Вопрос или проблема
Я пытаюсь создать модель для обнаружения опорных точек лица, используя простую регрессию. Я использовал датасет CelebA, который имеет 5 точек, следовательно, 10 выходных единиц. В качестве входных данных я использовал черно-белые и нормализованные изображения.
Вот моя модель
self.model = models.Sequential()
self.model.add(layers.Conv2D(32, (4, 4), activation='relu', input_shape=(218, 178,1)))#l1
self.model.add(layers.Conv2D(64, (4, 4), activation='relu'))#l2
self.model.add(layers.Conv2D(32, (4, 4), activation='relu'))#l3
self.model.add(layers.Conv2D(16, (4, 4), activation='relu'))#l4
self.model.add(layers.Conv2D(16, (3, 3), activation='relu'))
self.model.add(layers.Conv2D(16, (3, 3), activation='relu'))
self.model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'))
self.model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
self.model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
self.model.add(layers.AveragePooling2D((3, 3)))
self.model.add(layers.Flatten())
self.model.add(layers.Dense(16))
self.model.add(layers.Dense(10))
Вот моя функция потерь
model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),loss="mse")
Здесь ошибка застряла около 18 и не опускается ниже. Я пробовал различные конфигурации архитектуры CNN, такие как добавление и удаление слоев, а также менял скорость обучения, но безуспешно.
Пожалуйста, направьте меня в правильном направлении. Как я могу отладить эту сеть.
(Для этого я использовал только первые 100 изображений из датасета)
Используйте стандартную предобученную сеть, такую как ResNet, Effnet или даже VGG16 для извлечения признаков и добавьте слой регрессии в конце.
Теперь о вашей сети. Во-первых, размер изображения не квадратный, сделайте его таким! Не используйте ядра четного размера (в основном используются 3 и 5). Количество фильтров увеличивается с глубиной, у вас этого не происходит.
Наконец, 100 изображений — это ничто для этих монстров, дайте больше данных.
Лучше придерживаться предобученной модели.
Ответ или решение
Для решения задачи детектирования маркеров лица с помощью сверточной нейронной сети и TensorFlow, важно понимать некоторые основные аспекты как архитектуры вашей сети, так и методов обработки и подготовки данных, которые могут значительно влиять на процесс обучения модели и ее способность к конвергенции. Рассмотрим вашу ситуацию с теоретической, практической и применительной точки зрения.
Теория
1. Архитектура сети:
Вы выбрали последовательную архитектуру CNN, чтобы предсказать положения 5 ключевых точек на лице, что соответствует 10 выходным параметрам (координаты x и y для каждой точки). Однако, правильная архитектура конволюционной сети может значительно влиять на итоговую производительность и способность сети учиться.
2. Выбор функции потерь:
Функция потерь MSE (среднеквадратическая ошибка) подходит для задачи регрессии, поскольку она оценивает среднеквадратичное отклонение предсказанных координат от истинных значений.
3. Оптимизация и динамика обучения:
Adam является мощным оптимизатором, подходящим для множества задач, однако, неправильно выбранный шаг обучения может привести к плохой конвергенции или невозможноcти минимизации функции потерь.
4. Объем данных:
Вы упомянули, что использовали только 100 изображений из датасета. Это крайне маленький объем данных для столь сложной задачи, как детектирование и регрессия точки лица. Малый размер данных может приводить к переполнению и слабому обобщению модели на новых данных.
Пример
Рассмотрим классический подход, когда может использоваться предобученная модель для подобных задач. Например, модели ResNet, EfficientNet или VGG, обученные на ImageNet, часто используют в качестве базовой архитектуры для извлечения признаков. Эти модели могут эффективно захватывать сложные пространственные зависимости и визуальные признаки, необходимые для точного позиционирования ключевых точек.
Применение
-
Изменение архитектуры сети:
- Сделайте размер входного изображения квадратным (например, 224×224 пикселя), поскольку большинство стандартных архитектур предобученных моделей предполагают именно такие входы.
- Убедитесь, что число фильтров в архитектуре увеличивается с глубиной. Это позволяет модели постепенно извлекать более сложные и абстрактные признаки.
-
Использование предобученной модели:
- Рассмотрите возможность использования предобученной модели (например, ResNet или VGG) для извлечения признаков. Поверх этой модели добавьте один или несколько слоев Dense для регрессии.
- Даже если вы решитесь использовать собственную архитектуру, изучение передовых решений может стать полезным источником вдохновения.
-
Увеличение объема данных:
- Постарайтесь использовать как можно больше данных из вашего датасета. Если объем данных ограничен, рассмотрите использование техник аугментации данных (повороты, обрезка, изменение яркости и т.д.) для увеличения его объема искусственно.
-
Настройка гиперпараметров:
- Экспериментируйте с различными скоростями обучения. Возможно, стоит попробовать уменьшать или увеличивать шаг обучения в процессе обучения модели (например, с помощью цикличного или пошагового изменения LR).
- Регуляризуйте сеть, используя Dropout или L2-регуляризацию, чтобы предотвратить переобучение, особенно если объем данных мал.
-
Отладка природы потерь:
- Внимательно анализируйте графики потерь и обучение. Возможно, стоит визуализировать предсказанные позиции по отношению к истинным на стадии валидации, что позволит понять лучше поведение модели.
Таким образом, ваш проект выиграет от более сложного и выверенного подхода к архитектуре и обучению. Используя мощь предобученных моделей и обогащая ваш датасет, вы значительно улучшите конвергенцию и производительность модели, что отразится на успехе в решении поставленной задачи.