问题描述
我是深度学习的初学者。我的问题将是关于训练模型的方式。我正在训练速度更快的R-CNN resnet 101 coco模型，以便检测房屋上的前开口（窗户，门，车库门，百叶窗...）。 但是，有时垃圾桶，树木或汽车会部分掩盖或完全掩盖前开口，而模型无法检测到前开口或将汽车视为房门。
第一个问题：我想知道是否需要训练模型以检测可能隐藏前门的东西（汽车等）？这样，我也许可以进行更精确的检测，并且仅在处理图片后选择前开口。
第二个问题：我必须在图片上选择前开口以将其提供给模型以进行训练。如果树部分隐藏了窗口，我是否必须选择窗口的可见部分并说它是窗口？还是我必须想象窗口的不可见部分，并通过选择一个带有窗口的可见和不可见部分的矩形（说这是一个窗口）来学习模型的预期？
感谢您的理解，
解决方法
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