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1年かけて手に入れた知見の整理。 1. 画像枚数は超どうでもいい 2. 1クラスあたり 3,000個 あれば十分 3. クラスのアノテーション数の偏重は超どうでもいい 4. コンテキストを真面目に与えればかなり精度は上がる 5. ノイズ重要 6. アスペクト比破壊重要 7. クラスの階層構造定義重要