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- 一、问题描述 在目标检测任务中，一张图片中的目标框在整张图片上面的位置可能会不一样，有的目标框可能分布在图片的中间，有的目标框可能分布在图片的边缘位置，边缘化程度，即目标框中心距离图片中心距离占图片总距离的比值，越大表示物体越靠近边缘。下图表示的是图片中标记框距离中心比较远的场景，即标记框的边缘化分布比较严重。图1 图片标记框边缘化分布示例目标框边缘化敏感度就是描述这种现象的指标，检测模型... 一、问题描述 在目标检测任务中，一张图片中的目标框在整张图片上面的位置可能会不一样，有的目标框可能分布在图片的中间，有的目标框可能分布在图片的边缘位置，边缘化程度，即目标框中心距离图片中心距离占图片总距离的比值，越大表示物体越靠近边缘。下图表示的是图片中标记框距离中心比较远的场景，即标记框的边缘化分布比较严重。图1 图片标记框边缘化分布示例目标框边缘化敏感度就是描述这种现象的指标，检测模型...
- 在目标检测任务中，一张图片的的单个目标框可能会被其他目标框覆盖，目标框的堆叠度就是描述这种现象的指标，本博客将介绍该现象的背景以及分析相关的解决方法 在目标检测任务中，一张图片的的单个目标框可能会被其他目标框覆盖，目标框的堆叠度就是描述这种现象的指标，本博客将介绍该现象的背景以及分析相关的解决方法
- 在目标检测的模型评估阶段，目标检测的假阳性（误检分析）以及假阴性（漏检分析）是比较重要的一环，那么如何降低误检和漏检情况下的位置偏差呢，本博客将详细介绍相关的技术细节 在目标检测的模型评估阶段，目标检测的假阳性（误检分析）以及假阴性（漏检分析）是比较重要的一环，那么如何降低误检和漏检情况下的位置偏差呢，本博客将详细介绍相关的技术细节
- 在目标检测的模型评估阶段，目标检测的假阳性（误检分析）以及假阴性（漏检分析）是比较重要的一环，如何降低误检以及漏检中的类别误差呢，本博客将对相关的技术进行介绍和分析。 在目标检测的模型评估阶段，目标检测的假阳性（误检分析）以及假阴性（漏检分析）是比较重要的一环，如何降低误检以及漏检中的类别误差呢，本博客将对相关的技术进行介绍和分析。
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- 在ModelArts平台立预置了很多数据处理能力，其中一项就是数据去重。例如用户拍摄了很多段视频，对视频进行抽帧，采集出来的数据可能存在大量重复数据，重复数据对模型精度提升并没有太大作用，反而需要花费很多时间对其进行标注。如果用户有这种场景，就可以使用ModelArts的数据去重能力，根据相似度去删除一些重复度比较高的数据，从而节约用户的标注量。数据处理技术简介：目前业界常用的数据去重手段是... 在ModelArts平台立预置了很多数据处理能力，其中一项就是数据去重。例如用户拍摄了很多段视频，对视频进行抽帧，采集出来的数据可能存在大量重复数据，重复数据对模型精度提升并没有太大作用，反而需要花费很多时间对其进行标注。如果用户有这种场景，就可以使用ModelArts的数据去重能力，根据相似度去删除一些重复度比较高的数据，从而节约用户的标注量。数据处理技术简介：目前业界常用的数据去重手段是...
- 数据处理——ModelArts AI企业智能开发中至关重要一环数据处理就是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。并且在机器学习的开发过程中，数据处理是需要耗费用户大量时间完成的。因此在ModelArts平台里，我们内置了很多数据处理的能力，去处理用户常见的数据问题，大家可以去使用ModelArts的数据处理能力，了解AI企业开发过... 数据处理——ModelArts AI企业智能开发中至关重要一环数据处理就是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。并且在机器学习的开发过程中，数据处理是需要耗费用户大量时间完成的。因此在ModelArts平台里，我们内置了很多数据处理的能力，去处理用户常见的数据问题，大家可以去使用ModelArts的数据处理能力，了解AI企业开发过...
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