Moet er een steekproef worden genomen die dicht bij de realiteit ligt of met een gelijke klassenbalans bij het trainen van YOLO voor het detecteren van zeldzame objecten?

Bij het trainen van YOLO voor de detectie van zeldzame objecten is het belangrijk om rekening te houden met de klassenbalans, maar de aanpak hangt af van de taak en de gegevens. Als je sampling gebruikt die dicht bij de werkelijke verdeling ligt (dus met natuurlijke onbalans), kan het model slecht leren om zeldzame klassen te herkennen vanwege het gebrek aan voorbeelden.

Daarom worden vaak technieken voor balans toegepast, zoals sampling met een gelijk aantal voorbeelden voor elke klasse of het gebruik van data-augmentatiemethoden voor zeldzame klassen. Dit helpt het model om zeldzame objecten beter te onderscheiden.

Echter, overmatige kunstmatige balancering kan leiden tot overfitting op zeldzame klassen en een verslechtering van de algehele prestaties.

De beste aanpak is het combineren van klassenbalans met de werkelijke verdeling, bijvoorbeeld door gewogen verliesfuncties of focal loss te gebruiken, die de invloed van vaak voorkomende klassen vermindert en de aandacht op zeldzame klassen richt.

Voorbeeld van het gebruik van gewogen sampling:

# Voorbeeld van pseudocode voor het balanceren van klassen
from torch.utils.data import WeightedRandomSampler

class_sample_counts = [1000, 100, 50]  # aantal voorbeelden per klasse
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)

# Gebruik de sampler in de DataLoader