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
对于以人脸检测为代表的目标检测深度学习网络来说,误检是一件非常恼人的事情。把狗检测为猫尚可接受,毕竟有些狗的确长得像猫,但是把墙壁、灯泡、拳头、衣服检测成人脸就不能忍了,明明一点都不像。稍稍思考下,我感觉应该能够从两个方面解释下误检问题。
图像内容问题
在训练人脸检测网络时,一般都会做数据增强,为图像模拟不同姿态、不同光照等复杂情况,这就有可能产生过亮的人脸图像,“过亮”的人脸看起来就像发光的灯泡一样。。。如果 发光灯泡 经过网络提取得到的特征,和 过亮人脸 经过网络提取得到的特征相似度达到临界...