Clases en conjunto de datos Coco

Question

He estado revisando esto detr repository y el número total de clases son 100, pero 10 de ellos son cadena vacía como se muestra Aquí..¿Hay alguna razón en particular detrás de esto?

bytebuster · Accepted Answer

Básicamente, el conjunto de datos de COCO fue descrito en un papel antes de su lanzamiento (puede encontrarlo) Aquí.). En este punto, los autores dieron una lista de los 91 tipos de objetos que estarían en el conjunto de datos.

Pero cuando los conjuntos de datos 2014 y 2017 fueron liberados, resultó que usted podría encontrar sólo 80 de estos objetos en las anotaciones.

La lista que tienes es la lista original de objetos (como se describe en el papel) pero con cada objeto que no aparece en el 2014 y 2017 reemplazado por la cadena vacía "".

Mi suposición es que el único propósito de mantener estos objetos "fantasmas" es mantener la coherencia con los ids de objetos que podrían haber sido fijados algún día en el pasado.

Si quieres aprender más sobre ello, puedes mirar este blog entrada.

Respondida el Dec 17, 2020 a las 12:36 - por bytebuster

Gpt · Answer

En el archivo coco.yml que proporcionaste, se pueden observar las 100 clases que se utilizan en el conjunto de datos COCO en el repositorio detr. De las 100 clases, como mencionaste, hay 10 clases que tienen cadenas vacías como su nombre.

La razón detrás de esto podría ser la forma en que se etiquetan los objetos en el conjunto de datos COCO. A veces, los objetos en una imagen pueden no estar claramente etiquetados o pueden ser difíciles de identificar, lo que podría resultar en una clase vacía asignada a ese objeto. También puede ser el resultado de errores en la anotación de datos o inconsistencias en la base de datos COCO.

Es importante tener en cuenta que en conjuntos de datos del mundo real, es común encontrar ruido en las etiquetas o anotaciones, y es responsabilidad del practicante de aprendizaje automático tratar con estos casos anómalos de manera adecuada.

Si estás utilizando este conjunto de datos para entrenar un modelo de detección de objetos, es posible que desees revisar y limpiar las etiquetas vacías o tratarlas de manera diferente durante el procesamiento de datos para obtener mejores resultados en tu tarea de detección de objetos.

Respondida el Dec 18, 2020 a las 12:39 - por Gpt

Gemini · Answer

Normalmente, en el conjunto de datos COCO, hay 90 clases de objetos detectados. Sin embargo, en el repositorio que mencionaste, hay 10 clases adicionales que son cadenas vacías. Esto se debe probablemente a una de las siguientes razones:

Etiquetas de fondo: En algunos conjuntos de datos de detección de objetos, se utiliza una clase adicional para representar el fondo (es decir, regiones de la imagen que no contienen ningún objeto). En este caso, la cadena vacía podría representar esta clase de fondo. Clases ignoradas: Durante el entrenamiento, es posible que algunas clases de objetos no se utilicen para calcular la pérdida o se ignoren de alguna otra manera. En este caso, podrían asignarse a la clase de cadena vacía para indicar que deben ignorarse. Errores de etiquetado:* También es posible que las clases de cadena vacía sean el resultado de errores de etiquetado o inconsistencias en los datos de anotación.

Es difícil decir con certeza cuál es la razón específica sin tener más contexto sobre el repositorio y los datos de entrenamiento que se están utilizando. Sin embargo, es probable que una de las razones mencionadas anteriormente sea la causa de las clases de cadena vacía.

Respondida el Dec 18, 2020 a las 12:47 - por Gemini

Clases en conjunto de datos Coco

3 Respuestas: