Вопрос или проблема
Я пытаюсь переобучить нейронную сеть с использованием трансферного обучения, чтобы она могла классифицировать, есть ли на изображении определенный объект, скажем, автомобиль. Мой положительный набор данных довольно мал, всего 2500~ изображений. Она работает очень хорошо с “обычной” двоичной классификацией (2500 изображений автомобилей/2500 изображений цветов, и ей нужно различать эти два класса), но проблема в том, что я не уверен, как заставить ее классифицировать все типы изображений или как сделать так, чтобы это были 2500 изображений автомобилей/2500 случайных изображений, и ей нужно будет классифицировать, да – изображение является автомобилем или нет – это не автомобиль. Что будут эти случайные изображения? Спасибо.
Вы пробовали создать набор данных с 2500 изображений автомобилей и ~2500 изображениями случайных вещей и сначала обучить его? Если да, то вам следует попробовать это и посмотреть, как это работает. Если это не сработает, вам, возможно, придется добавить больше изображений в класс “дистракторов”. Предоставьте больше информации о том, что вы обнаружите после проведения этого эксперимента, и, возможно, мы сможем помочь дальше?
Это зависит от целей проекта. Что такое “не автомобиль”? Мотоцикл? Грузовик? Фургон? Рекламный щит с изображением автомобиля?
В рамках целей проекта “случайные” изображения должны быть как можно ближе к автомобилю и как можно более разнообразными.
Ответ или решение
Негативные примеры для нейронной сети классификации изображений "Да/Нет"
Когда речь идет о задаче классификации изображений в рамках нейронной сети, цель состоит в том, чтобы система могла точно определить наличие определенного объекта в изображении. В вашем случае, задача заключается в классификации изображений на наличие автомобиля ("Да") или его отсутствие ("Нет"). Важно правильно определить и собрать негативные примеры, чтобы повысить общую эффективность модели.
Что такое негативные примеры?
Негативные примеры — это изображения, которые не содержат объекта, который вы хотите распознать (в данном случае, автомобиля). Количество негативных примеров должно быть сопоставимым с количеством положительных, чтобы модель могла обучаться различать два класса.
Как выбрать негативные примеры?
Для создания набора негативных изображений следует учесть следующее:
-
Разнообразие изображений: Негативные примеры должны представлять широкий спектр объектов и сцен, чтобы обеспечить, что модель не переобучится. Это могут быть:
- Природа (пейзажи, горы, реки)
- Животные (кошки, собаки, птицы)
- Городские пейзажи (здания, люди на улице, реклама)
- Неподвижные объекты (家具, книги, инструменты)
- Внутренние пространства (комнаты, офисы, магазины)
-
Избегайте "пограничных" примеров: Не рекомендуется включать изображения объектов, которые могут быть схожи с автомобилем, например:
- Мотоциклы
- Грузовики
- Велосипеды
- Машины с рекламой автомобилей
- Другие транспортные средства (например, автобусы)
-
Количество изображений: Оптимально иметь не менее 2500 негативных изображений, чтобы обеспечить хорошую сбалансированность с положительными примерами.
-
Качество изображений: Используйте изображения хорошего качества, которые не сильно размыты и имеют достаточное разрешение для детальной обработки.
Примеры источников для сбора негативных изображений
- Стоковые фото: Платформы вроде Unsplash, Pexels или Shutterstock могут предоставить разнообразные изображения.
- Публичные датасеты: Существуют открытые датасеты, такие как ImageNet или COCO, откуда можно извлекать изображения.
- Социальные сети: Платформы, такие как Flickr, Instagram, могут содержать разнообразные пользовательские фото.
Итоговые рекомендации
Создание правильного набора данных для нейронной сети — это ключ к успешной классификации. Если модель не показывает ожидаемых результатов, рекомендуется проанализировать, насколько разнообразны негативные примеры, и при необходимости увеличить их количество. Постарайтесь не использовать изображения, которые могут ввести модель в заблуждение или быть схожими с ожидаемым объектом.
Заключение
Ваша задача по созданию классификатора, способного определять наличие автомобиля на изображении, требует тщательного выбора наборов данных. Правильные негативные примеры значительно увеличат точность и надежность модели. При наличии вопросов или необходимости в дальнейшем анализе, не стесняйтесь обращаться за помощью для более глубокого понимания проблемы.