Entraînement classifier Yolo

[brice.wernet]

Bonjour,

J'ai un petit projet d'expérimentation "YOLO" en ce moment. Je suis en train de construire un jeu de données pour un classifier qui doit distinguer plusieurs poses/postures.

Question:

• Est-il intéressant que j'utilise plusieurs fois la même photo, mais une fois en normal, une fois avec le fond supprimé, une fois avec un fond totalement aléatoire pour aider l'algorithme d'apprentissage à sélectionner les zones intéressantes (c'est à dire moi et tout ceux qui prennent la pose)?
• Ou dois-je plutôt faire des photos avec la même pose en plein d'endroits différentes?
• Est-ce que je dois m'occuper de mettre des photos avec une zone intéressante de taille différente?

[BlackLightning]

Perso je ne le ferais pas de cette façon car j'aurais peur que mon algo se prennent les pieds dans le tapis, en plus d'augmenter significativement la présence de minima locaux et de temps de calculs. Une astuce assez courant quand on fait ce genre de choses consiste à altérer la photo afin de rendre robuste ton classifieur.

Par exemple, tu peux faire pivoter l'image avec différents angles, modifier le constraste, la luminosité, la saturation...

Après, tu peux aussi faire du pré-traitement sur ton image afin d'éliminer les zones qui ne t’intéresse pas où pour faire "ressortir" des éléments utiles, et travailler sur ces éléments.