Вопрос или проблема
У меня есть предобученная нейросеть для семантической сегментации, которая была обучена на датасете Cityscapes и его 19 классах (Человек, автомобиль, дорожный знак и т.д.). Один из этих классов — “Человек”. Меня интересует только этот класс.
Будет ли полезно переобучить модель на том же датасете, только для одного класса вместо 19?
Если да, то какая хорошая стратегия? Сохранить веса для извлекателей признаков и переобучить только последний слой классификации? Или настроить все веса?
Заранее спасибо!
Если вы обучили модель семантической сегментации для нескольких классов, в вашем случае 19 классов, и хотите делать предсказания только для одного класса, то есть для класса “Человек”. В этом случае вы, по сути, получите 4D-выход в виде (B, C, H, W), где B — размер батча, C — количество классов, а H и W — высота и ширина соответственно. Вам следует рассматривать C как 2, то есть значения, отличные от класса “Человек”, следует заменить на 0, в то время как класс “Человек” следует заменить на 1, таким образом вы сможете делать предсказания только для класса “Человек”, даже не сохраняя модель.
Ответ или решение
Использование предварительно обученной модели для задачи сегментации, направленной на одну конкретную категорию (в вашем случае, класс "Человек"), может быть весьма эффективным решением. Давайте рассмотрим, как лучше всего подойти к данной задаче.
-
Обоснование повторного обучения: Разумеется, можно просто использовать выход модели для 19 классов, где класс "Человек" будет обозначен как 1, а все остальные классы — как 0. Однако, если вы хотите улучшить точность и качество сегментации именно для класса "Человек", имеет смысл дообучить модель на тех же данных, но с акцентом на эту категорию.
-
Стратегия дообучения:
-
Замораживание весов: Вы можете начать с заморозки весов большинства слоев модели, за исключением последних классифицирующих слоев. Это позволит вам сохранить извлеченные функции и фоновые знания модели, что особенно полезно, если данные для сегментации классов "Человек" позволяют модели дообучиться на специфику данного класса.
-
Настройка последнего слоя: Измените последний слой модели таким образом, чтобы он вырабатывал выходы для двух классов: "Человек" и "Не человек". Это можно сделать, заменив слой классификации на бинарный класс.
-
Полное обучение: В случае, если вы столкнетесь с проблемами недостаточного обучения (например, модель недостаточно хорошо сегментирует класс "Человек" после дообучения), можно попытаться тонко настроить всю сеть, позволяя обучаться не только последнему слою, но и некоторым промежуточным слоям, чтобы улучшить качество извлечения признаков.
-
-
Тонкая настройка гиперпараметров: При дообучении модели обязательно настройте такие гиперпараметры, как скорость обучения, количество эпох, размер мини-батча, и при желании используйте технику регуляризации, такую как Dropout, чтобы избежать переобучения.
-
Аугментация данных: Убедитесь, что вы применяете аугментацию данных, чтобы улучшить обобщающую способность модели. Это поможет создать разнообразие в исходных данных, что особенно актуально при наличии недостатка примеров одного класса.
-
Интерпретация результатов: После дообучения важно проводить оценку, используя подходящие метрики, такие как IoU (Intersection over Union) и F1-меру, чтобы удостовериться, что модель действительно учится сегментировать класс "Человек" должным образом.
В заключение, да, дообучение модели на одну категорию может быть весьма полезным, особенно если сделано правильно. Вам стоит использовать подход с замораживанием весов и обновлением последнего слоя с пометкой "Человек" и "Не человек". Это обеспечит максимальную эффективность за счет использования предварительно извлеченных признаков. Удачи в ваших экспериментах!