faster rcnn做物体检测时，比如车牌检测，总会把形状或颜色图案跟车牌相似的 物体检测出来
第一，可以把检测的阈值提高，不过这可能会降低recall。第二，如果false positive的score也很高，你可以考虑把数据里面pattern不明显的样本去掉。第三，如果清理过数据，可以考虑再做hard negative mining. 负样本就是那些false positive.第四，如果你是做车牌检测，这种小物体检测慎用roi pooling
■网友
用cascade cnn做检测。在高精度层，用车牌做正样本，和车牌相似的图片做负样本，应该会更好的区分车牌 和 与车牌相似的物体吧。贴个代码: qinhuan/cascadeCNN_license_plate_detection .由于速度要求（cpu约10FPS），精度低一些，如果想提高精度，可以提高网络模型复杂度和增大输入图片大小。
■网友
【faster rcnn做物体检测时，比如车牌检测，总会把形状或颜色图案跟车牌相似的 物体检测出来】 您好 请问您有车牌检测的数据集吗？车牌的位置需要标注的 谢谢
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