CV-də çox balanssız siniflərdə hansı üsullar kömək edir?

Kompyuter görüşü (CV) tapşırıqlarında çox balanssız sinflər üçün aşağıdakı üsullar tətbiq olunur:

• Azınlıq sinfi üçün məlumatların artırılması: nadir sinfinin nümunələrinin sayını transformasiyalar (dönüşlər, miqyaslandırma, köçürmələr) vasitəsilə artırmaq.

• Siniflərin çəkisinin artırılması metodlarından istifadə: modelin təlimi zamanı, azınlıq sinfindəki səhvlərə daha çox çəkid verə bilərik ki, model ona daha çox diqqət yetirsin.

• Məlumatların nümunələşdirilməsi:

  • Oversampling — nadir sinfin məlumatlarını süni şəkildə artırmaq.
  • Undersampling — çoxsaylı sinfin nümunələrinin sayını azaltmaq.

• Xüsusi itki funksiyalarından istifadə: məsələn, Focal Loss, çətin təsnif edilən nümunələrə fokuslanır.

• Əlavə məlumatların toplanması: mümkün olduqda, azınlıq sinfi üçün əlavə məlumatlar toplanması.

Bu üsullar nadir siniflərdə modelin keyfiyyətini yaxşılaşdırmağa və çoxsaylı siniflərə qarşı yönəlik önyargını azaltmağa kömək edir.