Вопрос или проблема
Я обучил модель классификации изображений ML.NET с помощью этого проекта на GitHub
https://github.com/quocthang0507/ImageClassificationWebAppWithML.NET
Она использует ML.NET TensorFlow и выбранную предобученную модель классификации изображений.
Цель моей модели — определить, является ли изображение грузовиком с закрытым грузом или чем-то другим. Поэтому мне нужно минимально 2 категории изображений.
Некоторые изображения довольно похожи… Закрыто слева, открыто справа.
Я могу выбрать из нескольких предобученных моделей здесь:
var options = new ImageClassificationTrainer.Options()
{
FeatureColumnName = "Image",
LabelColumnName = "LabelAsKey",
// Просто изменив/выбрав InceptionV3/MobilenetV2/ResnetV250
// вы можете попробовать другую архитектуру DNN (предобученная модель TensorFlow).
Arch = ImageClassificationTrainer.Architecture.ResnetV2101,
Epoch = 200, //100
BatchSize = 10,
LearningRate = 0.01f,
MetricsCallback = (metrics) => Console.WriteLine(metrics),
ValidationSet = testDataView
};
Есть идеи, как улучшить обучение здесь? Какую предобученную модель использовать или как использовать какую-либо модель TensorFlow, которая не поддерживается напрямую ML.NET, например YOLO? Или, возможно, не использовать предобученные модели вовсе?
Ответ или решение
Для успешной разработки модели машинного обучения (ML) для определения грузовиков с покрытыми и непокрытыми грузами на изображениях, необходимо учесть множество факторов, включая выбор архитектуры модели, качество данных и параметры обучения. Рассмотрим, как оптимизировать процесс обучения, используя принципы FOREST.
F – Facts (Факты)
Согласно описанию проблемы, вы уже применяете модель, основанную на ML.NET и TensorFlow, с использованием предобученных моделей. Исходная задача заключается в классификации изображений на две категории: "покрытый груз" и "непокрытый груз". Эта задача, как вы замечаете, может быть усложнена схожестью изображений, где грузовики на обеих фотографиях могут выглядеть почти идентично.
O – Opinions (Мнения)
Для улучшения модели, важно учитывать следующие аспекты:
-
Выбор предобученной модели:
- Каждый из предложенных вами вариантов (InceptionV3, MobileNetV2, ResNet50) имеет свои сильные и слабые стороны. Например, ResNet50 хорошо подходит для более глубоких сетей и может лучше обрабатывать сложные детали, что может быть полезно для различия между покрытыми и непокрытыми грузами.
- Рекомендуется протестировать несколько моделей в контексте вашей специфической задачи, чтобы определить, какая из них лучше справляется с вашими данными.
-
Аугментация данных:
- Так как ваши изображения могут быть очень похожи, примените техники аугментации (перевороты, масштабирование, изменение яркости и контрастности), чтобы увеличить разнообразие вашего обучающего набора. Это поможет модели лучше обобщать и различать тонкие детали между классовыми категориями.
-
Настройки гиперпараметров:
- Экспериментируйте с количеством эпох, размером пакета и скоростью обучения. Например, увеличение количества эпох до 200 может быть идеальным, но лучше наблюдать за закономерностями переобучения.
- Обратите внимание на использование методов ранней остановки для улучшения результатов и предотвращения переобучения.
R – Resources (Ресурсы)
Чтобы эффективно реализовать ваши идеи, вот некоторые полезные ресурсы:
- Контейнеры Docker с установленными ML.NET и TensorFlow поможет вам легко запускать и тестировать ваши модели на различных конфигурациях без необходимости настраивать среду вручную.
- Google Colab предоставляет вычислительные ресурсы с поддержкой TensorFlow, что облегчит тестирование различных архитектур моделей и аугментации данных.
E – Examples (Примеры)
Для реализации вашего подхода я рекомендую следующий путь:
-
Загрузите данные из своего репозитория проекта.
-
Проведите предобработку данных и разделите их на обучающую и тестовую выборки.
-
Примените аугментацию данных, добавив такие изменения как:
- Повороты на 90, 180 и 270 градусов.
- Изменения яркости и контрастности.
-
Используйте следующую конфигурацию тренировки:
var options = new ImageClassificationTrainer.Options() { FeatureColumnName = "Image", LabelColumnName = "LabelAsKey", Arch = ImageClassificationTrainer.Architecture.ResnetV2101, // вставьте вашу модель Epoch = 200, BatchSize = 10, LearningRate = 0.01f, MetricsCallback = (metrics) => Console.WriteLine(metrics), ValidationSet = testDataView // ваша тестовая выборка };
S – Story (История)
Представьте, что ваша модель готова и успешно идентифицирует покрытые и непокрытые грузы с высокой точностью. Это не только снизит операционные риски, связанные с неправильно загруженными грузами, но и повысит общую безопасность на дорогах. Эта история о том, как тщательная проработка вашего проекта приводит к реальным результатам, вдохновляя вас выступать как эксперта в пространстве машинного обучения.
T – Transformation (Трансформация)
Так, поскольку ваш проект может успешно классифицировать грузовики по их состоянию, вы также можете рассмотреть возможность расширения функционала, добавив дополнительные категории для выявления аномалий или другого рода объектов на изображениях. Это может расширить ваш бизнес-логичный или научный подход в сфере обработки изображений и повысить его ценность.
Используя данные рекомендации, вы сможете не только улучшить результаты своей модели, но и значительно повысить уровень ее точности.