Операция выполнена!
Закрыть
info@vsetut.pro
Стать автором
Вернуться

[Перевод] Аугментация ограничивающих боксов в детекции: форматы, `BboxParams` и типичные ошибки

08.04.2026 02:56:37 | Хабр
Хабы: Обработка изображений, Машинное обучение, Python, Open source, Искусственный интеллект

Когда аугментации в детекции «не работают», проблема часто не в модели, а в bbox после преобразований.

Неверный coord_format, перепутанные нормализованные и абсолютные координаты, агрессивные кропы, пустые боксы после фильтрации — всё это не ломает код, но quietly ломает обучение.

В статье разбираю:

— какие форматы bbox поддерживает Albumentations — как правильно настраивать A.BboxParams — когда использовать min_area и min_visibility — почему обычный RandomCrop часто плохая идея для detection — и где пайплайн чаще всего ломается на практике

Если вы работаете с COCO, YOLO, pascal_voc или просто хотите перестать обучать модель на испорченной разметке — этот материал для вас.

Читать далее
Подробнее
Читайте также
НОВОСТИ

ВСЕ НОВОСТИ
ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro

Copyright © 2026 - vsetut.pro