列車中的對象位置是否會影響更快的RCNN？

Question

已經enyone嘗試每個類的位置更快rcnn的影響？

如果我的列車數據有一個對象類總是在框架的一個區域，比方說在圖像的右上角，評估數據集上我有一個圖像，這個對象在其他區域，左下， 更快的RCNN能夠處理這種情況？

或者，如果我想我的網絡找到的所有類的所有我需要在訓練集，涵蓋所有領域提供例如框架方面的？

Answer 1

報價faster-RCNN paper：

我們的方法的一個重要特性是，它是 平移不變性，無論是在錨的條款和 函數計算相對於錨建議。如果 一個圖像中轉換的對象，建議最好 翻譯和相同的功能應該能夠預測在任一位置的 建議。這平移不變性 是用我們的方法*

*由於是FCNs [7]的情況下，我們的網絡是平移不變性到網絡的總步幅

所以，簡單的答案是保證您可能會確定對象主要位於火車集合中的某個位置以及測試集中的其他位置。

的時間長一點的答案是，位置可能有負面影響，可能會影響精確度，它可能會更好，可以讓不同位置的對象;但是您可以嘗試將N個測試樣本添加到列車集中，並查看測試集-N其餘樣本中的準確度變化。