Я расскажу вам о наборе данных‚ который не подходит для решения задач компьютерного зрения․ Самый первый набор данных‚ который хотелось бы отметить‚ это малый объем обучающей выборки․ Важно помнить‚ что для получения хороших результатов алгоритму нейронной сети необходимо большое количество разнообразных данных для обучения․ Чем больше данных‚ тем лучше сеть будет научена общим закономерностям и получит большую обобщающую способность․ Другой набор данных‚ который не подходит для решения задач компьютерного зрения‚ ౼ это данные‚ несбалансированные по классам; Если в выборке один класс значительно преобладает над другими‚ то это может привести к проблемам при обучении системы․ Например‚ если у вас есть набор данных для классификации изображений на кошек и собак‚ и у вас 90% изображений ⎼ это изображения кошек‚ то модель скорее всего будет склонна предсказывать‚ что на изображении всегда изображена кошка‚ игнорируя при этом возможность наличия собаки․ Также‚ набор данных может не подходить для решения задач компьютерного зрения‚ если в нем присутствует много шума․ Например‚ если в выборке изображений есть изображения с неправильной разметкой или с низким качеством‚ модель может ошибочно обучиться на этих данных и показывать недостоверные результаты․ Набор данных‚ в котором присутствуют артефакты изображения‚ такие как размытие‚ искажения или сильное освещение‚ также не подойдет для решения задач компьютерного зрения․ Эти артефакты могут затруднить работу модели и привести к неправильным предсказаниям․ Таким образом‚ набор данных с малым объемом выборки‚ несбалансированными классами‚ большим количеством шума или артефактами изображения не подходит для решения задач компьютерного зрения․ Чтобы получить хорошие результаты‚ необходимо заранее проанализировать данные и очистить их от шума‚ разметить их правильно и сбалансировать по классам․