请问使用edge implulse训练，如何增加测试集输出框大小的准确性？
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请问用edge implulse训练后的目标检测模型，针对测试图片的输出结果框框太小了怎么办？可否通过增加训练集图片数目，来提升测试集输出框的大小？或者有什么其他办法使结果框大小更准确吗？希望得到回复，谢谢！
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我不知道你说的“输出结果框框太小了”，这个结果框是什么？OpenMV只支持目标点检测，也就是无法得到目标的大小。
我建议用星瞳AI视觉模组，可以跑yolo，性能很好：https://singtown.com/product/50933/singtown-ai-vision-module-sc1/
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多谢收到您的回复，另外请问“OpenMV只支持目标点检测，也就是无法得到目标的大小”那代码检测结果detection_list中为何包含x,y,w,h四个元素呢？个人认为若得不到目标大小，结果应该只含有x，y两个元素。
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w,h不准，只是最中心点的宽高。你可以参考FOMO模型的原理。https://docs.edgeimpulse.com/docs/edge-impulse-studio/learning-blocks/object-detection/fomo-object-detection-for-constrained-devices
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好滴，那我理解openmvplus可进行的目标检测实验均是无法得到目标大小（bounding box）的，只有星瞳AI视觉模组可以；同时，星瞳AI视觉模组不需要编写python就可以识别到物体，想和您确认一下是这样的嘛？
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