前言
经历了场景需求调研，方案技术路线。下面开始时间算法开发：
; 一、目标检测框不稳定类型
1.目标检测框的宽高比不稳定
2.目标检测框的中心坐标稳定
3.目标检测框连续若干帧检测不到
二、目标检测框不稳定的原因
- 图像采集设备的噪声
- 光照天气等因素的影响
- 解码噪声的影响
- 数据不均衡的影响
（1）类别不平衡：前景和背景不平衡、前景中不同类别输入包围框的个数不平衡；
（2）尺度不平衡：输入图像和包围框的尺度不平衡，不同特征层对最终结果贡献不平衡；
（3） 空间不平衡：不同样本对回归损失的贡献不平衡、正样本IoU分布不平衡、目标在图像中的位置不平衡；
（4）目标函数不平衡：不同任务（比如回归和分类）对全局损失的贡献不平衡
三、优化方法
3.1 数据标注方面
在数据采集的过程中，我们去采集不同环境下的数据，例如：阴天、下雨、下雪、夜晚、强光照环境。数据标注方面尽量按照严格的标准去标注数据。
3.1 模型方面
在训练过程中对数据进行增强，增加其他的小trics。使用模型的评价指标、挑选合适的模型。
3.3 后处理方面
在获取检测的目标框信息后，可以使用一些滤波、跟踪的算法去平滑检测的边界框。
Original: https://blog.csdn.net/zhibing_ding/article/details/124863079
Author: ZhiBing_Ding
Title: 目标检测后处理中检测框不稳定的处理方式
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/680718/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！