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 для классификации изображений.
Цель моей модели – определить, является ли изображение грузовиком с накрытым грузом или чем-то еще. Поэтому мне нужно как минимум 2 категории изображений. Похожая ситуация с человеком в респираторе или без него и т.д.
Некоторые изображения довольно похожи…. Накрыто слева, открыто справа.
Я могу выбрать из некоторых 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-то модель TensorFlow, которая не поддерживается напрямую ML.NET, например YOLO? Или, возможно, вообще не использовать предобученные модели?
Мне кажется, что я получаю лучшие результаты с самой маленькой доступной моделью = MobilenetV2.
Ответ или решение
Для эффективного обучения модели машинного обучения (ML) для определения наличия покрытия на грузовике по изображениям с камеры, вам необходимо учитывать несколько ключевых аспектов. Учитывая контекст вашего проекта на GitHub, вы уже на правильном пути. Вот подробная пошаговая инструкция и рекомендации по улучшению качества вашего ML-модели.
1. Выбор архитектуры модели
В зависимости от ваших потребностей, вы можете использовать различные предобученные модели. Хотя вы отметили, что получили лучшие результаты с помощью MobilenetV2, это может зависеть от конкретных данных. Рекомендуется попробовать несколько архитектур, таких как:
- InceptionV3: Хорошо справляется с задачами классификации благодаря более сложной архитектуре и более глубоким слоев. Может быть полезен для выявления тонких различий между покрытиями.
- ResNet50/ResNet101: Подходит для более глубокого анализа изображений и может улучшить точность за счет использования остаточных соединений для преодоления проблемы градиентного спуска.
- EfficientNet: Предлагает оптимальное соотношение между точностью и скоростью, потенциально улучшая производительность на ваших данных.
2. Подготовка данных
Качество выходных данных напрямую влияет на эффективность обучения модели. Убедитесь, что ваши данные:
- Четко размечены: Каждое изображение должно быть однозначно классифицировано как "с покрытием" или "без покрытия".
- Разнообразны по условиям: По возможности используйте изображения грузовиков с разным освещением, углами съемки и фонами. Это поможет модели обобщать информацию и лучше распознавать образы.
- Сбалансированы: Избегайте ситуации, когда одна категория изображений значительно преобладает над другой. Это может негативно повлиять на производительность модели.
3. Настройка параметров обучения
Параметры, которые вы выбрали для обучения, также имеют значение:
- Epochs: Если вы наблюдаете переобучение, рассмотрите возможность уменьшения их количества. С другой стороны, если модель не достигает достаточной точности, увеличьте количество Epochs.
- Learning Rate: Убедитесь, что значение learning rate оптимально. Можно попробовать использовать стратегию изменения learning rate в процессе обучения (learning rate decay).
- Batch size: Размер пакета может значительно повлиять на здоровье модели. Проведите тестирование с различными размерами, чтобы найти оптимальный.
4. Используйте аугментацию данных
Для повышения способности модели к обобщению применяйте аугментацию данных. Вы можете использовать комбинацию следующих трансформаций:
- Повороты изображения
- Увеличение/уменьшение яркости
- Изменение контрастности
- Зеркальная симметрия
Это позволит модели "увидеть" больше разнообразия в обучающих данных и улучшить ее обобщающую способность.
5. Подход к использованию YOLO и других не поддерживаемых моделей
Для использования более сложных моделей, таких как YOLO (You Only Look Once), вам потребуется интегрировать библиотеку TensorFlow напрямую. Вот несколько шагов:
- Экспортируйте модель YOLO в формат TensorFlow, что позволит взаимодействовать с ML.NET.
- Создайте интерфейс взаимодействия между ML.NET и TensorFlow, чтобы использовать функционал YOLO.
Это может потребовать больше времени и усилий, но обеспечит более высокую точность распознавания, особенно для сложных изображений.
6. Оценка и оптимизация результатов
После обучения модели используйте набор тестовых данных, чтобы оценить ее точность и определить, насколько она хорошо обрабатывает новые данные. Практикуйте кросс-валидацию для более надежной оценки производительности. Если результаты не удовлетворительны, вернитесь к первичным шагам, чтобы оптимизировать настройки.
Заключение
Следуя данным рекомендациям, вы сможете существенно улучшить качество своей ML-модели для определения наличия покрытия на грузовиках. Поэкспериментируйте с архитектурами, методами аугментации и оптимизацией гиперпараметров, чтобы получить наилучшие результаты. В конечном счете, выбор архитектуры и представления данных — критически важные аспекты, которые напрямую влияют на успех вашей модели.