为一类检测创建一个良好的训练集

我正在egohands数据集上训练一个单类(hands(对象检测器。我的问题是，它能检测到太多像手这样的东西。感觉就像是在检测所有像手一样肤色的东西。

我认为最可能的解释是我的训练集很差，因为训练集的每一张图像都包含手，而且图像上几乎没有其他肤色元素。我想也有必要呈现而不是的网络图像，你试图检测什么？

在投入大量时间创建更好的训练集之前，我只想验证我的假设是正确的。因此，我非常感谢每一个暗示，希望我做错了。

对象检测预处理是关键步骤，请格外小心，因为检测网络对几何变换很敏感。

一些行之有效的数据增强方法包括：

1.用于随机裁剪的随机几何变换(具有约束(，

2.随机扩展，

3.随机水平翻转

4.随机调整大小(使用随机插值(。

5.亮度、色调、饱和度和对比度的随机颜色抖动

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