想问问大佬们都是都是怎么标注数据集的。
我用labelme标注一些图时，因为图片中的标记目标有重叠这时候我怎么标记比较好（比如两只狗，一只被另外一只挡住了部分）
还有使用poligons是不是会比rectangle 好点？
离的近的是目标检测的难点。还是应该标注成两只。
被遮挡的也要标注整体，而不是只标注露出的部分。这样才能增强模型检测被遮挡，或离得近的目标的能力
不知道有没有用多边形标注目标检测数据集的。大部分是矩形。但有带角度的
用过，圣诞节那个就是不规则
我一开始使用的矩形框标注，挡住的部分也标记了。但是跑出来的模型过拟合 可能两只狗 有重叠部分,出来的box有三个......把整体也识别成了一只。现在再试多点的不规则标注。
我觉得标注现在已经是一个非常专业的工作了，专业公司有专业的标准。虽说用labelimg大家都能标，但是和专业要求一定是有差距的。
被遮挡的我也是有标的。标注数量上去了重叠也一样有些不一样的。比如猫和狗的耳朵和身体轮廓比例。
涨姿势了！
后来搜搜，真是有各种标注方法。有些还是从文本检测那儿来的。
还没深入了解检测算法，感觉与矩形框算法的不同主要在roi计算和候选框的回归上吧
离的近的是目标检测的难点。还是应该标注成两只。
被遮挡的也要标注整体，而不是只标注露出的部分。这样才能增强模型检测被遮挡，或离得近的目标的能力
不知道有没有用多边形标注目标检测数据集的。大部分是矩形。但有带角度的
用过，圣诞节那个就是不规则
我一开始使用的矩形框标注，挡住的部分也标记了。但是跑出来的模型过拟合 可能两只狗 有重叠部分,出来的box有三个......把整体也识别成了一只。现在再试多点的不规则标注。
我觉得标注现在已经是一个非常专业的工作了，专业公司有专业的标准。虽说用labelimg大家都能标，但是和专业要求一定是有差距的。
被遮挡的我也是有标的。标注数量上去了重叠也一样有些不一样的。比如猫和狗的耳朵和身体轮廓比例。
涨姿势了！
后来搜搜，真是有各种标注方法。有些还是从文本检测那儿来的。
还没深入了解检测算法，感觉与矩形框算法的不同主要在roi计算和候选框的回归上吧