Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

📸 Как улучшить качество YOLO-детекции?

Наш подписчик задал этот вопрос, и мы нашли подробный гайд на тему. Вот основные моменты:

🎯 Данные:
• Большой размер тренировочного датасета → помогает модели адаптироваться к разным условиям.
• Точность разметки → корректная аннотация повышает чувствительность модели к деталям.
• Выбор фона → релевантные фоны уменьшают ложные срабатывания.

🎯 Размер изображений и батч:
• Крупные изображения → могут повысить точность, но требуют больше вычислений.
• Маленький батч → может замедлить обучение, но поможет избежать проблем с памятью.

🎯 Эпохи и гиперпараметры:
Слишком мало эпох – недообучение, слишком много – переобучение.

🎯 Что еще можно сделать:
• Гистограммное выравнивание → улучшает изображения.
• Извлечение признаков → помогает модели лучше понимать объекты.
• Комбинация алгоритмов → можно объединить YOLO с другими моделями.

Хотите углубиться в тему? Вот подробная статья: https://clc.to/jDz1DQ
🤔 А что бы вы добавили к этому списку?

Библиотека дата-сайентиста #междусобойчик

💯3❤1👍1😁1

www.tgoop.com/dsproglib/6206

2.11K viewsedited  Mar 10 at 12:10

📸 Как улучшить качество YOLO-детекции?

Наш подписчик задал этот вопрос, и мы нашли подробный гайд на тему. Вот основные моменты:

🎯 Данные:
• Большой размер тренировочного датасета → помогает модели адаптироваться к разным условиям.
• Точность разметки → корректная аннотация повышает чувствительность модели к деталям.
• Выбор фона → релевантные фоны уменьшают ложные срабатывания.

🎯 Размер изображений и батч:
• Крупные изображения → могут повысить точность, но требуют больше вычислений.
• Маленький батч → может замедлить обучение, но поможет избежать проблем с памятью.

🎯 Эпохи и гиперпараметры:
Слишком мало эпох – недообучение, слишком много – переобучение.

🎯 Что еще можно сделать:
• Гистограммное выравнивание → улучшает изображения.
• Извлечение признаков → помогает модели лучше понимать объекты.
• Комбинация алгоритмов → можно объединить YOLO с другими моделями.

Хотите углубиться в тему? Вот подробная статья: https://clc.to/jDz1DQ
🤔 А что бы вы добавили к этому списку?

Библиотека дата-сайентиста #междусобойчик

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение