[Перевод] Аугментация ограничивающих боксов в детекции: форматы, `BboxParams` и типичные ошибки

Когда аугментации в детекции «не работают», проблема часто не в модели, а в bbox после преобразований. Неверный coord_format , перепутанные нормализованные и абсолютные координаты, агрессивные кропы, пустые боксы после фильтрации — всё это не ломает код, но quietly ломает обучение. В статье разбираю: — какие форматы bbox поддерживает Albumentations — как правильно настраивать A.BboxParams — когда использовать min_area и min_visibility — почему обычный RandomCrop часто плохая идея для detection — и где пайплайн чаще всего ломается на практике Если вы работаете с COCO , YOLO , pascal_voc или просто хотите перестать обучать модель на испорченной разметке — этот материал для вас.

https://habr.com/ru/articles/1020618/

#albumentations #bounding_boxes #object_detection #computer_vision #data_augmentation #bbox #coco #yolo #python #deep_learning