Ce tehnici ajută în clase foarte dezechilibrate în CV?

În sarcinile de viziune computerizată (CV) cu clase foarte dezechilibrate, se aplică următoarele tehnici:

• Augmentarea datelor pentru clasa minoritară: creșterea numărului de exemple ale clasei rare prin transformări (rotații, scalare, deplasări).

• Utilizarea metodelor de ponderare a claselor: în timpul antrenamentului modelului, se poate atribui o pondere mai mare erorilor din clasa minoritară pentru ca modelul să acorde mai multă atenție acesteia.

• Eșantionarea datelor:

  • Oversampling — creșterea artificială a datelor pentru clasa rară.
  • Undersampling — reducerea numărului de exemple din clasa majoritară.

• Utilizarea funcțiilor de pierdere specializate: de exemplu, Focal Loss, care se concentrează pe exemplele dificil de clasificat.

• Colectarea de date suplimentare: dacă este posibil, pentru clasa minoritară.

Aceste metode ajută la îmbunătățirea calității modelului pentru clasele rare și evită biasul în direcția claselor majoritare.