Вопрос или проблема
Я пытаюсь построить классификатор для конкретного набора данных карт, скажем, карты или без карт. Я использую Mobilenet, обученный на наборе данных Imagenet, в качестве своего классификатора и далее обучаю его на моем наборе данных. Мне удалось его обучить, и его эффективность довольно хороша на этом наборе данных. Предположим, что моя карта имеет четыре разных региона интереса, как показано ниже:-
Он идеально распознает вышеупомянутое изображение как карту.
Но я могу обмануть свой классификатор, если изменю порядок регионов карты и затем дам его классификатору, как показано ниже:-
Я хочу, чтобы классификатор изучал точные проявления признаков карт, как на первом изображении, чтобы, если я изменю их, он мог отклонить эту карту (как на втором изображении).
Существует ли способ это сделать?
Вы можете попробовать классификатор на основе рекуррентной нейронной сети.
В качестве альтернативы, и, возможно, более простого способа, увеличьте свой набор данных, чтобы он содержал изображения карт с измененным порядком изображений карт, и обучите на полученном наборе данных.
Ответ или решение
Для решения вашей задачи, связанной с классификацией карт, где критически важно учитывать порядок признаков на изображениях, есть несколько подходов, которые можно рассмотреть.
-
Использование рекуррентных нейронных сетей (RNN):
Рекуррентные нейронные сети могут эффективно обрабатывать последовательности данных. В вашем случае, вы можете представить изображение карты как последовательность регионов интереса. Таким образом, RNN будет учитывать порядок этих регионов и, следовательно, сможет различать изображения с изменённым порядком регионов. Однако, стоит учитывать, что RNN требует немного иного подхода к подготовке данных и может быть более сложной в реализации. -
Аугментация данных:
Один из самых простых и эффективных способов — расширить ваш датасет, добавив в него изображения карт с изменённым порядком регионов. Вы можете создавать различные комбинации регионов и добавлять их в обучающую выборку. Это позволит модели учиться не только на оригинальных изображениях, но и на ситуациях, где порядок признаков изменён. -
Сетка внимания (Attention Mechanism):
Рассмотрите возможность внедрения механизмов внимания. Эти механизмы могут выделять важные части изображения и учитывать их порядок. Вы можете комбинировать архитектуру, основанную на MobileNet, с механизмом внимания, который будет фокусироваться на ключевых областях изображения. -
Тематика обучения с подачей (Curriculum Learning):
Начните обучение с изображений карт в правильном порядке, а затем постепенно добавляйте сложные примеры с изменённым порядком. Это позволит модели сначала изучить правильные образцы и затем адаптироваться к изменениям. -
Использование 3D-конволюций:
Другой подход заключается в использовании 3D-сетей, которые рассматривают изображение с зависимостями во времени. Это может быть полезным, если вы рассматриваете последовательность региона как временной ряд. -
Изменение архитектуры сверточной сети:
Попробуйте изменить структуру сети, добавив дополнительные слои, которые будут способствовать лучшему извлечению пространственных признаков и их расположения. Это может включать использование более сложных архитектур, таких как ResNet или EfficientNet, которые хорошо работают с изображениями.
В заключение, для исправления избыточной устойчивости вашего текущего классификатора к изменению порядка признаков, вы можете комбинировать несколько подходов. Расширьте ваш набор данных, используя аугментацию, добавьте механизмы внимания или исследуйте альтернативные архитектуры, которые могут учитывать порядок объектов на изображении. Это позволит вашему классификатору быть более устойчивым и точным в соответствующих задачах.