目标检测中降低误检率有什么好的方法吗

困难样本挖掘技巧

最新推荐文章于 2025-02-15 21:57:38 发布

原创最新推荐文章于 2025-02-15 21:57:38 发布 · 2.5k 阅读

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本文介绍了一种针对机器学习模型训练过程中提高性能的方法——困难样本挖掘。通过聚焦于那些容易被模型错误分类的数据，可以有效地提升整体准确率。

                    
                    持续更新整理中,也欢迎留言讨论
困难样本挖掘:https://www.cnblogs.com/o-v-o/p/9975366.html

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目标检测误检太多解决办法

qq_34717531的博客

11-03

4826

误检太多解决办法： 1.增加数据。 2.如果没有数据，增加负样本。将没有目标物体的场景当做负样本，生成空标签（如下代码），加入训练即可。 import os import xml.dom.minidom img_path = './fu/' xml_path = './xml/' for img_file in os.listdir(img_path): img_name = os.path.splitext(img_file)[0] #create an empty d

目标检测（降低误检测率及小目标检测系列笔记）[通俗易懂]

Yophan的博客

07-23

1960

目标检测（降低误检测率及小目标检测系列笔记）[通俗易懂]

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深度学习中，进行目标检测时降低误检率的可能方向汇总

Sanse_的博客

06-30

5094

一旦出现误报，用户就会点下这个按钮，然后这个按钮的bbox就被当成一个template，把他的feature保存下来，接下来3分钟内如果还有要报的bbox，拿2个feature做similarity，如果很similar，就直接ignore不报警。如果总是对某种类型的目标误检，可以增加一些相应的样本到训练集中去，提高模型的分辨能力，可以在不降低召回的情况下降低误检。正样本的数量远远小于负样本，这样训练出来的分类器的效果总是有限的，会出现许多false positive。

谈谈基于深度学习的目标检测网络为什么会误检，以及如何优化目标检测的误检问题

LoongEmbedded的专栏

10-14

1301

谈谈基于深度学习的目标检测网络为什么会误检，以及如何优化目标检测的误检问题

目标检测（降低误检测率及小目标检测系列笔记）

最新发布

xu.hyj

02-15

4646

误检意味着模型检测到了不存在的目标，而漏检则指模型未能检测到真实存在的目标。通过合理的优化，可以大幅降低误检和漏检，提高 YOLOv5 在目标检测任务中的表现。如果背景复杂导致误检，可以减少强烈的数据增强，避免模型学到无关信息。如果漏检主要集中在某些特定角度或场景，可以增加相应的数据增强，例如。IoU 阈值，如 0.3-0.4，但不能太低，否则可能导致漏检。如果误检仍然较多，可以使用更大的 YOLOv5 变体，如。例如，检测小目标时，使用。，但不能过低，否则会引入过多误检。，但不能过高，否则可能导致漏检。

运动目标检测中的误检测点抑制算法

08-27

运动目标检测中的误检测点抑制算法运动目标检测中的误检测点抑制算法运动目标检测中的误检测点抑制算法运动目标检测中的误检测点抑制算法

学习计算机视觉之目标检测的总结

bingbign0607的博客

05-23

1万+

前言现今，深度学习发展如此迅猛，在计算机视觉、自然语言处理、广告推荐及广告点击率预估等领域都取得巨大的突破。在计算机视觉领域中的目标检测被广泛的应用到实际生产生活中。例如：人脸检测、行人车辆检测、通用物体检测、文本检测等。以及在专属领域内的检测还有：瑕丝检测、违禁物品检测等。而目标检测也为后续的图像分类、图像分割、目标追踪提供了基础。 1目标检测算法 1.1目标检测的定义 目标检测的定义：目标检测在图片数据中对可变数量的目标进行查找和分类。 1.2目标检测存在的问题 目标检测存在的问题：通过目标检测来找到

Faster_Rcnn误检解决方案---强制负样本策略

qq_44804542的博客

12-18

2789

1.概述误检是目标检测领域的一大难点，现有的检测算法都存在误检情况．误检一般分成两类１．固定特征的误检．误检对象与正样本存在相似的特征，如将集装箱误检为卡车．２．没有规律的误检．这类误检没有什么特征可寻，具有一定的随意性，如将地面/天空误检为汽车．对于第一类误检，我们经常采用的方法是将相应的负样本加入到训练数据集中；这一做法对于yolo系列的算法改善效果较明显【需要保证一定量的负样本】，但在实际应用中，我们发现：通过添加负样本来优化误检问题这一策略对Rcnn系列的算法的改进效果并不明显

目标检测的衡量标准

u013972657的博客

10-21

6983

https://www.cnblogs.com/wjjcjj/p/13894995.html Precision=True positives/predicted as positives Recall=True positives/actual positives

【信号加密】基于傅里叶变换和小波变换对音频水印的嵌入、提取matlab代码

m0_57702748的博客

05-29

1224

随着数字信息的爆炸式增长，版权保护和内容认证变得尤为重要。音频水印技术作为一种有效的解决方案，可以将不可感知的版权信息嵌入音频信号中，实现音频内容的版权保护和认证。本文将探讨基于傅里叶变换和小波变换的音频水印嵌入和提取方法，并分析其优缺点。音频水印技术是指将特定信息（水印）嵌入到音频信号中，并能够在一定程度上抵抗攻击，最终提取出水印信息的技术。音频水印技术根据水印嵌入方式，可以分为以下几种：时域水印：在音频信号的时域上直接进行操作，例如改变音频信号的幅度或相位。

【yolo检测模型出现大量误报】

ban102055的博客

03-15

4712

例如，可以根据正样本和负样本的数量进行平衡，或者根据实际场景中目标的出现频率来调整负样本的比例。简单来说，精确率关注的是被分类器预测为正例的样本中有多少是真正的正例，而准确率关注的是分类器对整个数据集的整体预测准确性。需要注意的是，在实际应用中，过采样和欠采样方法的选择要根据具体的数据分布和分类问题来确定，以及对模型性能的影响进行评估和调优。YOLO的文档中没有固定规定负样本添加的比例。因此，对于YOLOv8或其他目标检测模型，负样本添加的比例通常是根据具体情况进行调整和设置的，并没有固定的标准或规定。

关于目标检测样本集中负样本的引入方法

如果想成为中心，那么就到中心去吧。

04-08

2093

前言在目标检测推理过程中，经常出现误检的情况。将误检的目标引入样本集中，会大幅降低误检率。思路找出误检的目标，并将其裁成切片；将负样本切片粘贴到原先的样本集中。原样本切片引入负样本后的切片代码 small_objects_paste.py import aug as am import glob import random import os from shp2imagexy import shp2imagexy def mkdir(path): if not os.pa