对于使用model_main.py 通过Tensorflow API 进行对象检测，当我在pipeline.config 的random_horizontal_flip 中的data_augmentation_options 中使用即train_config 时，我的边界框是否也受到影响？这非常重要，否则这些选项将不适用。 This 是同样的问题，但没有正确回答。
最佳答案
是的，边界框以同样的方式受到影响。
特别是 random_horizontal_flip ，您可以通过查看 function 来验证它，它也接收框。
翻转边界框是 here 。
请注意，并非所有增强选项都需要更改边界框，但需要更改的选项 - 相应地更改边界框。
关于Tensorflow 对象检测 API 数据增强边界框，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/53389959/