要求做植株关键点检测,但是由于每个植株的叶片数不同,所以关键点总个数不固定
查到了一篇文献,但是不太理解这个所谓“隐形叶片”的实现方法
使用HRnet进行识别和检测时,因为设定最多5个叶片,所以也就是35个关键点
但是实际检测效果,叶片数少于5个的植株检测出来有很多多余的点
想问下这种问题要如何解决啊,谢谢各位了!!
要求做植株关键点检测,但是由于每个植株的叶片数不同,所以关键点总个数不固定
查到了一篇文献,但是不太理解这个所谓“隐形叶片”的实现方法
使用HRnet进行识别和检测时,因为设定最多5个叶片,所以也就是35个关键点
但是实际检测效果,叶片数少于5个的植株检测出来有很多多余的点
想问下这种问题要如何解决啊,谢谢各位了!!
该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
这种情况可能是因为模型在训练时使用的数据集中,大多数植物都是有5个或更多的叶片的,导致模型对于叶片数较少的植物可能不太准确。
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解决这个问题的方法之一是使用更丰富的训练数据,包括叶片数较少的植物。另外,也可以尝试调整模型的参数,如增加模型的鲁棒性,减少误检率等。
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如果需要更进一步的调优,可以使用一些评估指标来评估模型的表现,比如Precision、Recall和F1-Score等,来找出模型中存在的问题并进行改进。