Вопрос или проблема
Я хочу классифицировать изображения, поступающие из видеопотока с движущейся камеры, на несколько различных знаков, но проблема в том, что есть 2 типа знаков, которые очень похожи:
end_curve(буква D сверху и внизу буква X)start_curve(буква D сверху и внизу число от 1 до 100)
Для начала у меня есть изображение для end_curve, но для start_curve у меня есть только образец с числом 10 внизу.
Мой мыслительный процесс
Я хочу дообучить существующую модель с использованием увеличенных данных для своих изображений, но я не могу сделать тысячи увеличений для 100 различных знаков start_curve… поэтому я подумал, почему бы просто не научить модель определять, есть ли буква D сверху или нет, а затем я смогу выполнить распознавание символов (OCR), чтобы проверить нижний символ/число.
Проблема
Я не уверен, как продвинуться дальше или какую выборку данных использовать, или даже увеличивать, если я использую X, она научится определять end_curve, но не start_curve, я так предполагаю. Я новичок в машинном обучении, поэтому не знаю, каков будет следующий шаг или является ли это лучшим подходом… Я ценю любые рекомендации в правильном направлении. Я просто ищу помощь в своем методе.
Ответ или решение
Обучение модели для определения специфической области в изображении – это задача, с которой сталкиваются многие специалисты в области машинного обучения и компьютерного зрения. В данном контексте речь идет о необходимости различать два типа знаков: end_curve и start_curve, при этом важной частью является распознавание буквы "D" в верхней части изображения. Изложим подробный алгоритм действий.
1. Определение проблемы
Ваша основная задача заключается в том, чтобы модель могла распознавать наличие символа "D" в верхней части изображения вне зависимости от нижнего содержимого, которое может варьироваться (число от 1 до 100 или буква "X"). Для этого потребуется тщательно продуманный подход к подготовке данных и обучению модели.
2. Подготовка данных
2.1. Сбор данных
Имея всего одну выборку для знака start_curve (с числом 10) и одну для end_curve, вам нужно создать более разнообразный набор данных. Ниже предложены несколько стратегий:
-
Синтетические данные: Используя графические редакторы или специализированные инструменты, создайте искусственные изображения с символом "D" в верхней части. Например, объедините "D" с различными числами внизу (от 1 до 100).
-
Аугментация данных: Поскольку у вас ограниченное количество изображений, примените аугментацию для существующих. Это может включать:
- Изменение яркости и контрастности.
- Повороты и перспективные искажения.
- Сдвиг изображений и добавление шума.
-
Шаблоны для OCR: Создайте набор шаблонов для чисел 1-100, чтобы дополнительно увеличить набор данных и отработать OCR.
2.2. Разметка данных
Каждое изображение должно быть четко размечено. Вы можете создать метки для наличия "D" в верхней части изображения и для соответствия знакам end_curve и start_curve. Размеченные данные могут быть в формате bounding boxes.
3. Обучение модели
3.1. Выбор модели
Рекомендуется использовать уже обученные модели, такие как EfficientDet или YOLO, которые показывают хорошие результаты при обнаружении объектов. Финишная корректировка (fine-tuning) на вашем собранном наборе данных покажет лучшие результаты.
3.2. Финишная корректировка
- Замораживание базовых слоев: Сначала заморозьте базовые слои модели и обучайте только последние слои, чтобы модель адаптировалась к вашим специфическим данным.
- Обучение: Используйте ваши аугментированные данные, чтобы обучить модель. Начните с малого числа эпох и постепенно увеличивайте, следя за точностью на валидационных данных.
- Результаты: Проводите оценку результатов с помощью метрик, таких как точность и полнота (precision and recall), чтобы понять, насколько хорошо модель различает "D" в верхней части.
4. Внедрение системы OCR
После того как ваша модель успешно определяет "D", воспользуйтесь инструментами OCR (например, Tesseract), чтобы анализировать нижнюю часть изображения. Это позволит получить нужные вам данные о знаках start_curve и end_curve.
- Постобработка распознавания: Чтобы улучшить результаты OCR, отформатируйте входное изображение, например, увеличив контраст для лучшего считывания.
5. Тестирование и оптимизация
Научитесь тестировать вашу модель на различных условиях: при перемещении камеры, изменении света и т.д. Это поможет убедиться в надежности вашей системы.
Заключение
Следуя этому алгоритму, вы сможете создать и обучить модель, способную эффективно распознавать специфическую область (символ "D" в верхней части изображений) независимо от нижнего содержимого. Этот подход не только упростит идентификацию знаков, но и позволит повысить общую производительность вашего проекта.