Какие методы можно использовать для улучшения распознавания объектов при ограниченном количестве обучающих данных?

Для улучшения распознавания объектов при ограниченном количестве обучающих данных можно использовать следующие методы:

• Увеличение данных (Data Augmentation). sky.pro Создание новых данных на основе имеющихся позволяет модели «увидеть» больше примеров и улучшить свою обобщающую способность. sky.pro Примеры методов увеличения данных: геометрические преобразования (вращение, масштабирование, обрезка и отражение изображений), цветовые преобразования (изменение яркости, контрастности и насыщенности изображений), добавление случайного шума к данным. sky.pro
• Использование предварительно обученных моделей (Transfer Learning). sky.pro Этот метод позволяет использовать знания, полученные моделью на большом наборе данных, для решения новой задачи с ограниченным количеством данных. sky.pro Примеры использования Transfer Learning: дообучение модели на новом наборе данных, начиная с весов, полученных при обучении на большом наборе данных, или извлечение признаков из данных, которые затем используются для обучения другой модели. sky.pro
• Межклассовая и внутриклассовая агрегация. scienceforum.ru Эти методы заключаются в совместном использовании данных нескольких классов или образцов внутри одного класса для создания дополнительных обучающих примеров. scienceforum.ru
• Генерация синтетических данных на основе 3D-моделей. habr.com Имея трёхмерные модели объектов и сцен, можно рендерить их с разных ракурсов, в разных условиях освещения и окружения, получая реалистичные изображения вместе с точной разметкой. habr.com
• Отбор признаков. www.simbirsoft.com Этот метод позволяет построить модель, требующую меньше размеченных данных для обучения, что особенно полезно в случаях с ограниченным объёмом данных. www.simbirsoft.com

Выбор подходящего метода зависит от специфики конкретной задачи и данных. habr.com Для подбора оптимального решения рекомендуется провести несколько экспериментов с разными конфигурациями и размерами датасетов. habr.com