Вопрос или проблема
Я работаю над проектом, который включает применение моделей глубокого обучения. Я собрал обучающие данные. На собранных изображениях у меня больше одного объекта интереса. Я не совсем понимаю, как пометить эти изображения. Должен ли я обрезать и затем помечать или просто подавать так, как есть? Я был бы благодарен за любую помощь. На приложенном изображении я отметил два объекта.
Вы можете создать маску изображения, где фон имеет значение 0, а все пиксели имеют значение своего класса.
Я не уверен, какой подход вы используете, но, например, вы можете использовать сверточные нейронные сети. Они научатся на маске изображения, какие характеристики способствуют классу пикселя и могут, таким образом, в момент вывода предоставить вероятность класса для каждого пикселя.
Ответ или решение
Подготовка тренировочных данных для моделей глубокого обучения: Советы и рекомендации
Подготовка тренировочных данных — это один из ключевых этапов в разработке эффективных моделей глубокого обучения. Давайте рассмотрим, как правильно подготовить ваши данные, особенно в контексте, когда в изображениях имеется более одного объекта интереса.
1. Определение задачи
Прежде чем приступать к подготовке данных, необходимо четко определить задачу, которую вы собираетесь решать. В вашем случае, если в изображениях присутствуют несколько объектов, возможно, вам подойдет задача семантической сегментации или обнаружения объектов (object detection).
2. Форматирование данных
В зависимости от вашего подхода, существуют разные стратегии для разметки и подготовки данных:
-
Сегментация: Если вы планируете использовать свёрточные нейронные сети (CNN) для сегментации, вам потребуется создать маску для каждого изображения. Маска представляет собой изображение, где каждому классу соответствует уникальное значение (например, 0 для фона, 1 для первого объекта, 2 для второго и т.д.). Данные могут быть представлены в формате PNG или TIFF, где догматом каждого пикселя является его класс.
-
Обнаружение объектов: В данном случае вам необходимо будет аннотировать объекты с помощью ограничивающих прямоугольников (bounding boxes). Форматы аннотаций могут варьироваться (например, COCO, YOLO, PASCAL VOC). Каждый объект будет помечен прямоугольником с указанием координат (x_min, y_min, x_max, y_max) и класса.
3. Разделение данных
Как правило, для успешной реализации модели необходимо поделить данные на три подгруппы:
- Тренировочные данные (train)
- Валидационные данные (val)
- Тестовые данные (test)
Это поможет вам оценивать эффективность модели и избегать переобучения.
4. Аугментация данных
Существует множество техник аугментации изображений, которые помогут разнообразить ваш датасет и улучшить обучение модели. Некоторые из методов аугментации:
- Повороты
- Отражения
- Масштабирование
- Изменение яркости и контраста
Применение аугментации особенно важно, если ваш датасет не очень велик и содержит ограниченное количество вариантов объектов.
5. Качество и консистентность аннотаций
Убедитесь, что каждая аннотация является точной и последовательной. Ошибки в аннотациях могут негативно сказаться на обучении модели. Регулярно пересматривайте аннотированные данные, чтобы гарантировать их качество.
6. Визуализация данных
Перед началом обучения полезно провести визуализацию аннотированных данных. Это позволит вам убедиться, что все объекты разметки корректны и что модель сможет адекватно воспринимать ваши данные.
Заключение
Подготовка тренировочных данных для глубоких моделей — это трудоемкий, но необходимый процесс, который требует внимания к деталям. Выбор правильного формата разметки, а также подходящих методов аугментации и разделения данных — это лишь несколько из многих шагов, которые необходимо учитывать, чтобы ваша модель достигала максимальной эффективности. Не забывайте тестировать модель на разных выборках, чтобы быть уверенными в её работоспособности на реальных данных.