Вопрос или проблема
Является ли нормальным/лучшим использование фото-коллажей (несколько фото в одном изображении) в качестве набора данных вместо одиночных изображений для обучения модели обнаружения объектов SSD?
Я использую Tensorflow Object Detection API для создания модели SSD, чтобы идентифицировать и обнаруживать различные заболевания листьев. Мой набор данных состоит из листьев размером 256×256 (датасет plant village). Я хочу, чтобы моя модель обучалась обнаруживать несколько объектов разных размеров (большинство листьев почти такие же большие, как и само изображение, что дает плохую точность для малых объектов), поэтому я подумал, что стоит комбинировать эти изображения в коллажи, чтобы включить несколько листьев в каждую картинку и создать набор данных следующим образом: для каждой метки я буду использовать одиночные изображения листьев, изображения 4 листьев (коллаж 2×2) и 9 изображений (коллаж 3×3). Думаете, это даст лучшие результаты для обнаружения нескольких объектов или стоит остаться с одиночными изображениями, и это ничего не изменит? Если это работает, что бы вы порекомендовали установить для опции изменения размера изображения? Оно должно оставаться маленьким, как 300×300, или будет лучше использовать 800×800, поскольку в некоторых частях имеется 9 изображений?
1.Вы можете использовать прогрессивное изменение размера в вашем наборе данных, чтобы улучшить результаты.
Ссылка здесь
Этот метод может быть полезен, когда изображения показывают только части образца.
2.Также, чтобы ваша модель хорошо прогнозировала меньшие листья, которые не занимают весь кадр, вы должны сделать ваш валидационный набор сбалансированным, то есть количество изображений меньших листьев и листьев, занимающих целое изображение, должно быть сбалансировано в валидационном наборе.
3.Я не особо знаком с методом на основе коллажей, но вы можете проверить это
Надеюсь, это поможет. Пожалуйста, проголосуйте, если это помогло.
.
Ответ или решение
Использование фотоколлажей вместо одиночных изображений для обучения модели детекции объектов, такой как SSD (Single Shot MultiBox Detector), может иметь как положительные, так и отрицательные последствия в зависимости от конкретной задачи. Рассмотрим этот вопрос подробнее с учетом ваших требований и контекста задачи.
Большие изображения/коллажи vs. Одиночные изображения
Использование коллажей позволяет вам разместить несколько объектов разных размеров на одном изображении, что может помочь в обучении модели распознавать объекты различных масштабов. Однако стоит учитывать некоторые аспекты:
-
Сложность аннотации: Создание коллажей потребует дополнительной разметки, так как необходимо будет точно указать координаты каждого листа на изображении. Это может усложнить процесс подготовки данных.
-
Шум в данных: Коллажи могут содержать дополнительные помехи, такие как линии или границы между изображениями, что может затруднять идентификацию объектов.
-
Проблема с разрешением: Если размер коллажа значительно превышает разрешение оригинального изображения (например, 800×800), это может привести к потере деталей при масштабировании до меньших размеров (например, 300×300).
Масштабирование изображений
При выборе разрешения для обучения модели необходимо учитывать компромисс между детализацией и объёмом вычислительных ресурсов. Размеры 800×800 могут улучшить прорисовку мелких объектов, однако это потребует больше памяти и времени на тренинг. С другой стороны, 300×300 значительно быстрее, но может быть недостаточным для качественной детекции более мелких объектов в больших коллажах. Поэтому здесь может быть полезен подход с прогрессивным масштабированием, который позволяет начать обучение на меньших изображениях и постепенно увеличивать их разрешение.
Рекомендации
-
Экспериментальный подход: Проведите эксперимент с разными размерами изображений и конфигурациями (одиночные изображения, 2×2 коллажи, 3×3 коллажи), чтобы выявить оптимальный вариант для вашей задачи.
-
Баланс данных: Обеспечьте наличия сбалансированного набора данных как в обучающем, так и в проверочном множестве, включающего и крупные, и мелкие листья. Это поможет модели лучше адаптироваться к различным условиям.
-
Оценка методов: Используйте методы кросс-валидации для оценки производительности модели на разных наборах данных, что поможет определить, какой подход даёт наилучшие результаты.
-
Исследуйте прогрессивное масштабирование: Этот метод может помочь улучшить результаты модели, особенно когда изображения содержат только части объектов.
Поскольку вы работаете с TensorFlow Object Detection API, предлагаю широко воспользоваться его возможностями для настройки и экспериментирования. Это позволит не только улучшить качество детекции, но и выявить наилучшие практики для вашей конкретной задачи.