我正在创建一个对象检测模型，该模型能够查看图像（以后还会查看视频）并标记图像中的特定对象。然而，在一个关于“枪”和“警察”的数据集中，只有“枪”和“警察”这两个对象被标记，如果图像中恰好有警棍或防暴盾牌，它们并未被标记。然而，确实有单独的数据集用于“防暴盾牌”和“警棍”，因为这些也是我想检测的对象。同样，这些数据集中有时也会有未标记的枪等，因为这些数据集仅用于识别那些特定的对象。

我的问题是：

如果我用这些数据集训练模型，例如在“枪”的数据集上训练时，模型看到了未标记的防暴盾牌，这些图像中的未标记对象是否会在训练“防暴盾牌”时与标记的图像产生冲突并破坏检测？如果是的话，有没有办法隔离训练过程，使其不对图像中未标记的其他对象做出假设？

回答：

如果一个对象在图片中未被标记，这确实是个问题。网络会接收到关于某个对象是什么或不是什么的矛盾信息。据我所知，没有真正的方法可以隔离训练。然而，你可以先在枪的数据集上进行训练，然后让模型遍历并标记其他数据集中的所有枪。对于你想在其他数据集中检测的每个对象，都可以采用同样的方法。