Вопрос или проблема
В этом видео https://youtu.be/60Sk-mq3Cr8, с 0 до 2:00 минут, упоминается модель обнаружения объектов, которая может обучаться на 10 образцах и улучшаться со временем. Какие существуют современные модели, которые могут добиться этого?
Попробуйте это:
- https://paperswithcode.com/paper/you-only-learn-one-representation-unified
- https://github.com/WongKinYiu/yolor
Это модель обнаружения объектов, которая также предоставляет вам представление о detected object, которое должно быть полезным для новых downstream задач. 10 изображений – это немного, с чем можно работать, но вы определенно можете попробовать дообучение с этими данными и посмотреть, что произойдет. Начните с предобученных весов, доступных в репозитории git.
Ответ или решение
Объектно-ориентированные модели с малым количеством образцов и активным обучением
В последние годы области компьютерного зрения и машинного обучения значительно продвинулись вперед благодаря разработкам в области обнаружения объектов с использованием моделей, способных эффективно обучаться на небольших наборах данных. В этом контексте вас интересует тема моделей, которые могут обучаться на всего лишь 10 образцах, и как они могут улучшаться со временем с использованием активного обучения.
Современные модели для обнаружения объектов
-
YOLOv4 и YOLOv5: Базируясь на архитектуре You Only Look Once (YOLO), эти модели обеспечивают высокую скорость и точность. Они могут быть адаптированы для работы с малым количеством примеров через дообучение на предварительно обученных весах. Посетите репозиторий YOLO (WongKinYiu) для получения подробной информации о дообучении.
-
Few-Shot Object Detection: Модели, такие как "You Only Learn One Representation: Unified Few-Shot Object Detection and Instance Segmentation", предлагают подходы, позволяющие эффективно использовать малые наборы данных. Они используют методы мета-обучения, что позволяет модели адаптироваться к новым задачам быстрее и с меньшими затратами данных.
-
Active Learning: Технология активного обучения стала мощным инструментом в обработке данных с небольшим набором. Она позволяет модели выборочно выбирать, какие примеры данных должны быть аннотированы для улучшения точности. Это особенно полезно, когда аннотирование данных является трудоемким и дорогим процессом. Алгоритмы активного обучения, такие как "uncertainty sampling" и "query-by-committee", помогают лучше выбирать наиболее информативные образцы для дальнейшего обучения.
Применение в реальных условиях
Чтобы реализовать модель, способную обучаться на 10 образцах, вы можете предпринять следующие шаги:
-
Предварительное обучение: Начните с загрузки предварительно обученной модели (например, YOLO), чтобы ускорить процесс обучения. Это позволит вам использовать обширные предварительно полученные знания модели.
-
Дообучение на малых данных: Вместо того чтобы обучать модель с нуля, производите дообучение на ваших 10 образцах. Проводите эксперименты с разными гиперпараметрами и методами регуляризации, чтобы улучшить производительность.
-
Активное обучение для расширения данных: После первоначального обучения используйте методы активного обучения для выбора наиболее информативных данных из большого неаннотированного набора. Это может включать в себя получение аннотаций для новых примеров, которые модель считает наиболее сложными.
Заключение
Использование современных объектно-ориентированных моделей, таких как YOLO, в сочетании с методами активного обучения и малых выборок, открывает новые горизонты в ведении исследований и разработок в области компьютерного зрения. Эти подходы позволяют значительно повысить качество моделей, даже когда источники данных ограничены. Таким образом, они представляют собой полезный инструмент для исследователей и компаний, стремящихся к эффективному решению задач обнаружения объектов с минимальными затратами времени и ресурсов.