我使用TensorFlow对象检测API从头开始训练Pascal VOC数据集。在经过200,000次训练步骤后，我初步查看了一些结果，尽管结果总体上还可以，但我发现经常在重叠区域内对同一类别进行多次检测。例如，请看以下检测结果（请忽略第一张图片中错误的人员检测）：
有没有什么通用的方法可以避免对同一对象进行多次检测？我猜这是由于重叠的区域提议导致的，检测网络预测的对象与真实数据的IoU阈值超过0.7，所以也许将这个阈值设得更高一些会有所帮助？
回答：
你是指完全从头开始，还是使用了fine_tune_checkpoint？
正如其他人所建议的，你可以增加NMS的IOU阈值（将其降低到大约0.01，这样如果一个区域与另一个区域重叠，就可以有效地防止该区域被检测到）。
