Какие особенности обучения детекции на маленьких объектах?

Обучение детекции на маленьких объектах имеет свои особенности:

• Разрешение изображений: Маленькие объекты могут быть плохо видны при низком разрешении, поэтому часто требуется использовать более высокое разрешение входных данных.

• Аннотации: Точные и аккуратные аннотации особенно важны, так как небольшие ошибки сильно влияют на качество обучения.

• Архитектура модели: Стандартные модели могут плохо работать с маленькими объектами из-за сильного снижения пространственного разрешения в глубоких слоях. Используют:

  • Многоуровневые признаки (FPN — Feature Pyramid Networks)
  • Мелкие якоря (anchors) или безякорные методы

• Аугментации: Аугментации должны сохранять маленькие объекты видимыми и не искажать их слишком сильно.

• Баланс классов: Маленькие объекты часто встречаются реже, поэтому важно учитывать дисбаланс классов.

• Метрики: Используют метрики, чувствительные к размеру объектов, например AP для маленьких объектов (AP_small).

В итоге, для успешной детекции маленьких объектов нужно адаптировать модель, данные и процесс обучения под их специфику.