Результаты обучения моделей с помощью триплетных функций потерь

Анализ влияния модификаций триплетной функции потерь на выявление признаков класса

Таблица 1 - Результаты обучения моделей с помощью триплетных функций потерь

Функция потерь, с помощью которой обучена модель	macro F1 итоговой модели	Общее количество ошибок модели	Количество сложных изображений, на которых корректно распознаны класс и признаки объекта
Триплетная функция потерь	0,86	118	50
Фокальная триплетная функция потерь	0,87	110	63
Триплетная функция потерь с гибкой границей	0,89	98	65