Overlapped 50 50

Overlapped 50-50 est une méthode de division de dataset dans le domaine de la vision par ordinateur, visant à fixer le taux de chevauchement des échantillons entre l'ensemble d'entraînement et l'ensemble de test à 50 %. Cette méthode garantit que le modèle soit confronté à des données partiellement vues et complètement inédites lors de l'évaluation. L'objectif de cette approche est d'améliorer la généralisation et la robustesse du modèle, le rendant plus stable et fiable dans les applications pratiques. Overlapped 50-50 a une valeur d'application importante pour des tâches telles que la reconnaissance d'images et la détection d'objets, en aidant à simuler de manière plus réaliste les scénarios de distribution de données rencontrés dans les environnements réels.