Vídeo super interessante. Uma dúvida que eu tenho, é que as imagens para treinamento são redimensionadas para um tamanho padrão, contudo, isso pode gerar distorções. Qual é o melhor método para evitar isso?
Dica: Não se prenda tanto com o que nós vemos e intendemos. Muitas vezes imagens com qualidade super baixas e distorcidas o qual nós dificilmente definimos o objeto é mais que suficiente para os modelos, exemplo disso é o dataset CIFAR que possui imagens de 32x32 que mal da para entender o que existe nela, mas mesmo assim é possível ter resultado muito bons. Infelizmente não temos uma regra geral, o ideal mesmo é ir testando diferentes tamanhos para ver o resultado. No caso do YOLO, foi adotado 640, mas nada impede de alterarmos para outros valores e ver como irá se comportar em cada cenário específico, lembrando que quanto menor o tamanho, mais rápido o treinamento e inferências.
Espetacular, como sempre. Desconheço outro canal com tamanho detalhe técnico sem perder a comunicação. Obrigado!!
Vídeo super interessante. Uma dúvida que eu tenho, é que as imagens para treinamento são redimensionadas para um tamanho padrão, contudo, isso pode gerar distorções. Qual é o melhor método para evitar isso?
Dica: Não se prenda tanto com o que nós vemos e intendemos. Muitas vezes imagens com qualidade super baixas e distorcidas o qual nós dificilmente definimos o objeto é mais que suficiente para os modelos, exemplo disso é o dataset CIFAR que possui imagens de 32x32 que mal da para entender o que existe nela, mas mesmo assim é possível ter resultado muito bons.
Infelizmente não temos uma regra geral, o ideal mesmo é ir testando diferentes tamanhos para ver o resultado. No caso do YOLO, foi adotado 640, mas nada impede de alterarmos para outros valores e ver como irá se comportar em cada cenário específico, lembrando que quanto menor o tamanho, mais rápido o treinamento e inferências.