Вопрос или проблема
У меня есть набор данных из 25 изображений. Я хочу запустить модели обнаружения объектов Faster RCNN или yolov3 на этих изображениях. Я хочу создать свою собственную обученную модель и получить веса после 10 эпох. Позже я могу сохранить эти веса и использовать их для предсказания. Построить модель, обучить на моем наборе изображений и получить веса. Это возможно?
Возможно, вы сначала можете обучить модель на большом наборе данных с цветами, таким образом, свёрточный слой будет оптимизирован для обнаружения цветов, а затем провести трансферное обучение на этой модели, используя ваш собственный набор данных, заморозив все, кроме последнего слоя. Хотя я не уверен, 25 изображений кажется слишком мало. Попробуйте увеличить данные на этих изображениях, например, горизонтальные и вертикальные отражения, шум, сдвиг и т.д.
Логически это возможно, но точность может быть низкой. Как вы упомянули, цель этой работы – изучение архитектуры. Я согласен с @Pranshu Mishra, что предварительная обработка изображений, такая как аугментация, является важной частью изучения моделей. Я думаю, что попробовать аугментацию изображений – хорошая идея для вашего изучения.
Ответ или решение
Разработка моделей обнаружения объектов, таких как Faster R-CNN или YOLOv3, с нуля представляет собой сложную, но выполнимую задачу, даже если у вас ограниченный набор данных, состоящий всего из 25 изображений. Важно понимать, что успешное обучение такой модели требует тщательного подхода к организации данных и применению различных методов улучшения.
1. Подготовка данных
Первый шаг в вашем проекте — это подготовка набора данных. Вы должны убедиться, что ваши 25 изображений представляют собой разнообразие условий, таких как различные ракурсы, освещение и фоны. Кроме того, вам нужно будет размечать изображения, определяя, какие объекты нужно обнаружить и где они расположены в кадре. Это можно сделать с помощью инструментов разметки, таких как LabelImg или RectLabel.
2. Аугментация данных
С учетом ограниченного размера вашего набора данных проведение аугментации изображений жизненно важно. Аугментация данных помогает улучшить обобщающие способности модели, создавая новые изображения путем применения различных трансформаций. Возможные методы аугментации включают:
- Горизонтальный и вертикальный повороты: повороты могут увеличить разнообразие данных, на которых обучается модель.
- Изменение яркости и контраста: адаптация освещения помогает модели лучше справляться с различными условиями.
- Шум и искажения: добавление шумов или случайные искажения могут помочь в создании устойчивых признаков для обнаружения объектов.
- Сдвиги и масштабирование: изменения в позиции и размере объектов могут улучшить универсальность модели.
3. Выбор архитектуры
Выбор между Faster R-CNN и YOLOv3 должен основываться на ваших специфических нуждах. Faster R-CNN обеспечивает более высокую точность, но требует больше ресурсов и времени для тренировки. YOLOv3, с другой стороны, более быстрый и может быть предпочтительным, если время выполнения критично.
4. Обучение модели
Обучение модели с нуля на таком небольшом наборе данных может привести к переобучению, поэтому следует принять меры для минимизации этой проблемы:
- Регуляризация: Используйте методы регуляризации, такие как L2-регуляризация и дропаут, чтобы предотвратить переобучение.
- Заморозка слоев: Если вы все же решите использовать предобученные веса, заморозьте все, кроме последних слоев, чтобы сконцентрироваться на адаптации модели к вашей задаче.
5. Оценка производительности
После завершения обучения важно убедиться, что модель действительно обучилась выявлять объекты. Используйте метрики, такие как средняя точность (mAP), для оценки производительности. Обратите внимание на то, как модели ведут себя на изображениях, которые они не видели во время обучения.
6. Сохранение весов
После достижения приемлемого уровня точности модель можно сохранить вместе с весами. Чтобы использовать модель для предсказаний в будущем, вам нужно просто загрузить сохранённые веса и заново инициализировать архитектуру модели.
Заключение
Хотя тренировка модели обнаружения объектов с нуля на ограниченном наборе данных является сложной задачей, это возможно. Работа с аугментацией, регуляризацией и тщательным выбором архитектуры поможет вам получить более устойчивую модель. Если у вас есть возможность, рассмотрите возможность использования предварительно обученной модели хотя бы на начальных этапах, чтобы существенно ускорить процесс и повысить точность конечного результата. Обучение на ваших данных с небольшим числом изображений должно быть увлекательным и обучающим опытом, который также подготовит вас к более сложным проектам в будущем.