Как подойти к задаче детекции объектов при сильном дисбалансе данных?

При сильном дисбалансе данных в задаче детекции объектов важно применять методы, которые помогут улучшить качество модели и избежать смещения в сторону доминирующего класса. Основные подходы:

• Аугментация данных: увеличить количество примеров редких классов с помощью трансформаций (повороты, масштабирование, изменение яркости).

• Пересэмплирование: использовать oversampling для редких классов или undersampling для частых, чтобы сбалансировать датасет.

• Взвешивание потерь: в функции потерь задавать больший вес ошибкам на редких классах (например, использовать focal loss или weighted cross-entropy).

• Использование специализированных архитектур и фреймворков: например, Detectron2, YOLO, TensorFlow Object Detection API поддерживают кастомизацию потерь и аугментацию.

• Метрики: применять метрики, устойчивые к дисбалансу, например, mAP (mean Average Precision) с учетом каждого класса.

Пример использования взвешенной функции потерь в PyTorch:

import torch
import torch.nn as nn

weights = torch.tensor([0.1, 0.9])  # пример весов для двух классов
criterion = nn.CrossEntropyLoss(weight=weights)

outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)

В целом, комбинирование этих методов позволяет повысить качество детекции при дисбалансе данных.