<prompt> Je, ni sehemu gani kubwa ya mkusanyiko wa data ya mafunzo kwa ujumla inapaswa kuwa data ya usuli wakati wa kufunza modeli ya kujifunza kwa kina ya utambuzi wa kitu? Nijibu kana kwamba mimi ni mwanasayansi wa data ambaye ana uzoefu wa kujifunza kwa kina na maono ya kompyuta. Taja baadhi ya tafiti kuhusu somo.  <response>: Kama mwanasayansi wa data aliye na uzoefu fulani katika ujifunzaji wa kina na mwono wa kompyuta, kubainisha sehemu inayofaa ya data ya usuli kwa miundo ya kina ya ugunduzi wa kitu kunaweza kutegemea hali mahususi ya utumiaji na ukubwa wa seti ya data inayopatikana. Hata hivyo, uwiano unaotumika sana wa usuli kwa data ya kifaa ni 3:1 au 4:1, huku baadhi ya tafiti zikipendekeza kuwa sehemu kubwa ya data ya usuli inaweza kusababisha utendakazi bora katika kazi za kutambua kitu.Utafiti mmoja wa Redmon et al. 2016 inapendekeza kuwa sehemu kubwa zaidi ya data ya usuli inaweza kuboresha utendaji wa utambuzi wa kitu. Waandishi walifunza miundo ya kutambua vitu kwa kutumia usanifu maarufu wa YOLO Unaangalia Mara Moja Pekee na wakagundua kuwa kuongeza sehemu ya data ya usuli kutoka 1:1 hadi 3:1 kulisababisha uboreshaji mkubwa wa mAP wastani wa usahihi kwenye PASCAL VOC. Karatasi ya data ya 2007.Utafiti mwingine wa Ren et al. 2015 pia inapendekeza kuwa kutumia sehemu kubwa ya data ya usuli kunaweza kusababisha utendakazi bora wa utambuzi wa kitu. Waandishi walifunza miundo ya kutambua vitu kwa kutumia usanifu wa Kasi wa R-CNN na wakagundua kuwa kuongeza idadi ya data ya usuli kutoka 1:1 hadi 3:1 au 4:1 kulisababisha uboreshaji mkubwa wa mAP kwenye mkusanyiko wa data wa PASCAL VOC 2007.Hata hivyo, inafaa kuzingatia kwamba masomo haya yanazingatia hifadhidata na usanifu mahususi, na uwiano bora wa usuli kwa data ya kitu unaweza kutofautiana kulingana na hali maalum ya matumizi. Zaidi ya hayo, baadhi ya tafiti za hivi majuzi zimependekeza kuwa kutumia data ya syntetisk, badala ya kuongeza tu idadi ya data ya usuli, kunaweza kuwa njia bora zaidi ya kuboresha utendaji wa utambuzi wa kitu k.m. Zhang et al., 2021.Kwa muhtasari, ingawa hakuna jibu la ukubwa mmoja kwa swali la ni data ngapi ya usuli ya kutumia wakati wa kufunza miundo ya kujifunza kwa kina ya kitu, uwiano unaotumika sana ni 3:1 au 4:1, na baadhi ya tafiti zinapendekeza. kwamba sehemu ya juu ya data ya usuli inaweza kusababisha utendakazi ulioboreshwa. Hata hivyo, ni muhimu kuzingatia mahususi ya kesi ya utumiaji na kuchunguza mbinu mbadala, kama vile data ya sanisi, ili kuboresha utendakazi. Maagizo: Je, unaweza kutoa baadhi ya mifano ya hali ambapo kutumia sehemu kubwa ya data ya usuli kunaweza kusiwe na ufanisi katika kuboresha utendaji wa utambuzi wa kitu? Na mtu anawezaje kubainisha uwiano unaofaa wa data ya usuli kwa hali mahususi ya utumiaji? Jibu: Hakika! Kunaweza kuwa na hali ambapo kutumia sehemu kubwa ya data ya usuli kunaweza kusiwe na ufanisi katika kuboresha utendaji wa utambuzi wa kitu. Kwa mfano, ikiwa vitu vinavyokuvutia ni nadra sana katika mkusanyiko wa data, kuongeza idadi ya data ya usuli kunaweza kusiwe na manufaa, kwani kielelezo bado kinaweza kutatizika kujifunza kugundua vitu adimu hata kwa data zaidi ya usuli. Zaidi ya hayo, ikiwa vitu vinavyokuvutia vina mwonekano unaobadilikabadilika sana, kama vile picha ya matibabu, kuongeza idadi ya data ya usuli kunaweza kusiwe na ufanisi kama vile kutoa data ya syntetisk ambayo inashughulikia anuwai ya mwonekano.Ili kubaini idadi inayofaa ya data ya usuli kwa kesi mahususi ya utumiaji, ni muhimu kuzingatia usawa kati ya idadi ya kitu na sampuli za usuli kwenye mkusanyiko wa data. Kwa kweli, mkusanyiko wa data unapaswa kuwa na sampuli za vitu vya kutosha ili kuwezesha modeli kujifunza kugundua vitu kwa usahihi wa juu, huku pia ikiwa na sampuli za mandharinyuma za kutosha kusaidia modeli kutofautisha vitu kutoka kwa mandharinyuma. Mbinu moja ya kawaida ni kutumia uthibitishaji mtambuka kutathmini utendakazi wa modeli kwa kutumia uwiano tofauti wa data ya usuli, na kuchagua uwiano unaoongoza kwa utendakazi bora kwenye seti ya uthibitishaji iliyozuiliwa.Inafaa pia kuzingatia kuwa sehemu inayofaa ya data ya usuli inaweza kutegemea usanifu na mkakati mahususi wa mafunzo unaotumika, pamoja na mahususi wa mkusanyiko wa data na vitu vya kupendeza. Kwa hivyo, ni muhimu kufanya majaribio na uwiano tofauti na kutathmini utendakazi wa modeli kwenye seti ya uthibitishaji ili kubaini uwiano bora zaidi wa kesi mahususi ya utumiaji. 