Post #637

Повышение качества датасетов в CV-проектах Качество, количество и состав обучающих данных влияют как на итоговые метрики ML-моделей, так и на скорость/стоимость обучения. Чтобы повысить качество датасета, часто требуется фильтрация сэмплов — удаление шума, дубликатов, нерелевантных или плохо размеченных примеров. В новой статье приводим краткий обзор методов фильтрации неподходящих сэмплов и оптимизации распределения сэмплов в датасете. В статье рассмотрим: - базовые эвристики - продвинутые техники на основе CLIP и VLM - способы сократить затраты на обучение при росте метрик Читайте новую статью по ссылке👈 Как готовить качественные датасеты и обучать модели для задач CV рассказываем на нашем курсе CV Rocket. Ближайший поток стартует 10 марта, а до 1 марта вы можете присоединиться со скидкой до 20%! Изучайте подробности на сайте и записывайтесь в лист ожидания! 🪔DeepSchool