弱标注

摘要：
本文主要描述了坐标在XML文档中的存储及其在检测算法中的应用。训练算法将图像输入神经网络，输出物体框的位置坐标。样本标注涉及输入和输出，图像为输入，txt文件为输出。对于同一张图片，图像名称、标签文件名和txt文件需对应。针对图片级别的弱标注可以覆盖新的种类，降低了标注成本并增强了模型的拓展性。在模型训练中，通过数据增强来扩充数据集，并采用像素级相似度迁移来提供更细粒度的监督。在核酸采样期间，呼吁居民遵守规定并避免传播不实信息。数据采集后进行标注，手动标注图片中物体的位置以供机器学习。采用弱样本语义分割学习模式来处理新种类像素的标注问题。此外，文章还涉及图像处理和模型训练的其他细节，如数据选取、评估方法、调参、样本采集等。最后强调了采集真实应用场景数据的重要性。