Нужно ли делать сэмплинг приближенный к реальности или с равным балансом классов при обучении YOLO на детекцию редких объектов?

При обучении YOLO на детекцию редких объектов важно учитывать баланс классов, но подход зависит от задачи и данных. Если использовать сэмплинг, приближенный к реальному распределению (то есть с естественным дисбалансом), модель может плохо научиться распознавать редкие классы из-за недостатка примеров.

Поэтому часто применяют техники балансировки, например, сэмплинг с равным количеством примеров для каждого класса или использование методов увеличения данных (data augmentation) для редких классов. Это помогает модели лучше выделять редкие объекты.

Однако чрезмерное искусственное выравнивание может привести к переобучению на редких классах и ухудшению общей производительности.

Оптимальный подход — комбинировать балансировку классов с учетом реального распределения, например, использовать взвешенные функции потерь или фокусированную потерю (focal loss), которая снижает влияние часто встречающихся классов и акцентирует внимание на редких.

Пример использования взвешенного сэмплинга:

# Пример псевдокода для балансировки классов
from torch.utils.data import WeightedRandomSampler

class_sample_counts = [1000, 100, 50]  # количество примеров для каждого класса
weights = 1. / torch.tensor(class_sample_counts, dtype=torch.float)
samples_weight = weights[labels]
sampler = WeightedRandomSampler(samples_weight, num_samples=len(samples_weight), replacement=True)

# Использовать sampler в DataLoader