Faut-il effectuer un échantillonnage proche de la réalité ou avec un équilibre des classes lors de l'entraînement de YOLO pour la détection d'objets rares?

Lors de l'entraînement de YOLO pour la détection d'objets rares, il est important de prendre en compte l'équilibre des classes, mais l'approche dépend de la tâche et des données. Si l'on utilise un échantillonnage proche de la distribution réelle (c'est-à-dire avec un déséquilibre naturel), le modèle peut mal apprendre à reconnaître les classes rares en raison du manque d'exemples.

C'est pourquoi des techniques d'équilibrage sont souvent appliquées, comme l'échantillonnage avec un nombre égal d'exemples pour chaque classe ou l'utilisation de méthodes d'augmentation de données (data augmentation) pour les classes rares. Cela aide le modèle à mieux distinguer les objets rares.

Cependant, un équilibrage artificiel excessif peut conduire à un surapprentissage sur les classes rares et à une dégradation des performances globales.

L'approche optimale consiste à combiner l'équilibrage des classes en tenant compte de la distribution réelle, par exemple en utilisant des fonctions de perte pondérées ou la perte focale (focal loss), qui réduit l'influence des classes fréquentes et met l'accent sur les classes rares.

Exemple d'utilisation d'un échantillonnage pondéré :

# Exemple de pseudocode pour équilibrer les classes
from torch.utils.data import WeightedRandomSampler

class_sample_counts = [1000, 100, 50]  # nombre d'exemples pour chaque classe
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)

# Utiliser le sampler dans le DataLoader