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是不是有些目标检测任务，先检测形状再分类会更好？

很久之前在做项目任务的时候，做了一套目标检测的数据集，分了穿白色实验服的，和普通衣服的。。

但是说实在的，还是会存在不少白色普通衣服误识别成白色实验服。。

后面做了表情检测任务，然后我今天在思考，我是不是应该直接把这个目标检测数据集裁下来，直接改为分类任务去实现。。

是不是有些形状重复的任务直接改成目标检测+分类会更好些？

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jtsbc6g6jdr6o 2024-05-30 14:21:36 138 分享 版权

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  • 听风de歌

    对于目标检测任务中出现的误识别问题，您可以考虑对数据集进行精细化处理，比如增加更多样化的白色普通衣服样本，以提高模型对这类边界的区分能力。至于是否将目标检测任务改为分类任务，这取决于您的具体需求。如果目标是区分衣服类型而不在乎具体位置，那么转换为分类任务是合理的。但如果需要知道目标在图像中的精确位置，目标检测结合分类（如YOLO系列模型）可能更为适合。您可以根据应用场景来决定最合适的方法.具体可参考文档智能质检

    2024-05-30 14:36:04
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问答分类：
计算机视觉 视觉智能开放平台
问答地址：
开发者社区 > 视觉智能 > 问答
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