Care sunt caracteristicile antrenamentului de detecție pentru obiecte mici?

Antrenamentul pentru detectarea obiectelor mici are propriile sale caracteristici:

• Rezoluția imaginilor: Obiectele mici pot fi greu de văzut la rezoluție scăzută, așa că este adesea necesar să se utilizeze o rezoluție de intrare mai mare.

• Anotări: Anotările precise și atente sunt deosebit de importante, deoarece erorile mici afectează foarte mult calitatea antrenamentului.

• Arhitectura modelului: Modelele standard pot funcționa prost cu obiecte mici din cauza reducerii puternice a rezoluției spațiale în straturile profunde. Se utilizează:

  • Caracteristici multi-nivel (FPN — Rețele de Piramidă de Caracteristici)
  • Ancore mici sau metode fără ancore

• Augmentări: Augmentările trebuie să păstreze obiectele mici vizibile și să nu le deformeze prea mult.

• Echilibrul claselor: Obiectele mici apar mai rar, așa că este important să se țină cont de dezechilibrul claselor.

• Metrice: Se folosesc metrice sensibile la dimensiunea obiectelor, cum ar fi AP pentru obiecte mici (AP_small).

Pe scurt, pentru o detectare de succes a obiectelor mici, trebuie adaptat modelul, datele și procesul de antrenament la specificul lor.