Вопрос или проблема
Я реализовал SegNet и его вариант ReLU в PyTorch. В данный момент я использую это как доказательство концепции, но меня беспокоит шум, который производит сеть. С оптимизатором ADAM, похоже, шум немного меньше, тогда как с SGD шум увеличивается. Я вижу, как потеря уменьшается, а точность кросс-оценки возрастает до 98%-99%, но шум все еще остается.
Слева представлено само изображение, затем маска, и, наконец, фактический вывод из сети. У меня есть 1024 образца на класс и два класса, которые очень последовательны, так как документы очень структурированы. Я использую стандартный SegNet (такой же ядро, шаг и заполнение) на 224×224.
Что может объяснить этот шум и как я могу потенциально решить эту проблему?
Я собираюсь попытаться ответить на свой вопрос, но не приму это как окончательный ответ, просто потому, что я уверен, что есть больше одной причины, почему это происходит. Я решил проблему, увеличив площади, добавив больше “функций”, например, я удостоверился, что есть больше текста, таблиц и других визуальных элементов, которые свёртки могут “улавливать”. В определенной степени это, похоже, помогло. Также помогло использование более современной модели, я попробовал Unet с resnet34 в качестве кодировщика и также попробовал DeepLabV3, который превзошел все остальные. Так что я подозреваю, что это “шум” (в отсутствие лучшего слова) является побочным продуктом неопределенности сети в том, где именно находятся границы сегментации, из-за отсутствия функций. Я подозреваю, что более современные модели лучше подходят для решения этой проблемы.
ИЗМЕНЕНИЕ
Пока что то, что, похоже, сработало для меня, это DeepLabV3 с Resnet кодировщиками, но другой фактор, который действительно кажется значимым, – это “размер” сегментированной области. Очевидно, что в некоторых областях это невозможно отрегулировать (например, в робототехнике, автономных автомобилях и т.п.), но в обработке документов или текста это, скорее всего, возможно. Я заметил, что после уменьшения до 224×224 меньшие и тонкие области становятся очень трудными, если не невозможными для обучения, тогда как более крупные и толстые области легче поддаются обучению. Я подозреваю, что усреднение CELoss может быть здесь виновником, и что может существовать механизм потерь, который акцентирует ошибки в меньших регионах/областях, где ошибки все еще существуют. Гипотеза состоит в том, что меньшие регионы будут терпимы к ошибкам из-за операции усреднения, тогда как более крупные не будут так терпимы к ошибкам.
Ответ или решение
Сегментация изображений — это сложная задача, и действительно, шумные выходные данные могут быть результатом различных факторов. Позвольте мне осветить возможные причины данной проблемы и предлагаемые пути ее решения.
Возможные причины шумного вывода:
-
Архитектура сети: Простые сети, такие как SegNet, могут быть недостаточно эффективными для сложных изображений, особенно если в них имеется много мелких деталей. Более современные архитектуры, такие как U-Net и DeepLabV3, предлагают более сложные механизмы для обработки контекста, которые помогают сети лучше идентифицировать границы объектов.
-
Размер обучающего изображения: Вы отметили, что при уменьшении размера изображения до 224×224 пикселей мелкие области становятся трудными для сегментации. Действительно, уменьшение размерности изображения может скрыть важные детали и снизить производительность сети. Если возможно, попробуйте использовать большее разрешение или применить техники увеличения данных (data augmentation), чтобы создать более разнообразный набор данных.
-
Объектные особенности: Если различные объекты в ваших изображениях имеют схожие визуальные характеристики или же их границы плохо различимы, это может привести к непредсказуемым результатам. Обогащение вашего набора данных дополнительными визуальными признаками (такими как текстовые блоки, таблицы и другие элементы) может помочь.
-
Функция потерь: Средняя функция потерь (например, кросс-энтропия) может не учитывать особенности малых объектов. Рассмотрите возможность использования других функций потерь, таких как Dice Loss или Focal Loss, которые лучше фокусируются на трудносегментируемых областях.
Рекомендации по улучшению результатов:
-
Переход на более современные модели: Вы уже упомянули об использовании DeepLabV3 и U-Net. Это действительно здравое решение. Они включают в себя механизмы, такие как атрибуция внимания и многомасштабные подходы, которые могут помочь значительно уменьшить шум.
-
Обширное предобучение: Убедитесь, что вы используете предварительно обученные модели, так как они лучше захватывают общие признаки из данных. Это может значительно ускорить процесс обучения и улучшить качество сегментации.
-
Аугментация данных: Применение различных методов аугментации данных, таких как повороты, изменения яркости, масштабирование и обрезка, может помочь увеличить размер обучающего набора данных и улучшить обобщающие способности модели.
-
Постобработка: Рассмотрите возможность применения постобработки на выходных сегментах, например, морфологические операции (дилатация, эрозия) для сглаживания сегментации и уменьшения шумов.
-
Анализ класса и дисбаланса: Убедитесь, что классы сбалансированы. Если один из классов значительно меньше по количеству, это может влиять на обучение. Если возможно, используйте стратегии повышения классов для малозначимых классов.
Заключение
Шумный вывод в сегментационных задачах — это распространенная проблема, и вам потребуется минимизировать её, адаптируя архитектуру сети, данные и стратегии обучения. Использование современных подходов, таких как DeepLabV3, и обратить внимание на способы постобработки выводов весьма важно. Надеюсь, эти рекомендации помогут вам улучшить качество сегментации и уменьшить шумные выходные данные вашей сети.