如果对象大于图像，我应该如何标记对象以检测它们，例如，我想标记一栋建筑，但在图片中只能看到建筑的一部分(窗户和门，没有屋顶(。还是应该从数据集中删除这些图片？
谢谢！
不要给它们贴标签。将它们从训练集中丢弃。模型需要学习负类(背景(和正类(窗户、门(之间的区别。如果正类获取整个图像，则该模型将存在大量的假阳性问题。
在我看到的每个对象检测数据集中，这样的对象只会有标签覆盖任何可见的对象，所以边界框会一直到图像的边界。
如果你的模型看到这样的图像，这实际上取决于你想让它做什么。如果你想让它能够识别部分建筑，那么你应该把它们保存在你的数据集中，并标记任何可见的东西。
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