¿Es necesario hacer un muestreo aproximado a la realidad o con un equilibrio de clases igual al entrenar YOLO para detectar objetos raros?

Al entrenar YOLO para la detección de objetos raros, es importante tener en cuenta el equilibrio de clases, pero el enfoque depende de la tarea y los datos. Si se utiliza un muestreo cercano a la distribución real (es decir, con un desequilibrio natural), el modelo puede aprender mal a reconocer clases raras debido a la falta de ejemplos.

Por lo tanto, a menudo se aplican técnicas de equilibrio, como el muestreo con una cantidad igual de ejemplos para cada clase o el uso de métodos de aumento de datos (data augmentation) para clases raras. Esto ayuda al modelo a destacar mejor los objetos raros.

Sin embargo, un equilibrio artificial excesivo puede llevar a un sobreajuste en clases raras y a un rendimiento general deteriorado.

El enfoque óptimo es combinar el equilibrio de clases considerando la distribución real, por ejemplo, usando funciones de pérdida ponderadas o pérdida focal (focal loss), que reduce la influencia de clases frecuentes y enfatiza las clases raras.

Ejemplo de uso de muestreo ponderado:

# Ejemplo de pseudocódigo para balancear clases
from torch.utils.data import WeightedRandomSampler

class_sample_counts = [1000, 100, 50]  # número de ejemplos para cada clase
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)

# Usar sampler en DataLoader