Вопрос или проблема
У меня есть идея, но я не уверен, что ее можно смоделировать в архитектуре глубокого обучения.
Предположим, у нас есть изображения разного качества, основанные на цветовом паттерне, и их оценка в качестве меток в диапазоне от 0 до 1. Например, у Изображения 1 качество 0.25, у Изображения 2 — 0.5 и так далее.
Можно ли это реализовать в стандартной архитектуре Resnet50 с 1 выходом и сигмоидной активацией? Есть ли что-то в литературе, к чему вы могли бы меня направить? Я не смог найти ничего, может быть, я ищу неправильно.
ИЗМЕНЕНИЕ: Я нашел это https://github.com/idealo/image-quality-assessment, но реализация отличается от той, которую я предложил. Я знаю, что это может работать, если я добавлю пять разных классов качества.
Я хочу знать, могу ли я обучить это с 1 классом на выходе с рейтингом, чтобы модель поняла, как эти качества связаны. Например, качество 2 — это следующее лучшее качество по сравнению с качеством 1.
Я нашел ответ, который искал, в этой статье Google:
Тем не менее, в случае упорядоченных классов (например, эстетическая и качественная оценка), потеря кросс-энтропии не учитывает межклассовые отношения между группами оценок. Можно утверждать, что упорядоченные классы могут быть представлены действительным числом и, следовательно, могут быть изучены с помощью регрессионной модели. Тем не менее, было показано, что для упорядоченных классов классификационные модели могут превзойти регрессионные модели [21], [31]. Hou и др. [21] показывают, что обучение на наборах данных с внутренним порядком между классами может извлечь выгоду из потерь, основанных на EMDB. Эти функции потерь penalizируют неверные классификации в зависимости от расстояний между классами.
Ответ или решение
Модель глубокого обучения для оценки качества изображений
Ваша идея о применении модели глубокого обучения (DL) для оценки качества изображений действительно имеет значительный потенциал. Рассмотрим подробности и возможные подходы к реализации этой концепции.
Описание задачи
Вы предлагаете использовать изображения, качество которых оценено в диапазоне от 0 до 1. Это предполагает, что качество изображения зависит от цветовых паттернов и других визуальных характеристик. Основной задачей является предсказать уровень качества изображения на основе его визуальных особенностей.
Архитектура модели
Использование архитектуры ResNet50 с выходным слоем, содержащим одно значение и функцией активации сигмоиды, является обоснованным подходом. Это позволит модель предсказывать качество изображения в непрерывном диапазоне от 0 до 1. Однако, как показывает практика, простая регрессия может не полностью учесть все межклассовые отношения между различными качествами изображений.
Потеря и обучение
Согласно исследованиям, таким как упомянутое вами исследование Google, традиционные подходы к потере (например, кросс-энтропия) могут не достаточно учитывать последовательные отношения между классами. В этом случае было продемонстрировано, что использование регрессионной модели может быть менее эффективным по сравнению с моделями классификации, особенно когда у классов есть внутренний порядок.
Эффективным вариантом может быть применение методов потерь, основанных на расстоянии между классами (EMD-based loss или подобные), которые учитывают расстояние между классами и наказывают за неправильные классификации в зависимости от их связи.
Обучение модели
Для обучения вашей модели вам необходимо собрать датасет, который будет включать множество изображений с соответствующими метками качества. Элементы, которые окажут влияние на обучение, включают:
- Предобработка данных: Примените методы аугментации изображений и нормализации, чтобы повысить разнообразие вашего датасета и улучшить обобщающую способность модели.
- Тестирование: Разделите данные на тренировочные, валидационные и тестовые выборки для оценки производительности модели и предотвращения переобучения.
- Финетюнинг модели: Рассмотрите возможность применения предобученной модели ResNet50 и дообучения её на вашем датасете, чтобы извлечь полезные особенности и ускорить процесс обучения.
Альтернативные подходы
Если вы хотите исследовать другие методы помимо простого регрессионного подхода, стоит рассмотреть:
- Ordinal Regression: Она эффективно использует информацию о порядке классов и может позволить вам более точно настроить модель для учета взаимосвязей между уровнями качества.
- Глубокие генеративные модели: Концепции, как Generative Adversarial Networks (GAN), могут быть интересны для создания новых изображений на основе имеющихся, что может помочь в расширении и разнообразии обучающего датасета.
Заключение
Ваш подход к оценке качества изображений через глубокое обучение базируется на обоснованных принципах и может быть реализован с использованием архитектуры ResNet50. Базируясь на существующих исследованиях и предлагаемых методах потерь, вы сможете построить эффективную модель. Рекомендуем обратить особое внимание на исследования, которые фокусируются на порядке классов и их взаимозависимостях, чтобы улучшить качество предсказаний вашей модели.
Если вам нужно больше информации или примеров, вы можете обратиться к исследованиям в области оценки качества изображений, а также к репозиториям на GitHub, которые могут предоставить дополнительные ресурсы и исходники для вашего проекта.