多目标大目标包含小目标的训练数据如何处理

[skycat88]

@JunMa11
您好✿，谢谢您们的工作，目前有个问题没有非常明白想请教你
多目标大目标包含小目标的训练数据如何处理
请问是每张图片对每个mask 生成一个二值化图像吗，例如这样一张1.png有三个对象，1.png+1mask.png 1.png+2mask.png 1.png+3mask.png , 多个对象的话，mask 数量比img 数据多几倍

这样的话数据输入应该怎么操作尼？ 我的想法是，一张图片多个对象，都是如下返回格式，只是，每次的image 是同一个图片而已，以mask 对象数量为准
return {
"image": torch.tensor(img_padded).float(),
"gt2D": torch.tensor(gt2D[None, :,:]).long(),
"bboxes": torch.tensor(bboxes[None, None, ...]).float(), # (B, 1, 4)
"image_name": img_name,
"new_size": torch.tensor(np.array([img_resize.shape[0], img_resize.shape[1]])).long(),
"original_size": torch.tensor(np.array([img_3c.shape[0], img_3c.shape[1]])).long()
}

[skycat88]

@JunMa11

[JunMa11]

Hi @skycat88 ,

I would suggest separating it into two files where one file contains the larger object and the other contains the small object.

[skycat88]

@JunMa11
thank you,
I split multiple targets into individual binary images for training.