Overlapped 25 25

Overlapped 25-25是一种计算机视觉领域的数据标注方法，旨在通过在图像中重叠25%的区域进行多次标注，提高数据集的多样性和标注精度。该方法能够有效减少标注误差，增强模型训练的鲁棒性，从而提升视觉识别任务的性能和可靠性。在实际应用中，Overlapped 25-25广泛用于目标检测、图像分割和场景理解等任务，有助于构建更加准确和泛化的计算机视觉模型。