御航智能项目部经理高松鹤：

我个人理解负样本可能分成两种情况，一种是存在缺陷和不存在缺陷，目前存在缺陷的量相对比较少，大部分都是不存在缺陷的，如果这个作为一个负样本的话，负样本是足够多的。另外一个理解就是误识别，以鸟巢为例，杆塔上面有一个鸟巢和杆塔后边有一些杂草，后面的情形在不同角度拍摄时，可能会与前一种情形相似，这种情况作为负样本，会采用迭代训练的方法，就是先训练出一个模型，里面可能会有误识别率，把一些不是鸟巢的识别为鸟巢，然后把结果记下来，把它做成负样本再输入进去，进行迭代训练。这样就可以告诉模型哪些是鸟巢，哪些不是鸟巢，从而保证识别的准确率。