Overlapped 100 50

La méthode de construction de dataset Overlapped 100-50 est conçue pour améliorer la généralisation et la robustesse des modèles en vision par ordinateur dans des scénarios complexes en introduisant des échantillons chevauchants. Cette méthode garantit un certain degré de chevauchement entre les ensembles d'entraînement et de test grâce à une distribution de données soigneusement conçue, ce qui simule plus réalistement la distribution des données rencontrée dans les applications réelles et renforce les performances pratiques du modèle. Elle est particulièrement précieuse pour évaluer et optimiser les modèles de vision par ordinateur, notamment lorsqu'ils traitent de grands ensembles de données à haute complexité, car elle peut efficacement améliorer les performances et la fiabilité des modèles.