问题描述
大家好，很抱歉只有在我再次需要帮助时才进来。另外我不确定这是否是这个问题的正确论坛。这不完全是关于编码，更多是关于模型应用。
我希望使用 Mask-RCNN 之类的东西（也在研究混合任务级联）来进行对象检测和实例分割。
问题在于，除了图像数据集之外，我还想加入其他参数以帮助 Mask-RCNN 进行检测和分割。
假设我有一个建筑物数据集，我想检测窗户、门、阳台等。 对于每张图片，我都有额外的参数，例如建筑风格、建造年份、用途（商店、办公室或住宅），或者我可能想出的其他任何东西。
如何将这些附加信息提供给 Mask-RCNN 模型？
我正在考虑修改图像的角落像素，例如办公室左上角的红色，商店的蓝色，住宅的绿色，以及顶部不同深浅的灰色-例如，右角表示建造年份。 这行得通吗？它会帮助模型进行检测和分割吗？有没有其他方法可以向模型提供额外信息？
抱歉，问题有点长，但我将主要问题加粗以帮助阅读。 感谢您的阅读以及任何确认或建议！
解决方法
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