È necessario fare un campionamento vicino alla realtà o con un equilibrio di classi durante l'addestramento di YOLO per il rilevamento di oggetti rari?

Durante l'addestramento di YOLO per il rilevamento di oggetti rari, è importante considerare l'equilibrio delle classi, ma l'approccio dipende dal compito e dai dati. Se si utilizza un campionamento vicino alla distribuzione reale (cioè con uno squilibrio naturale), il modello potrebbe imparare male a riconoscere le classi rare a causa della mancanza di esempi.

Per questo motivo, si applicano spesso tecniche di bilanciamento, come il campionamento con un numero uguale di esempi per ogni classe o l'uso di metodi di aumento dei dati (data augmentation) per le classi rare. Questo aiuta il modello a distinguere meglio gli oggetti rari.

Tuttavia, un eccessivo bilanciamento artificiale può portare a un overfitting sulle classi rare e a una diminuzione delle prestazioni complessive.

L'approccio ottimale è combinare il bilanciamento delle classi considerando la distribuzione reale, ad esempio utilizzando funzioni di perdita ponderate o focal loss, che riducono l'influenza delle classi frequenti e mettono in evidenza quelle rare.

Esempio di utilizzo di campionamento ponderato:

# Esempio di pseudocodice per bilanciare le classi
from torch.utils.data import WeightedRandomSampler

class_sample_counts = [1000, 100, 50]  # numero di esempi per ogni 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)

# Usare il sampler nel DataLoader