Вопрос или проблема
Я хотел бы обучить однопurpose модель для классификации изображений грузовиков/транспортных средств на 2 категории:
- грузовик с закрытым грузовым отсеком
- всё остальное, например, грузовик с незакрытым грузом
Груз закрыт
Груз не закрыт
Я хотел бы использовать ML.NET, но я совершенно новичок в машинном обучении.
У меня, вероятно, будет всего несколько сотен изображений.
https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/machine-learning/tutorials/image-classification
Существует ли простой способ для новичка, как обучить модель, чтобы она могла определять, закрыт ли грузовик в реальном времени по картинке?
Вероятно, мне придется использовать какую-то другую предобученную модель, а не Inception, как упоминалось в примере. Но я не знаю, что подставить в шаги в учебнике.
Все фотографии будут сделаны с одной и той же камеры с заданным зумом и углом, что должно облегчить предварительную обработку?
Ответ или решение
Модель классификации изображений транспортных средств – загруженный груз
Вопрос, который вы подняли, представляет собой интересную задачу в области машинного обучения и компьютерного зрения. В данной статье мы рассмотрим ключевые аспекты, необходимые для разработки модели машинного обучения, которая будет классифицировать изображения грузовых автомобилей на две категории: с закрытой грузовой площадкой и с открытой.
1. Постановка задачи
Ваша цель состоит в том, чтобы идентифицировать, закрыт ли грузовой отсек автомобиля. Вы предоставили два примера изображений: одно с закрытой грузовой площадкой и другое с открытой. Это позволяет конкретизировать, что модель будет работать с бинарной классификацией.
2. Выбор платформы
Вы указали, что хотите использовать ML.NET. Это хороший выбор, особенно если вы знакомы с экосистемой .NET. ML.NET предлагает удобные инструменты для разработчиков и предоставляет возможности для построения моделей машинного обучения на C#, что делает его доступным для тех, кто только начинает.
3. Сбор данных и подготовка
Для успешной тренировки модели вам понадобятся изображения, которые вы будете использовать для обучения и проверки модели. Поскольку у вас есть только несколько сотен изображений, вам следует обратить внимание на следующее:
-
Сбор данных: Убедитесь, что у вас есть достаточное количество изображений для каждой категории. Стремитесь собирать данные, которые покрывают разнообразные условия, такие как различные углы, освещение и т. д. Это поможет избежать переобучения модели.
-
Разделение данных: Разделите ваш набор данных на три части: обучающие данные (70%), проверочные данные (15%) и тестовые данные (15%). Это поможет вам оценить производительность модели.
-
Аугментация данных: Поскольку количество изображений может быть ограничено, используйте методы аугментации, такие как повороты, перевороты, изменение яркости и увеличение. Это может значительно улучшить способность модели обобщать.
4. Выбор модели
Вместо того чтобы использовать Inception, вы можете рассмотреть применение более легковых предобученных сетей, таких как MobileNet или ResNet, которые лучше подходят для задач с ограниченным количеством данных. Эти модели уже обучены на большом количестве изображений и могут быть адаптированы для вашей специфической задачи.
- Импорт модели: Используйте ML.NET для загрузки предобученной модели. Вы можете воспользоваться предобученными весами и дообучить их на своем наборе данных.
5. Реализация модели
Следующий этап включает в себя реализацию самой модели. Обычно это выглядит следующим образом:
-
Загрузка данных и подготовка:
- Используйте
ImageDataдля загрузки и обработки изображений. - Настройка аугментации данных и нормализации.
- Используйте
-
Создание и обучение модели:
- Импортируйте библиотеку для работы с нейронными сетями.
- Обучите модель на вашем наборе данных, используя функции
TrainиEvaluate.
-
Оценка модели:
- Используйте тестовые данные для проверки точности модели.
- Обратите внимание на метрики, такие как точность и потеря.
-
Применение модели в реальном времени:
- После того, как модель обучена, обеспечьте интерфейс, который будет принимать изображения и возвращать классификацию.
- Примените модель для обработки потокового видео или изображений в реальном времени, чтобы оценить ее производительность.
Заключение
Ваша задача по классификации изображений грузовых автомобилей, имеющих закрытый или открытый грузовой отсек, является отличным примером применения машинного обучения. Используя ML.NET и предобученные модели, вы сможете эффективно тренировать свою модель даже при ограниченном наборе данных. Удачи в вашей работе, и не забывайте о важности оценки и корректировки модели на основе полученных данных.