Pasti! Aya kaayaan dimana ngagunakeun perséntasi data latar anu langkung ageung tiasa henteu épéktip dina ningkatkeun kinerja deteksi obyék. Contona, upami obyék-objék anu dipikaresep langka pisan dina sét data, ningkatkeun perséntasi data latar anu paling langka henteu tiasa ngabantosan, sabab modélna masih tiasa bajoang pikeun diajar ngadeteksi obyék langka bahkan kalayan langkung seueur data latar. Salaku tambahan, upami obyék-objék anu dipikaresep gaduh penampilan anu variabel pisan, sapertos dina pamandangan médis, ningkatkeun perséntasi data latar anu tiasa henteu épéktip sapertos ngahasilkeun data sintétik anu nutupan rentang penampilan anu langkung lega. Pikeun nangtoskeun perséntasi data latar anu cocog pikeun kasus panggunaan khusus, penting pikeun ngabédakeun kasaimbangan antara jumlah obyék sareng sampel dina sét data. Ideal, set data ngagaduhan tingkat anu cekap pikeun ngamungkinkeun minat pikeun ngadeteksi obyék anu cocog kalayan akurasi anu béda,
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence