在这种情况下我应该使用 YOLO 吗？
Should I use YOLO in this case?
各位。我是深度学习的新手。我的任务是判断一个足球是否在图像中（图像是从视频中提取的），只需给出真或假。
- 这样的话，YOLO是不是解决这个问题的最佳选择呢？我不需要边界框。而class数为1，只有足球。所以是一个二-classclass化问题（有没有球）
- 如果我使用YOLO，训练时是否需要训练不包含球（因此没有物体）的图像？
- 什么是合理的数据大小？我觉得500000这个数字太大了。
- 最好的注释方式是什么？我有几千张图片（实际上是 500000 张），手工标注几乎是不可能的。有没有自动标注工具？
- 英语不是我的母语。我想找到类似的项目并学习。但是我对任务的描述不好，无法得到正确的答案。能否请您提供更准确的描述，以便我找到类似的项目？
如果你能告诉我我可以阅读什么来解决我的问题，那就太好了。
谢谢。
根据我的经验，我认为您可以在这种情况下使用 YOLO。我做了一个基于在视频帧中检测篮球的类似项目。
如果你使用YOLO，你不需要上面没有球的图像。我建议有各种图片，比如球在移动（模糊）的图片，或者在背景中会让你的模型更健壮。
如果你使用YOLO，你需要标记你的图片（我为此使用了labelimg：https://github.com/tzutalin/labelImg）这不容易自动化，但你可以寻找在线预标记数据集或雇人为您做这件事。 （对于我自己的项目，我手动标记了 2000 张图片，我的模型运行得相当好。
我做了一些搜索并找到了这个。 (https://dbloisi.github.io/tutorial/balldetection.html) 它可能对您有所帮助。这不适用于 YOLO，但也是您项目的有效选项。
希望我的回答对您有所帮助，祝您工作顺利！
各位。我是深度学习的新手。我的任务是判断一个足球是否在图像中（图像是从视频中提取的），只需给出真或假。
- 这样的话，YOLO是不是解决这个问题的最佳选择呢？我不需要边界框。而class数为1，只有足球。所以是一个二-classclass化问题（有没有球）
- 如果我使用YOLO，训练时是否需要训练不包含球（因此没有物体）的图像？
- 什么是合理的数据大小？我觉得500000这个数字太大了。
- 最好的注释方式是什么？我有几千张图片（实际上是 500000 张），手工标注几乎是不可能的。有没有自动标注工具？
- 英语不是我的母语。我想找到类似的项目并学习。但是我对任务的描述不好，无法得到正确的答案。能否请您提供更准确的描述，以便我找到类似的项目？
如果你能告诉我我可以阅读什么来解决我的问题，那就太好了。 谢谢。
根据我的经验，我认为您可以在这种情况下使用 YOLO。我做了一个基于在视频帧中检测篮球的类似项目。
如果你使用YOLO，你不需要上面没有球的图像。我建议有各种图片，比如球在移动（模糊）的图片，或者在背景中会让你的模型更健壮。
如果你使用YOLO，你需要标记你的图片（我为此使用了labelimg：https://github.com/tzutalin/labelImg）这不容易自动化，但你可以寻找在线预标记数据集或雇人为您做这件事。 （对于我自己的项目，我手动标记了 2000 张图片，我的模型运行得相当好。
我做了一些搜索并找到了这个。 (https://dbloisi.github.io/tutorial/balldetection.html) 它可能对您有所帮助。这不适用于 YOLO，但也是您项目的有效选项。
希望我的回答对您有所帮助，祝您工作顺利！