如何解决为极其特定的任务创建用于对象检测的图像数据集
尽管我非常熟悉机器学习和深度学习的概念,但我以前从未需要创建自己的数据集。
现在,对于我的论文,我必须使用互联网上没有可用数据集的对象图像创建自己的数据集(假设这是真实情况)。
我的计算能力有限,所以我想使用 YOLO、SSD 或 Effectivedet。
我是否需要通过人眼检查数据集中的每张图像并创建边界框中心坐标和尺寸以记录它们的标签?
谢谢
解决方法
是的,您需要这样做。
同时,尽管任务是小众的,但您可以从迁移学习的概念中受益。也就是说,您可以使用预训练的主干来帮助您的模型更快地学习/获得更好的结果/需要更少的注释示例,但您仍然需要自己对新数据集进行注释。
可以使用LabelBox
之类的软件作为起点,非常好,可以输出Pascal(VOC)格式、YOLO和COCO格式的格式,所以这是一个问题选择/什么更适合您。
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