Overlapped 25 25

Overlapped 25-25 est une méthode d'annotation de données dans le domaine de la vision par ordinateur, conçue pour augmenter la diversité et la précision des annotations des ensembles de données en annotant plusieurs fois les images avec des régions chevauchantes de 25 %. Cette méthode peut réduire efficacement les erreurs d'annotation et améliorer la robustesse de l'entraînement des modèles, ce qui permet d'améliorer les performances et la fiabilité des tâches de reconnaissance visuelle. Dans les applications pratiques, Overlapped 25-25 est largement utilisé pour la détection d'objets, la segmentation d'images et la compréhension des scènes, contribuant ainsi au développement de modèles de vision par ordinateur plus précis et généralisés.