML 文件中是没有对象的图像的高度和宽度。通常，您标记对象的坐标以及对象的高度和宽度，并且对象名称在 XML 文件中。如果您使用 labelImg，您可以使用验证按钮生成与您的负面图像相对应的 XML 文件。 Roboflow 也可以生成带对象和不带对象的 XML 文件。

【讨论】：