在使用SSD进行交通标志检测时，预测的类别是正确的，但框的位置和大小总是这样飘在最上方，请问是什么原因呢？要如何解决啊
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- 2023-03-15 20:52回答 2 已采纳 不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7769990这篇博客你也可以参考下：yolov5 y
- 2023-04-03 22:32回答 2 已采纳 数据集问题：如果使用的数据集中包含的小目标较少或者标注不够准确，那么就会对模型的训练产生很大的影响，从而导致精度提升不明显。 模型设计问题：虽然您已经尝试了使用注意力机制、增加小目标检测层等方法，但是
- 2023-03-24 11:44回答 2 已采纳 基于最新版ChatGPT4的回答，望采纳!!!有其他问题也可以询问我哦、”(最新版更智能，功能更加强大) from mmdet.apis import init_detector, inference
- 2024-09-05 21:44目标框回归则是根据预测的位置偏移量修正目标框的位置和大小，以提高检测精度。 二、目标检测的分类 目标检测算法大致可以分为以下几类： 基于传统机器学习的目标检测算法：这类算法主要通过手动提取图像的特征，...
- 2022-07-30 22:38回答 1 已采纳 你看下train.py同级目录下是否有utils.py,如果有，就看下里面是否有datasets函数
- 2022-12-29 09:42回答 1 已采纳 破案了！果然查错还是不能图省事，只看最后的错误类型和总结，要一行一行的看错误代码，逐个解决问题，哪怕是warning（这个错误就是warning导致的）============以上为更新，以下为原文=
- 2023-03-27 11:08回答 2 已采纳 在YoloV5检测框中定义不同的颜色可以在detect.py文件中进行修改。具体操作如下： 打开detect.py文件，找到plot_one_box函数，该函数用于绘制框框。 在plot_one_bo
- 2022-01-28 16:25在IT领域，人工智能（AI）是当前研究的热点，而目标检测是AI中一个至关重要的子领域。目标检测技术使得计算机能够识别并定位图像或视频中的特定对象，这对于自动驾驶、无人机监控、安防系统等有着广泛的应用。在这个...
- 2019-11-09 16:03回答 2 已采纳 https://blog.csdn.net/uncle_ll/article/details/83930861
- 2020-07-27 09:45回答 1 已采纳 现在有两种方法，一种是你说的填充再resize，还有一种是直接resize。这两种各有好处， 填充再resize的话，好处是可以保持物体的形状，物体形变对推断的时候是不利的。 比如，人脸检测，一般
- 2021-02-26 16:17回答 1 已采纳 请问现在懂了嘛，可否指导一下？
- 2024-05-17 10:24在本项目中，我们主要探讨的是“人工智能大作业-无人机图像目标检测”，这是一个结合了计算机视觉和深度学习的前沿领域。目标检测是人工智能中的一个重要任务，它的目的是在图像或视频中定位并识别出特定的对象。在...
- 2020-03-26 11:09回答 1 已采纳 训练集中添加一些误检的图像，自动生成没有框的xml标注文件，训练时，读取xml，如果xml中没有目标，则正样本抽取0个，负样本抽取10个送入训练。
- 2024-09-05 21:40目标框回归则是根据预测的位置偏移量修正目标框的位置和大小，以提高检测精度。 二、目标检测的分类 目标检测算法大致可以分为以下几类： 基于传统机器学习的目标检测算法：这类算法主要通过手动提取图像的特征，...
- 2023-08-16 00:01- **分类与回归**：对每个候选区域进行分类（判断是否为目标物体）和回归（调整边界框的位置和大小）操作。 ##### 3.2 主流算法 - **R-CNN系列**：包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等，它们通过两阶段的方式...
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