MASK-RCNN 的标记数据集：只有观察良好的对象？

Question

我将使用 mark-rcnn（基于 tensorflow）来检测一些汽车和汽油罐。 我现在拥有的图像包含汽车和罐子。但我对面具不放心：

1. 是否需要将图像中的对象完全标记，或者它的某些部分最好不要分配（如果涉及汽车或汽油罐） - 如果图片中有多个相同类型的对象需要检测到，但它们一个接一个地站立，并且部分相互重叠（例如，汽车一个接一个地停在停车场）
2. 我是否必须对每辆车进行遮罩，即使车上有一小块，还是必须以一定的可见度值（50%？70%？）等遮罩？或者最好完全避免使用此类图片，只标记汽车完全可见的图片？
3. 对 mask-rcnn 架构还有什么要求，可以在哪里学习？
4. 在 1024x1024 图像上学习 mask rcnn 的计算机应该是什么近似配置？

Answer 1

1）我建议你只标记你需要检测的对象，如果它与该部分重叠不要标记它，使用多边形形状进行注释！！！！！！

2)最好的办法是尝试在每个注释中标记整辆车，无论它看起来多小或大。

3)Python，库的使用，推荐你使用conda，训练时使用tensorflow-gpu会更快。

4)MaskRCNN 有一个管理它的函数，我想你可以在 utils.py 中找到

def resize_image():

此函数调整图像大小，保持纵横比不变