我有一个看起来像钢笔的单一对象的数据集,我需要数一数。我想使用目标检测和目标跟踪器。经过大量研究,我决定使用yolov5和deep sort。在标记数据集并对其进行训练之后,它工作得很好,直到大问题出现。当“笔”以对角方式并排堆叠时,Yolo无法检测到它们,因为标签彼此太近。我试图将thresh hold提高到0.95,但仍然存在问题。
我意识到在我的数据集中,大多数标签至少有60%的重叠,这意味着在大多数情况下,标签包含一个对象和一半或更多。
所以最大的问题是,当Yolo没有能力以对角方式标记时,如何在如此拥挤的场景中检测对象
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