重複した25-25

オーバーラップ25-25は、コンピュータビジョン分野におけるデータアノテーション手法の一つで、データセットの多様性とアノテーションの精度を向上させるために、画像を25%の重複領域を持つ複数回アノテーションする方法です。この手法は、アノテーションの誤りを効果的に減らし、モデルの学習の堅牢性を高めることで、視覚認識タスクの性能と信頼性を向上させます。実際の応用では、オブジェクト検出、画像セグメンテーション、シーン理解などの分野で広く使用されており、より正確で汎化能力の高いコンピュータビジョンモデルの開発に貢献しています。