如何提高 YoloDotNet 图像目标检测的准确率？
文章目录
- 一、数据准备与增强
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- 1、高质量数据集
- 2、数据增强
- 1、选择合适的模型
- 2、调整模型参数
- 3、模型融合
- 三、后处理与优化
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- 1、非极大值抑制
- 2、阈值调整
- 四、性能优化与硬件加速
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- 1、GPU 加速
- 2、性能优化
- 五、持续学习与改进
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- 1、模型更新与优化
- 2、错误分析与改进
一、数据准备与增强
1、高质量数据集
- 收集大量具有代表性的图像数据，涵盖各种场景、光照条件、目标姿态等。确保数据集中包含不同类型的目标实例，以及各种复杂背景下的目标。例如，在进行交通标志检测时，收集不同天气、不同时间段、不同道路环境下的交通标志图像。
- 对数据进行仔细标注，确保标注的准确性和一致性。可以使用专业的标注工具，并由多个标注人员进行交叉验证，以提高标注质量。
2、数据增强
- 应用数据增强技术可以增加数据集的多样性，提高模型的泛化能力。常见的数据增强方法包括随机旋转、翻转、缩放、裁剪、颜色变换等。例如，可以使用以下代码进行随机旋转和翻转的数据增强：
using System.Drawing;
using System