列车中的对象位置是否会影响更快的RCNN？

Question

已经enyone尝试每个类的位置更快rcnn的影响？

如果我的列车数据有一个对象类总是在框架的一个区域，比方说在图像的右上角，评估数据集上我有一个图像，这个对象在其他区域，左下， 更快的RCNN能够处理这种情况？

或者，如果我想我的网络找到的所有类的所有我需要在训练集，涵盖所有领域提供例如框架方面的？

Answer 1

报价faster-RCNN paper：

我们的方法的一个重要特性是，它是 平移不变性，无论是在锚的条款和 函数计算相对于锚建议。如果 一个图像中转换的对象，建议最好 翻译和相同的功能应该能够预测在任一位置的 建议。这平移不变性 是用我们的方法*

*由于是FCNs [7]的情况下，我们的网络是平移不变性到网络的总步幅

所以，简单的答案是保证您可能会确定对象主要位于火车集合中的某个位置以及测试集中的其他位置。

的时间长一点的答案是，位置可能有负面影响，可能会影响精确度，它可能会更好，可以让不同位置的对象;但是您可以尝试将N个测试样本添加到列车集中，并查看测试集-N其余样本中的准确度变化。