[問題] 相似物體的物件偵測及實例分割 confidence threshold 設置
作業系統: win10
問題類別: Faster R-CNN、Mask R-CNN
使用工具: python
問題內容:
各位版友好
小弟最近在接觸物件辨識相關應用(商品辨識)
對於輸出結果的confidence threshold設置有些疑問
假設模型訓練時精度已經非常高的情況下，將辨識種類分為兩種
1.辨識的種類差異很大
confidence threshold可以設的非常高，ex:0.9
2.辨識的種類非常相似
confidence threshold設0.9幾乎找不到結果，如果設0.5甚至更低才會有輸出
很相似的種類在訓練時雖然得到很好的結果，但訓練資料不會完全符合實際應用的變化
故設太高可能會辨識不到，設太低可能會得到很多錯誤的結果
不知道一般會怎麼決定confidence threshold呢?
感覺這跟辨識的東西差異性大不大是相依的問題
面對細粒度物件辨識問題時該怎麼決定輸出閾值呢?
目前使用物件偵測Faster R-CNN 及實例分割 Mask R-CNN都會遇到一樣的問題
想請有經驗的幫忙解惑 謝謝!
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 211.21.182.85 (臺灣)
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