PaddlePaddle/PaddleDetection

目标特别小，但数据集足够情况下，目前哪些模型比较合适？

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#3468 aperta il 22 giu 2021

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Descrizione

目前使用的是fater-rcnn+FPN，也调了合适的anchor,但是结果仍然不太理想，选取一张：图像大小5472 * 3078 而目标大小仅有70*60,其余图大小和目标大小都差不多，针对该单类类别数据集有7W左右。

Guida contributor

Direzione di ricerca
Ricerca modelli di rilevamento oggetti all'avanguardia per oggetti piccoli. Esplora lo zoo di modelli di PaddleDetection per modelli ottimizzati per il rilevamento di oggetti piccoli, come quelli con reti piramidali di caratteristiche o meccanismi di attenzione. Considera tecniche di aumento dei dati come il mosaico e l'addestramento multi scala. Rivedi anche issue e PR correlate nel repository per discussioni precedenti sul rilevamento di oggetti piccoli.
Tech stack
python
Dominio
machine learning
Tipo issue
Ricerca
DifficoltàQuanto dovrebbe essere impegnativa per un nuovo contributor.
3
Tempo stimatoTempo stimato per completare e verificare uno scope piccolo.
1-2 giorni
Stato attivitàQuanto è probabile che la issue sia ancora attiva e reviewable.
Datata
ChiarezzaQuanto chiaramente la issue descrive problema, scope e risultato atteso.
Chiara
Prerequisiti
Nessuno
Adatta ai principiantiQuanto la issue è adatta a contributor alla prima esperienza.
30