当对象占据图像上的整个区域时进行对象检测？答案

【问题标题】：Object detection when the object occupies the full region on the image?当对象占据图像上的整个区域时进行对象检测？
【发布时间】：2019-07-07 20:09:39
【问题描述】：

我正在使用 Tensorflow 进行对象检测。我有 7-8 节课。最初，我们有一个图像分类模型，现在将其移至对象检测模型。仅对于一次类，要检测的对象就占据了整个图像。我们可以将边界框尺寸设置为图像的整个宽度和高度吗？会不会影响性能？

【问题讨论】：

Here 是一个链接，有人已经尝试过这个想法但它没有用。另请参阅那里接受的答案。
感谢您提供急需的信息

标签： tensorflow object-detection

【解决方案1】：

只要训练集中有足够多的此类示例，就不会影响性能。 OD API 剪辑检测出图像，因此在这些情况下，生成的边界框将是整个图像的边界框（或者一个轴将是整个大小，而另一个轴将是整个大小，而另一个轴会更小，具体取决于对象占用）。假设您的 OD 模型使用锚点，请确保您有负责此类情况的锚点（即，具有大约整个图像的比例）。

【讨论】：