如何在更快的 RCNN 中生成背景类？答案

【问题标题】：How to generate background class in faster RCNN?如何在更快的 RCNN 中生成背景类？
【发布时间】：2020-08-19 15:34:30
【问题描述】：

我有一个医学图像集，我正在尝试使用更快的 rCNN 训练我的网络。这个想法是检测图像中的肿瘤。我的示例图像包含如下所示的肿瘤..

我已经提取了所有的肿瘤位置坐标，并准备好使用更快的 rCNN 进行训练。我关注这个 github 页面.. https://github.com/you359/Keras-FasterRCNN 按照这个，输入的文件格式应该是这样的；

file_path_to_the_image, x_min, y_min, x_max, y_max, class

在训练网络时，我还必须包括背景类。例如，benign tumors、malignant tumors、background 作为类。我如何包括背景课程？我不太清楚，如何教系统关于背景课程。如果有人可以提供提示，将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： python python-3.x image-processing conv-neural-network faster-rcnn

【解决方案1】：

https://github.com/you359/Keras-FasterRCNN 从这个链接我们可以看到

/data/imgs/img_001.jpg,837,346,981,456,cow /data/imgs/img_002.jpg,215,312,279,391,cat

所以你可以这样设置

file_path_to_the_image, x_min, y_min, x_max, y_max, benign file_path_to_the_image, x_min, y_min, x_max, y_max, malignant file_path_to_the_image, x_min, y_min, x_max, y_max, background

【讨论】：

我希望这能回答你的问题@Mass17