Как я понимаю, функция потерь YOLO имеет встроенные веса, чтобы исправить эффект "noobj", означающий, что в рассматриваемой ячейке сетки нет объекта, и поэтому нет необходимости знать значения или вероятности положения классификации объектов. В документе https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf упоминаются весовые коэффициенты, равные 0,5 для noobj и 5 для присутствующего объекта.
Я работаю с другим набором данных. У меня есть 8 объектов для обнаружения, и я использую усеченную архитектуру Mobilenet с аналогичной головкой модели YOLO для достижения обнаружения объектов. У меня огромные данные о дисбалансе, соотношение 0,0095.
Так как 0,5 и 5 не дают мне хороших результатов, как я могу найти хорошие весовые числа? (0,0095 к 1 тоже не очень хорошо). Есть ли другие способы исправить это?