Объединение датасетов компьютерного зрения без перекрёстной детекции

Когда датасеты с изображениями из разных источников объединяются в один, но без использования перекрёстного распознавания, это означает, что каждый датасет сохраняет свою собственную разметку, и объединение происходит на основе простого слияния данных. При этом модель обучается только на разметке текущего датасета, а результаты классификации или сегментации, полученные с других датасетов, не используются для коррекции и улучшения модели.

Почему это важно для вашего проекта:

• Такой подход позволяет быстро объединить данные и начать обучение без необходимости переделывать разметку для каждого источника данных.
• Подходит для случаев, когда данные из разных источников не сильно различаются по типам или структурам, и цель — просто увеличить объем данных.
• Это упрощает процесс обучения, поскольку не нужно проводить перекрёстное распознавание и использовать дополнительные алгоритмы для синхронизации моделей.