关于模式识别中的无Anchor问题
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最近在做一个垃圾分类的项目，就是训练集上的所有xml文件都只有一个属性就是这个照片对应的是干垃圾，湿垃圾，还是有害垃圾，并没有给出垃圾的xyxy坐标。
但是这种情况下，似乎yolo类模型就不太适用于这种模式下的检测了，反而有点像MNIST数字识别分类的感觉了。想问下大佬们就是，这类型的识别一般常见的有哪些模型呢（一张图片，只知道一个结果，现在用的是resnet101来直接提取特征），还有就是如果想做一张图片多个垃圾种类的分类的话，是不是这样的xml训练数据就不能满足这样的项目需求了。
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这应该是个分类问题，按照训练集来理解应该不能算是目标检测
那这个的意思就是相当于先自己标注一小部分样本来初步训练，然后另一部分没被标记的就用作测试集，再用这个初步训练好的模型来测试那些没有标记过的，用模型对测试机检测过程中自己生成的xyxy来作为初步的xml信息负反馈给模型去训练是嘛
问问“深渊”大佬，她研究的比较多
不是问你嘛，你之前不是在研究不规则标注
是的
拿初步的xml去手动调整，就感觉会稍微快一点
哈哈，在座的都是大佬，orz
嗨，记得这么清楚
题目太南，直接放弃了~
客气客气，zsbd
多么可惜啊，还等着蹭大佬的分享/狗头
最近看了篇文章介绍用检测的数据集做分割，效果不sota，但用的可是检测数据集啊
那么，现在有用分类数据集做检测任务的方法么？
或者，有用opencv查找轮廓曲线实现的途径么？
求文章，求观摩
有的啊，opencv有算子
BoxInst: High-Performance Instance Segmentation with Box Annotations
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2012.02310v1
代码地址:
https://github.com/aim-uofa/AdelaiDet (即将开源)
推文里还有demo
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MDUyMDIxNA==&mid=2247526614&idx=1&sn=caf7c3bf1a2b4b3ea95a5484d4a186bc&chksm=ec1c852fdb6b0c397a49302cee0cfe9d156f5cfc1b2437d05ee1de71c1aa11f1df85704d8c97&mpshare=1&scene=1&srcid=12132QB5CdWbKwz6IYbmV6g0&sharer_sharetime=1608692819009&sharer_shareid=6161cb162d6309a81e4971fcc370f099&exportkey=A2H6pvFRkAZcLKEvlr%2FN5ig%3D&pass_ticket=cDH6iiQivQdku8AUULnTIfsjSgDozy0sp24PgD7Yszi0igwUfbyLQqn5Hnv2olVW&wx_header=0#rd
效果很惊艳啊！
虽然很明显的，人的脚都连在一块
毕竟用的检测数据集啊