MDS-A : Nouveau jeu de données pour l'adaptation en temps réel dans la détection d'objets

Aperçu

Programme

• Introduction à l'adaptation au moment du test
Aperçu de l'adaptation au moment du test dans la détection d'objets
Importance et défis de l'adaptation des modèles à de nouvelles distributions
• Introduction au jeu de données MDS-A
Aperçu du jeu de données Multiple Distribution Shift - Aerial (MDS-A)
Processus de collecte et d'annotation du jeu de données
Caractéristiques clés et aspects uniques du MDS-A
• Structure du jeu de données MDS-A
Description de multiples ensembles d'entraînement
Description de multiples ensembles de test
Types de changements de distribution représentés
• Métriques d'évaluation
Métriques standard de détection d'objets
Métriques pour évaluer l'adaptation au moment du test
Analyse comparative des méthodes d'adaptation
• Préparation et prétraitement des données
Techniques pour préparer MDS-A pour l'entraînement des modèles
Gestion de multiples distributions dans un jeu de données
• Modèles d'adaptation au moment du test
Aperçu des modèles d'adaptation pour la détection d'objets
Méthodes de pointe pertinentes pour MDS-A
Discussion sur la robustesse et l'efficacité des modèles
• Configuration expérimentale
Lignes directrices pour configurer des expériences avec MDS-A
Paramètres pour évaluer différentes stratégies d'adaptation au moment du test
• Analyse et interprétation
Analyse des résultats à travers différentes variations de distribution
Visualisation des performances d'adaptation
• Atelier pratique
Session pratique avec le jeu de données MDS-A
Mise en œuvre d'un modèle d'adaptation de base au moment du test
• Directions de recherche et travaux futurs
Défis actuels dans l'adaptation au moment du test
Avenues de recherche potentielles utilisant MDS-A
• Conclusion
Récapitulation de l'importance de l'adaptation au moment du test
Résumé des enseignements tirés de l'utilisation du jeu de données MDS-A

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Sujets

Informatique