Overlapped 100 50

오버랩 100-50는 컴퓨터 비전 작업을 위한 데이터셋 구축 방법으로, 복잡한 시나리오에서 모델의 일반화 및 강건성을 개선하기 위해 중복 샘플을 도입합니다. 이 방법은 신중하게 설계된 데이터 분포를 통해 훈련 세트와 테스트 세트 간에 일정 정도의 샘플 중복을 보장하여, 실제 응용 프로그램에서 만나게 되는 실제 데이터 분포를 더 현실적으로 시뮬레이션하고 모델의 실용적인 성능을 향상시킵니다. 특히 대규모, 고복잡도 데이터셋을 다룰 때 모델의 성능과 신뢰성을 효과적으로 높이는 데 매우 유용합니다.