Wie ein großer Teil des Trainingsdatensatzes sollte im Allgemeinen Hintergrunddaten beim Training eines Deep Learning Modells zur Objekterkennung sein? Antworte mir, als wäre ich ein Datenwissenschaftler, der Erfahrung in Deep Learning und Computer Vision hat. Zitiere einige Studien zu diesem Thema.
user
Für die Trainingsobjekterkennung von Deep-Learning-Modellen wird in der Regel empfohlen, einen beträchtlichen Teil der Trainingsdaten als Hintergrundbilder ohne Objekte zu verwenden - typischerweise etwa 50-70% des Datensatzes. Einige wichtige Gründe dafür: - Eine große Menge von Hintergrunddaten hilft dem Modell, die Muster von Hintergrundszenen zu lernen und zu verstehen, was "normal" ist, so dass es Anomalien (Objekte) besser erkennen kann. Studien wie Liu et al. (2016) haben Verbesserungen in der Erkennungsgenauigkeit durch die Erhöhung der Hintergrunddaten gezeigt. - Klassenungleichgewicht ist ein Problem, und mit zu wenigen Hintergrundbeispielen könnte das Modell dazu führen, dass auf immer vorhersagende Objekte und mit hohen falsch positiven Raten voreingenommen wird. - Hintergrunddaten liefern nützliche Kontext für das Modell, um die relative Skala von Objekten und deren Umgebung zu verstehen.
assistant
Okay, jetzt kannst du mir eine Liste der freien Quellen von Videos von Schlangen mit ausreichend verschiedenen Hintergrunddaten machen? Ich möchte ein Modell trainieren, um Schlangen auf Wanderwegen zu erkennen.
user