Датасет kaggle:
•Изображений: 289
•После аугментации: 867
•Методы аугментации: поворот, яркость/контраст, шум, четкость (диапазон 5-15%)
•Время тренировки: 23 часа
•Сплит:
•тренировочный – 70%
•валидационный – 20%
•тестовый – 10%
Собранный датасет: 900 изображений
Дальнейшие задачи по машинному обучению:
• разметить собственный датасет
• переобучить модель на расширенном датасете
Точность на данных kaggle: 61%
Точность на наших данных: 53%
Архитектура: YOLO5
Классов: 12 (в соответствии с числом фигур)
Время тренировки: 23 часа
GPU: Google Colab, Nvidia rtx 3090