[mapache]

trenuje model object detection do wykrywania jednej klasy. problem jest taki że ten obiekt się dosyć różny od góry i od boku. w związku z czym detekcja gdy widok jest z góry jest dosyć słaba. więc pomyślałem żeby stworzyć osobną klasę na widok z góry skoro aż tak się różni. z tym że zastanawiam się jak to adnotować w dataset treninowym gdy mam rzut izometryczny. czy zaznaczyć całość i dać jako że to dwie klasy czy może spróbować jakoś oddzielić ten widok górny od dolnego. ogólnie niby model osiąga mAP na poziomie 0.9 ale słabo sobie radzi gdy jest widok z góry

#deeplearning #uczeniemaszynowe #programowanie

[Bejro]

@mapache: Ogólnie to zupełnie nie ma różnicy czy dasz 2 klasy czy nie. Brzmi jakbyś miał mniej przykładów widoku z góry i tyle. Możesz spróbować dać wagi dla przykładów tak aby widoki z góry były bardziej znaczące. Ewentualnie daj większą argumentację dla przykładów klasy z góry.