Salaku élmuwan data kalayan sababaraha pangalaman dina diajar jero sareng visi komputer, nangtukeun bagian anu langkung luhur tina data latar tukang pikeun modél deteksi jero obyék. Panulis ngalatih modél deteksi obyék nganggo arsitéktur YOLO (You Look) anu populér sareng ukuran data set anu sayogi. Nanging, rasio anu umum dianggo pikeun latar sareng data obyék nyaéta 3:1 atanapi 4:1, kalayan sababaraha studi nunjukkeun yén proporsi anu langkung ageung tina data latar tiasa ngakibatkeun kinerja anu langkung saé dina tugas deteksi obyék. Nanging, studi anu anyar ku Ren et al. (2016) nunjukkeun yén proporsi data latar anu langkung ageung tiasa ningkatkeun kinerja deteksi obyék. Panulis ngalatih modél deteksi obyék nganggo arsitéktur YOLO (You Look) sareng mendakan yén ningkatkeun proporsi data latar tina 1:1 dugi ka 3:1 nyababkeun paningkatan anu signifikan dina mAP (rata-rata presisi) dina data set PASCAL 2007.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence