Overlapped 50 50

Overlapped 50-50 ist eine Datensatz-Splitting-Methode im Bereich der Computer Vision, die darauf abzielt, den Überlappungsgrad der Samples zwischen dem Trainings- und dem Testset auf 50% zu setzen. Dies stellt sicher, dass das Modell während der Evaluierung sowohl teilweise gesehenen als auch vollständig neuen Daten gegenübersteht. Das Ziel dieser Methode ist es, die Generalisierungs- und Robustheitsfähigkeiten des Modells zu verbessern, um es stabiler und zuverlässiger in praktischen Anwendungen zu machen. Overlapped 50-50 hat erheblichen Anwendungswert in Aufgaben wie Bilderkennung und Objekterkennung, da es die in der Realität auftretenden Datenverteilungsszenarien realistischer simuliert.