More Information:

Informasi Lainnya

• Model Size: Ukuran Model: Choose a larger model size for higher accuracy if computational resources allow, or a smaller model for faster inference and lower resource usage. Balance the trade-off between accuracy and speed based on your application's needs. Pilih ukuran model yang lebih besar untuk akurasi yang lebih tinggi jika sumber daya komputasi memungkinkan, atau model yang lebih kecil untuk inferensi yang lebih cepat dan penggunaan sumber daya yang lebih rendah. Seimbangkan trade-off antara akurasi dan kecepatan berdasarkan kebutuhan aplikasi Anda.

• Image Size: Ukuran Gambar: Use a larger image size for better detection accuracy and detail, especially for small objects, but be mindful of increased computational demands; opt for a smaller size for faster processing when detail is less critical. Gunakan ukuran gambar yang lebih besar untuk akurasi dan detail deteksi yang lebih baik, terutama untuk objek kecil, tetapi perhatikan peningkatan tuntutan komputasi; Pilih ukuran yang lebih kecil untuk pemrosesan yang lebih cepat saat detail tidak terlalu penting.

• Confidence Threshold: Set a higher confidence threshold to reduce false positives and improve precision, or a lower threshold to increase detection recall, adjusting based on the need to balance false positives and missed detections. Tetapkan ambang batas kepercayaan yang lebih tinggi untuk mengurangi positif palsu dan meningkatkan presisi, atau ambang batas yang lebih rendah untuk meningkatkan penarikan deteksi, menyesuaikan berdasarkan kebutuhan untuk menyeimbangkan positif palsu dan deteksi yang terlewatkan.

• IoU Threshold: Use a higher IoU threshold to minimize duplicate detections and ensure significant overlap is required for merging, or a lower threshold to allow more overlap, useful for detecting densely packed objects. Gunakan ambang batas IoU yang lebih tinggi untuk meminimalkan deteksi duplikat dan memastikan tumpang tindih yang signifikan diperlukan untuk penggabungan, atau ambang batas yang lebih rendah untuk memungkinkan lebih banyak tumpang tindih, berguna untuk mendeteksi objek yang padat.