autoML 视觉缺少训练边界框
autoML vision missing training bounding boxes
我正在尝试在 autoML 视觉中创建一个新的对象检测模型。
我遵循了 this & this 个关于如何准备和格式化我的训练数据的指南。
由于某些未知原因，导入数据时缺少很多边界框。例如，具有 84 个边界框的图像在 autoML 中仅加载 12 个。
我已经检查了最小边界框大小、每个图像的最大边界框数量和最大图像大小。
还有其他人遇到同样的问题吗？
还有两个您在描述中没有提到的额外要求，我在这里添加它们，以防万一。
边界框边长：至少0.01 * 图像边的长度。例如，一张 1000 * 900 像素的图像需要至少 10 * 9 像素的边界框
所有边界框都应该在图像内部
另外，好像还有一些limits regarding bounding boxes and labels in the UI；但是，应该是50个，12个实在是太远了
如果您确定您的边界框以及 CSV 满足所有要求，我建议向 Cloud Vision 团队公开 new Issue Tracker，以便他们可以更深入地了解您的问题。
我正在尝试在 autoML 视觉中创建一个新的对象检测模型。 我遵循了 this & this 个关于如何准备和格式化我的训练数据的指南。 由于某些未知原因，导入数据时缺少很多边界框。例如，具有 84 个边界框的图像在 autoML 中仅加载 12 个。
我已经检查了最小边界框大小、每个图像的最大边界框数量和最大图像大小。
还有其他人遇到同样的问题吗？
还有两个您在描述中没有提到的额外要求，我在这里添加它们，以防万一。
边界框边长：至少0.01 * 图像边的长度。例如，一张 1000 * 900 像素的图像需要至少 10 * 9 像素的边界框
所有边界框都应该在图像内部
另外，好像还有一些limits regarding bounding boxes and labels in the UI；但是，应该是50个，12个实在是太远了
如果您确定您的边界框以及 CSV 满足所有要求，我建议向 Cloud Vision 团队公开 new Issue Tracker，以便他们可以更深入地了解您的问题。