我已经训练了张量流对象检测模型（对于num_steps:50000) using SSD (mobilenet-v1)在自定义数据集上。我有[email protected] /cdn-cgi/l/email-protection〜0.98 和loss〜1.17。该数据集由 uno 扑克牌图像（跳过、反转和绘制四张）组成。在所有这些卡上，模型都表现得很好，因为我只在这 3 张卡上训练了模型（使用手机收集的大约 278 张图像，带有 829 个边界框（25% 的边界框用于测试，即验证））。
但是，我没有在任何其他卡上训练模型，但它仍然检测其他卡（使用网络摄像头进行推理）。
我怎样才能解决这个问题？我是否还应该收集其他类图像（除了跳过、反转和抽四张牌之外的任何图像）并在操作中忽略此类？所以该模型看到这个类，即标签: 其他在训练过程中使用图像，并且在推理过程中不添加任何标签。
我不知道如何通知tensorflow对象检测API它应该忽略来自的图像Other class.
任何人都可以提供指针吗？
请分享您的看法！
Yes，你需要有另一个类，即object你不想检测。
如果你没有这个其他类其中包括所有不被检测到的东西。该模型会将其与与感兴趣的卡片几乎相同的现有类别进行比较。
其中一些因素是：
- 相似度Shape
- 相似度Color
- 相似度Symbols
这就是为什么即使它不是感兴趣的卡（Skip、Reverse和Draw 4），但它在某种程度上对这三个类别具有很高的“归属感”。
使用另一个类来转储所有这些可以显着减少对三个感兴趣类的“归属感”，并尽可能提供A LOT训练期间的数据。
如果你不想再上一堂课。
你可以overfit跳过、反转并抽 4 张牌（接近 100%），然后提高你的阈值检测率达到（70-90%）。
希望对你有帮助。
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