Problem niezbalansowanych danych w detekcji flag międzynarodowego kodu

Celem badawczym jest przeprowadzenie szczegółowej analizy wpływu zastosowanych metod balansowania danych obrazowych (map bitowych) przedstawiających Międzynarodowy Morski Kod Flagowy na wydajność modeli detekcji obiektów. W analizie uwzględniono zaawansowane algorytmy balansowania, takie jak SMOTE, ADASYN, splotowe głębokie sieci generatywne (DGAN), metody oparte na autoenkoderach, a także klasyczne techniki augmentacji danych, obejmujące rotację i skalowanie. Zbiory danych, zarówno niezbalansowane, jak i zbalansowane przy użyciu wymienionych metod, zostały wykorzystane do trenowania i testowania jednoetapowych modeli detekcji, w tym YOLOv8, YOLOv7 oraz SSD300. Porównanie wyników procesu uczenia i testowania dla każdego modelu umożliwiło szczegółową ocenę skuteczności zastosowanych technik balansowania danych oraz weryfikację hipotez badawczych dotyczących ich wpływu na efektywność detekcji obiektów.