オーバーラップされた100-50

オーバーラップ 100-50 は、コンピュータビジョンタスクのためのデータセット構築方法で、複雑な状況下でのモデルの汎化能力和頑健性を向上させるために重複するサンプルを導入しています。この方法では、訓練データとテストデータの間に一定のサンプルの重複を確保するために、慎重に設計されたデータ分布が用いられます。これにより、実際のアプリケーションで遭遇するデータ分布をより現実的にシミュレートし、モデルの実用的な性能を向上させることができます。特に大規模で高複雑度のデータセットを扱う際の評価や最適化に価値があり、モデルの性能と信頼性を効果的に向上させます。