深層学習モデルの性能向上には、以下のデータ収集と前処理が重要です。
多様なデータセットの収集: 性能向上のためには、多様な海洋ごみの画像やデータを収集することが重要です。異なる環境条件や物体の形状、色彩などをカバーすることで、モデルの汎化性能が向上します。
データのラベリングとアノテーション: データセットの正確なラベリングやアノテーションが性能向上に不可欠です。正確なラベル付けにより、モデルが適切に学習し、信頼性の高い予測を行うことができます。
データの前処理: データの品質向上やノイズの削除、画像の正規化などの前処理手法を適用することで、モデルの学習効率や精度を向上させることができます。
データ拡張: データセットの多様性を高めるために、データ拡張技術を使用して、回転、反転、クロップなどの操作を行うことで、モデルの汎化性能を向上させることができます。