Python 将注释作为基本事实与图像一起提供给模型

我正在研究一个物体检测模型。我有带注释的图像，其值存储在带有列（filename、x、y、w、h、class）的数据框中。我在/drive/mydrive/images/目录中有我的图像。我已将数据帧保存到同一目录中的CSV文件中。现在，我在CSV文件中有注释，在images/目录中有图像

我想将这个CSV文件作为地面真相与图像一起提供，这样当模型识别边界框时，它就会学习边界框的内容

如何将带有图像的CSV文件馈送到模型中，以便我可以训练我的模型进行检测，并在以后使用相同的方法预测类似图像的边界框

我不知道如何进行

---

我没有得到一个错误。我只想知道如何为图像提供边界框，以便网络可以学习这些边界框。

我们需要将边界框提供给损失函数。我们需要设计一个自定义损失函数，对边界框进行预处理，并在反向传播过程中进行反馈。

我们需要将边界框反馈给损失函数。我们需要设计一个自定义损失函数，对边界框进行预处理，并在反向传播过程中进行反馈