YOLO中同一目标标注多个同类边界框是否可行？对模型有何影响？

• 是否可以添加：可以手动添加，但绝大多数目标检测的标注规范里，这属于错误标注，不建议这么操作。
• 对模型的影响：
  • 大概率会导致模型出错：目标检测模型基本是按“单目标对应单个标注框”的逻辑训练的，同一目标上的多个同类别框会让模型混淆目标的真实边界，训练时损失计算出现混乱，最终可能出现重复检测框、定位偏差甚至类别判断错误的问题。
  • 不可能提升精度：重复标注不会给模型提供任何有效额外信息，反而会引入标注噪声，干扰模型学习目标的真实特征。
  • 无影响的情况极罕见：只有极少数专门定制的特殊模型（比如针对密集重叠目标的场景，但这类场景也是针对不同目标的重叠，而非同一目标重复标注）才可能不受影响，常规模型基本都会受干扰。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user29330