关于Google Cloud Vertex AI自定义物体检测的技术咨询

是否需要创建non_cat标签？ #

是的，Vertex AI的图像类训练服务（包括你选的Image Object Detection）基本都需要至少两个类别标签才能完成模型训练——监督学习模型得通过对比目标样本和非目标样本，才能学会区分“有猫”和“没猫”，单一标签的话模型根本没法建立判断逻辑。

用10张随机图像当non_cat训练数据可行吗？ #

可以，但别找完全无关的图。建议你选和实际检测场景匹配的非猫图像：比如你要检测的是家庭环境里的猫，那non_cat就选家里的沙发、抱枕、地板这类常见场景图，而不是沙漠、海洋这类和你业务无关的图。10张是平台要求的最低数量，能多找几张同场景的非猫图，模型实际检测的准确率会更高。

选择Image Object Detection服务的方向对吗？怎么用置信度分数？ #

这个选择完全正确。Image Object Detection刚好匹配你“检测特定自定义物体”的需求，它不仅能识别有没有猫，还能定位猫的位置，给出的置信度分数就是你后端判断的核心依据：

• 你可以自己设定一个置信度阈值（比如0.6或0.7，根据你对准确率的要求调整）；
• 当检测结果里cat的置信度高于阈值，就判定为“存在猫”；低于阈值则判定为“不存在猫”，或者标记出来人工复核。

当前整体方向是否正确？ #

整体方向没问题：选对了适合的服务类型，按平台要求准备双标签训练数据，再通过置信度阈值做后端逻辑判断，完全能满足你的自定义物体检测需求。如果后续实际检测时准确率达不到预期，再补充对应场景的训练数据就行——样本越贴合实际场景，模型效果越好。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Noob Coder