روش‌های معمول برای افزایش دقت مدل‌های تشخیص تصویر

برای افزایش دقت مدل‌های تشخیص تصویر در مجموعه داده‌های نامتعادل، چند روش متداول و مؤثر وجود دارد. این روش‌ها کمک می‌کنند که مدل روی کلاس‌های نادر (minority classes) هم عملکرد خوبی داشته باشد:

1. توازن داده‌ها (Data Balancing):

Oversampling: نمونه‌سازی مجدد از کلاس‌های نادر (مثلاً با استفاده از تکنیک‌هایی مثل SMOTE یا تکرار داده‌ها).

Undersampling: کاهش نمونه‌های کلاس‌های پرتکرار برای نزدیک‌ شدن به تعداد کلاس‌های نادر.

Data Augmentation: افزایش تنوع تصاویر کلاس‌های نادر با چرخش، برش، تغییر رنگ و... .

2. استفاده از وزن کلاس (Class Weights):

هنگام آموزش مدل، برای کلاس‌های نادر وزن بیشتری اختصاص بده تا مدل در یادگیری آن‌ها دقت بیشتری به خرج دهد. (مثلاً در Loss Function از class_weight استفاده شود.)

3. استفاده از روش‌های پیشرفته‌تر یادگیری:

Focal Loss: تابع زیان جایگزین که تمرکز بیشتری روی نمونه‌های سخت و کلاس‌های نادر دارد.

Transfer Learning: استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (pretrained) مانند ResNet, EfficientNet و سپس Fine-tuning آن‌ها.

4. ارزیابی با معیارهای مناسب:

استفاده از معیارهایی مثل Precision, Recall, F1-score و Confusion Matrix به جای فقط Accuracy، چون دقت می‌تونه در داده‌های نامتعادل گمراه‌کننده باشه.

5. Sampling هوشمند در Batchها:

ترکیب نمونه‌ها در هر Batch به‌گونه‌ای که کلاس‌ها به صورت متوازن حضور داشته باشند.