为什么归一化的目标检测结果中会有负坐标？(CoreML、远景、Swift、Ios)

在目标检测中，归一化是一种常见的预处理技术，旨在将检测结果标准化到一个统一的范围内，通常是[0, 1]或[-1, 1]。这种处理有助于模型更快地收敛，并提高检测的准确性。然而，归一化的目标检测结果中出现负坐标值可能由以下几个原因造成：

• 数据预处理错误：如果目标的坐标值在归一化之前没有正确地转换为相对于图像宽度和高度的比例值，就可能导致负坐标的出现。
• 模型输出错误：网络结构或训练过程中的问题可能导致模型输出的归一化坐标值异常，包括负坐标。
• 数据集标注错误：数据集中标注的坐标值如果存在误差，也可能导致归一化后出现负坐标。

为了解决这些问题，可以采取以下措施：

• 在进行归一化操作之前，确保目标的坐标值正确地转换为相对于图像宽度和高度的比例值。
• 在目标检测模型的训练过程中，确保网络结构和训练参数的正确性。
• 在数据集的标注过程中，进行严格的标注质量控制。

通过上述方法，可以有效避免归一化目标检测结果中出现负坐标的情况，从而提升目标检测的准确性和可靠性。