Нарезали снимок на фрагменты: что помогло мелким дефектам и что сломало крупные
Привет, Хабр! Меня зовут Максим, я студент РТУ МИРЭА. Это продолжение статьи «Мелкие дефекты теряются, а метрика молчит». В ней я сравнивал Mask R-CNN и YOLO на 1812 производственных снимках с повреждениями автомобилей и закончил на тайлинге: если снимок резать на куски, мелкие объекты не будут ужиматься вместе со всем кадром.До тайлинга я в итоге добрался, и прямой дороги не получилось. Почти каждая попытка что-то чинила и одновременно что-то ломала. Ниже рассказ о том, какие шаги я делал, где ошибался и какие выводы из этого вынес.Почему мелкое теряется
Мелкие дефекты теряются, а метрика молчит: систематическое сравнение Mask R-CNN и YOLO на 1812 производственных снимках
Привет, Хабр! Меня зовут Максим, я студент РТУ МИРЭА, и хочу поделиться темой, которая меня давно зацепила.Рано или поздно на это натыкается каждый, кто делает визуальный контроль на своих данных. Модель уверенно находит крупные детали, средняя метрика выглядит вполне достойно, а мелкие дефекты, ради которых всё и затевалось, она почти не видит. По общей цифре этого не понять.Ниже инженерный разбор: что проверялось, на каком протоколе, где легко ошибиться и какие выводы из этого следуют.Какой вопрос остаётся без ответа
