Вопрос или проблема
Я тренирую модель Unet для сегментации клеток на изображениях микроскопии. Чтобы помочь модели лучше обобщать данные с разных микроскопов, я попытался применить увеличение яркости к обучающим данным, случайным образом умножая изображения на значение, выбранное в диапазоне (0.5, 1.5), а затем нормализуя каждое изображение.
Тем не менее, добавление этого увеличения всегда вызывало застревание модели на очень высоком значении потерь (с использованием потерь Джаккарда). Интересно, что в отсутствие этого увеличения модель сошелась к баллу Джаккарда 0.50. Похожий эффект наблюдался при применении случайного гауссовского размытия: модель не смогла обучиться. Напротив, пространственные увеличения, такие как поворот, переворот и т. д., не имели такого эффекта.
Я провёл обширное тестирование своего кода, убедился, что функция увеличения изображения работает правильно, и что клетки все еще распознаваемы на размытии/потемнении/осветлении изображениях.
Я подумал, что модель не может выйти из некоторого локального минимума в пространстве потерь. Поэтому я экспериментировал с различными инициализациями весов, включая HeNormal и HeUniform. Я также попробовал сначала обучаться без увеличения, а затем использовать веса для обучения с увеличениями яркости и размытия. Ничего не сработало. Я использую функцию активации Relu и оптимизатор Adam. Я пытался переключиться на SGD, чтобы посмотреть, поможет ли это, но безуспешно.
Случайные уровни яркости могут ухудшить результаты, потому что яркость часто связана с резкостью, насколько я знаю.
Низкая яркость обычно имеет низкую резкость и наоборот. Если у вас высокая яркость с низкой резкостью, это приведёт к большей путанице во время обучения, и это исказит обобщение.
Следовательно, если вы улучшите резкость, вы улучшите результаты.
Поэтому вы можете измерить это, чтобы подтвердить, что изображения с хорошей резкостью лучше остальных.
Затем вы можете использовать простые решения, такие как OpenCV, чтобы улучшить это, но если у вас достаточно качественных данных, вы можете использовать VAE/GANs, чтобы значительно улучшить резкость.
Ответ или решение
Вопрос: Почему определенные методы увеличения изображений препятствуют обучению модели U-Net?
Модель U-Net, используемая для сегментации изображений клеток, сильно зависит от входных данных. Эффективное использование методов увеличения данных может привести к улучшению обобщающей способности модели, однако неправильный подход к этому процессу может наоборот ухудшить ее производительность. В вашем случае применение увеличения яркости и размытия негативно сказалось на обучении модели, что требует более глубокого анализа причин данной проблемы.
1. Адаптивность модели к изменению данных
Увеличение яркости. Применяя случайное умножение значений пикселей на значения в диапазоне (0.5, 1.5), вы вносите значительные изменения в визуальное представление клеток. Быть может, при низкой яркости теряется контраст между клетками и фоном, что делает их трудными для распознавания моделью. Модель может не уметь абстрагироваться от изменяющихся условий, особенно если исходные изображения содержали хорошее освещение и четкость.
Случайное размывание также может привести к ухудшению контрастности, особенно если размытие достигает значительного уровня. Это приводит к тому, что модели не удается выделить важные признаки, необходимые для качественной сегментации.
2. Ахиллесова пята: потеря информации
Подобные изменения яркости и четкости могут влиять на распознавание ключевых структур в клетках, что приводит к плохому обучению модели. Даже если визуально размытые и затемненные изображения остаются распознаваемыми для человека, модель, обученная на данных без таких потер, сталкивается с проблемами при общем обучении и классификации.
3. Локальные минимумы в ландшафте потерь
Вы уже упоминали о локальных минимумах, и действительно, изменение данных может заставлять модель застревать в подоптимальных состояниях. Чем больше вариаций в данных, тем выше вероятность попадания в локальные минимумы, что особенно критично для оптимизаторов, таких как Adam, работающих в более сложных пространствах потерь. Подходы, такие как предварительное обучение модели без увеличения данных, позволяющие нащупать более надежные весовые значения перед включением вариаций, могут быть полезными.
4. Насколько важна резкость
Резкость изображений напрямую связана с их контрастом и возможностью выделять ключевые признаки. Исследования показывают, что модели, обучающиеся на изображениях с хорошей резкостью, достигают более высоких показателей точности. Увеличение резкости с использованием методов обработки изображений, выполненное до или после применения этих методов увеличения, может значительно улучшить результаты. Это также объясняет, почему пространственные преобразования, такие как вращение или отражение, не вызывают аналогичных проблем — они не ухудшают информацию, содержащуюся в изображении.
5. Подходы к решению проблемы
-
Изучение резкости: Прежде всего, рекомендуется провести элементы анализа изображений, чтобы оценить резкость и контраст ваших данных. Это можно сделать с помощью различных методов, таких как использование OpenCV и алгоритмов повышения резкости.
-
Вариации увеличения: Вместо случайного изменения яркости попробуйте использовать более контролируемые подходы к увеличению данных — например, небольшие изменения яркости в сочетании с улучшением резкости.
-
Адаптивные методы: Подумайте о более комплексных подходах, таких как использование условных нейронных сетей, которые могут адаптироваться к изменениям в изображениях, минимизируя последствия ухудшения качества данных.
В завершение, ваша цель — найти баланс между разнообразием данных и их качеством. Ис эксперименты с увеличением данных, их тщательный анализ и оптимизация будут способствовать улучшению результатов вашей модели U-Net.