Machine learning autoML vision缺少训练边界框
我正在尝试在autoML vision中创建一个新的对象检测模型。 我遵循了有关如何准备和格式化培训数据的指南。 由于一些未知的原因，在导入数据时会丢失很多边界框。例如，具有84个边界框的图像在autoML中仅加载12个边界框 我已经检查了最小边界框大小、每个图像的最大边界框数量和最大图像大小Machine learning autoML vision缺少训练边界框,machine-learning,computer-vision,google-cloud-vision,google-vision,automl,Machine Learning,Computer Vision,Google Cloud Vision,Google Vision,Automl,我正在尝试在autoML vision中创建一个新的对象检测模型。 我遵循了有关如何准备和格式化培训数据的指南。 由于一些未知的原因，在导入数据时会丢失很多边界框。例如，具有84个边界框的图像在autoML中仅加载12个边界框 我已经检查了最小边界框大小、每个图像的最大边界框数量和最大图像大小 还有其他人遇到同样的问题吗？还有两个附加要求，您在说明中没有提到，我在这里添加它们，以防万一 边界框边长度：图像边的长度至少为0.01*。例如，1000*900像素的图像需要至少10*9像素的边界框 所
还有其他人遇到同样的问题吗？还有两个附加要求，您在说明中没有提到，我在这里添加它们，以防万一
- 边界框边长度：图像边的长度至少为0.01*。例如，1000*900像素的图像需要至少10*9像素的边界框
- 所有边界框都应位于图像内部