Вопрос или проблема
Я хотел бы узнать, есть ли у вас советы по улучшению индивидуального показателя IOU (для класса объектов №2 здесь).
Вот что я попробовал до сих пор:
- Прежде всего, у меня много данных (тысячи изображений), хорошо аннотированных.
- Я использовал довольно четко определенное увеличение данных (в основном повороты, улучшение яркости и некоторые методы Mosaic/CutMix/MixUp)
- Я попробовал много современных архитектур, бэкбонов, энкодеров, их соответствующих предварительно обученных весов и т. д. (UNet, SegFormer и т. д.)
- Я использовал взвешенную (или нет) Dice Loss, чтобы учитывать различия между классами (как по площади, так и по количеству)
Дело в том, что я достиг верхнего лимита IOU 0.65 для класса 2, который больше не могу улучшить. Независимо от количества эпох и учета переобучения. Конечно, 0.65 уже отлично, но, давайте…
Я был бы признателен, если бы у вас был какой-либо совет, исходя из вашего опыта.
Ответ или решение
Улучшение метрики IoU (Intersection over Union) в задаче сегментации объектов, особенно для класса 2, может быть непростой задачей, особенно когда вы уже достигли значительной точности с показателем 0.65. Однако существуют несколько стратегий, которые могут помочь вам улучшить результаты.
1. Анализ существующих данных
Для начала проведите анализ ваших аннотированных данных, особенно касающихся класса 2. Возможно, стоит обратить внимание на следующие аспекты:
- Качество аннотаций: Убедитесь, что все изображения четко аннотированы и что классы не пересекаются. Неправильные или некорректные аннотации могут значительно ухудшать качество модели.
- Дистрибуция классов: Проверьте, как часто встречается класс 2 относительно других классов. Возможно, вам стоит использовать методы балансировки классов, чтобы улучшить представление класса 2 в обучающих данных.
2. Углубленная аугментация данных
Хотя вы уже применяете аугментацию данных, рассмотрите возможность использования более сложных техник:
- Геометрическая аугментация: Попробуйте более широкий спектр трансформаций, таких как сдвиги, обрезки и искажения, которые могут помочь модели лучше обобщать на новых данных.
- Временные метрики: Использование фреймов последовательности может помочь, если класс 2 имеет динамическое поведение или изменяется со временем (например, в видео).
3. Эксперимент с архитектурами и гиперпараметрами
Несмотря на ваши усилия по оптимизации существующих архитектур, может быть полезно попробовать:
- Альтернативные архитектуры: Помните, что некоторые архитектуры, такие как DeepLab, PSPNet или другие более сложные подходы, которые применяют различные способы учёта контекста, могут значительно улучшить результаты.
- Настройка гиперпараметров: Не забывайте экспериментировать с различными настройками и значениями параметров, такими как скорость обучения, сцепление слоев, регуляризация и т.д.
4. Пост-обработка сегментации
Добавление этапа пост-обработки тоже может улучшить IoU:
- Сmoothing techniques: Применение сглаживания выходной маски сегментации с использованием морфологических операций, такими как открытие или закрытие, может помочь убрать шумы.
- Конфиденциальные карты: Добавление дополнительного слоя кодуированной уверенности может помочь модели лучше принимать решения, основанные на уверенности в предсказаниях.
5. Использование классов нестандартных метрик
Попробуйте интегрировать метрики, зависящие от контекста:
- Focal Loss: Использование Focal Loss может помочь справиться с дисбалансом классов и подчеркнуть сложнее классифицируемые примеры.
- Révision of Loss functions: Экспериментируйте с другими функциями потерь, которые могут более эффективно справляться с вашей задачей, например, комбинируя Dice Loss с Cross-Entropy Loss.
Заключение
Улучшение показателя IoU требует системного подхода и постоянного эксперимента. Опирайтесь на глубокий анализ данных, аугментацию, экспериментирование с архитектурой и пост-обработку, чтобы поднять вашу науку сегментации на новый уровень. Привлечение кросс-дисциплинарных сообществ, таких как исследовательские группы или конференции, может также предоставить новые идеи и подходы, которые помогут вам достичь желаемого результата.