Вопрос или проблема
Я работаю с глубокой архитектурой RandLA-Net для сегментации облаков точек наземного лазерного сканирования (TLS) на классы листьев и древесины. Мой проект включает обработку меньшего набора данных (около 1-2 миллионов точек) по сравнению с исходным размером набора данных (10-20 миллионов точек), для которого был написан код. Во время обучения и тестирования модели я столкнулся с несколькими проблемами, связанными с настройкой параметров, изменением формата массивов и обработкой запросов K-ближайших соседей (KNN).
Ключевые проблемы:
- Настройка параметров облака точек
Исходная настройка: Код изначально был разработан для больших наборов данных, num_points был установлен на 65536, а sub_grid_size — на 0.06. Текущая конфигурация: Я уменьшил cfg.num_points до 32768 для моего меньшего набора данных, что хорошо сработало во время обучения, но привело к ошибкам в процессе тестирования. Вопрос: Как правильно настроить num_points, batch_size и grid_size для меньших наборов данных, и на какие факторы следует обратить внимание при уменьшении этих параметров для облаков точек?
- Проблема с запросом K-ближайших соседей (KNN):
Ошибка: Запрос KNN завершился неудачей с ошибкой ‘ValueError: k должен быть меньше или равен числу обучающих точек’. Принятые меры: Я динамически устанавливаю ‘k_neighbors = min(cfg.num_points, num_available_points)’, чтобы обработать случаи, когда cfg.num_points превышает количество доступных точек в меньших облаках. Вопрос: Это правильный подход, или есть другие соображения для корректировки параметров KNN, чтобы эффективно обрабатывать облака точек с меньшим количеством точек?
- Ошибка изменения формы массива:
Ошибка изменения формы: Во время тестирования я сталкиваюсь со следующей ошибкой: ‘ValueError: невозможно изменить массив размером 165728 на форму (16,65536,2)’. Текущее решение: Я динамически вычисляю num_points = stacked_probs.shape[0] и обеспечиваю делимость количества точек на model.config.num_classes (листья и древесина). Вопрос: Как я могу изменить процесс изменения формы, чтобы динамически обрабатывать меньшие облака точек и избежать этой ошибки во время тестирования?
Дополнительный контекст: Обучение проходит успешно после уменьшения num_points до 32768, но mIoU модели значительно упала с 85% до 25% по сравнению с большим набором данных. Модель настроена для бинарной классификации (листья и древесина), и я не уверен, нужно ли оставлять класс без метки (0), который может способствовать возникновению проблемы с изменением формы.
Ответ или решение
Ответ на вопрос о конфигурации RandLA-Net для меньших облаков точек: KNN, выборка точек и ошибки преобразования
1. Конфигурация параметров облака точек
При работе с меньшими наборами данных важно корректно настроить параметры num_points, batch_size и grid_size, чтобы избежать ошибок во время тестирования.
-
num_points: Если ваш текущий набор данных содержит от 1 до 2 миллионов точек, разумно установить
num_pointsна уровень, который точно соответствует размеру вашего наборa. Например, вы можете оставить его на уровне 32768, если это уменьшение работает хорошо для вашего обучения. Однако это число должно быть не только кратным вашему количеству классов, но и оптимальным для архитектуры модели. -
batch_size: Это значение, как правило, зависит от памяти GPU и доступного объема данных. Для меньших наборов данных может быть полезно уменьшить размер батча, чтобы предотвратить переполнение памяти. Попробуйте использовать
batch_size16 или 32 и следите за стабильностью производительности. -
grid_size: Параметр
sub_grid_sizeтакже важен. Уменьшая этот параметр, вы позволяете модели работать с меньшими подвыборками данных. Следует провести эксперименты, постепенно уменьшая его от исходного значения 0.06, чтобы найти оптимальную настройку для вашего dataset.
2. Проблема с K-Nearest Neighbors (KNN) запросами
Ваша текущая реализация, при которой количество соседей k_neighbors динамически ограничивается до min(cfg.num_points, num_available_points), является правильным подходом. Однако также стоит оптимизировать значение k для соответствия размерам вашего облака:
- Убедитесь, что значение
kне только меньше, чем общее количество точек, но и соответствует распределению классов. Например, если ваши данные имеют несбалансированное количество точек классов «лист» и «древесина», вы можете попробовать адаптироватьkтак, чтобы оно отражало это соотношение.
3. Ошибка преобразования массива
Для решения проблемы с формированием массива убедитесь, что размерность массивов правильно рассчитывается на этапе тестирования. Динамическое вычисление num_points на основе stacked_probs.shape[0] является правильным, но необходимо также учесть, что:
-
Размерность выходных данных должна соответствовать вашей модели. Вместо того, чтобы жестко задавать размер при каждом тестировании, вы можете встроить логику, которая проверяет, насколько
num_pointsсоответствует ожидаемому размеру, и в зависимости от этого изменяет форму. -
Избавляйтесь от ненужного класса (0) в выходных данных, если его учет не оптимален для вашей задачи. Возможно, стоит произвести дополнительные эксперименты по обучению моделей как с, так и без данного класса для оценки их влияния на метрики качества, такие как mIoU.
Заключение
При работе с меньшими облаками точек важно применять динамические настройки и адаптивные методы, изменять параметры в зависимости от характеристик данных и архитектуры вашей модели. Будьте внимательны к деталям, не стесняйтесь экспериментировать с различными конфигурациями и, если необходимо, исследуйте дополнительную документацию по RandLA-Net для более глубокого понимания и настройки. Таким образом, вы сможете улучшить производительность модели и добиться более высоких показателей mIoU в вашем проекте.