Да ли је потребно направити узорак који је близак стварности или са једнаким балансом класа при обуци YOLO за детекцију ретких објеката?

При обучении YOLO для обнаружения редких объектов важно учитывать баланс классов, но подход зависит от задачи и данных. Если использовать сэмплирование, приближенное к реальному распределению (то есть с естественным дисбалансом), модель может плохо научиться распознавать редкие классы из-за недостатка примеров.

Поэтому часто применяют техники балансировки, например, сэмплинг с равным количеством примеров для каждого класса или использование методов увеличения данных (data augmentation) для редких классов. Это помогает модели лучше выделять редкие объекты.

Однако чрезмерное искусственное выравнивание может привести к переобучению на редких классах и ухудшению общей производительности.

Оптимальный подход — комбинировать балансировку классов с учетом реального распределения, например, использовать взвешенные функции потерь или фокусированную потерю (focal loss), которая снижает влияние часто встречающихся классов и акцентирует внимание на редких.

Пример использования взвешенного сэмплинга:

# Пример псевдокода для балансировки классов
from torch.utils.data import WeightedRandomSampler

class_sample_counts = [1000, 100, 50]  # количество примеров для каждого класса
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)

# Использовать sampler в DataLoader