目标检测中的模糊样本处理方法：最小面积边界框选择和FPN结构

日期: 2027-08-22
标签: 常规

当一个像素点同时被多个边界框包含时，它将被视为'模糊样本'。在处理模糊样本时，将选择面积最小的边界框进行回归，并采用FPN结构来减少'模糊样本'的生成。

原文地址: https://www.cveoy.top/t/topic/mX62 著作权归作者所有。请勿转载和采集!

免费AI点我,无需注册和登录

上一篇: Python 代码实现：找出 1000 以内的水仙花数
下一篇: 基于YOLOv5s模型的端口块表面缺陷识别研究：优化与未来展望