Вопрос или проблема
Как упоминается в заголовке, какими являются эти 2 метода? Я уже проверил этот вопрос: Patchwise and Full training, (и упомянутую статью), но я не могу действительно понять значение и процесс этих двух методов.
В чем разница между ними? Когда стоит предпочесть один метод другому?
При Patchwise обучении, CNN обучается на небольших участках изображения вместо целого изображения. Например, если входное изображение имеет размер 6000 на 6000 пикселей, то было бы трудно обучать на нем CNN. Вы могли бы уменьшить масштаб изображения, но тогда вы бы потеряли значимую информацию. Вместо этого, если вы проводите семантическую сегментацию на основе участков, модель будет выбирать участки из изображения, например, размером 200 на 200 пикселей и обучаться на этих участках, как если бы это были отдельные изображения.
Эта функция сохраняет информацию и обеспечивает хорошую точность. Ссылку на статью, обсуждающую актуальность CNN на основе участков, можно найти здесь.
Ответ или решение
Понимание различных методов обучения, таких как обучение по патчам и полное сверточное обучение, особенно в области семантической сегментации, является ключевым элементом современного подхода к компьютерному зрению. Давайте разберемся подробнее, что представляют собой эти методы и как они отличаются друг от друга.
Обучение по патчам (Patch-wise training)
Обучение по патчам — это метод, при котором нейронная сеть обучается на небольших фрагментах изображения, а не на всем изображении целиком. Например, при наличии изображения размером 6000 на 6000 пикселей непосредственное обучение на таком изображении может показать себя крайне сложным, как с точки зрения памяти, так и с точки зрения вычислительных ресурсов. Сокращение масштаба изображения может привести к потере важных деталей, поэтому обучение по патчам позволяет эффективно использовать ресурсы компьютера, сохраняя при этом высокую точность.
Преимущества обучения по патчам:
- Экономия памяти: Поскольку нейронная сеть работает с меньшими фрагментами, вам потребуется меньше памяти для обработки каждого фрагмента.
- Сохранение деталей: При обучении нейронная сеть сохраняет мелкие детали, которые могли бы быть потеряны при сжатии всего изображения.
- Обобщение: Модель обучается на большом количестве разнообразных патчей, что может повысить ее способность к обобщению.
Полное сверточное обучение (Full Convolutional Training)
Полное сверточное обучение предполагает использование сверточных нейронных сетей (CNN), где в основном отсутствуют полносвязные слои, чтобы обработка могла выполняться на изображении целиком. Такого рода сети, известные как Fully Convolutional Networks (FCN), обрабатывают изображение одной целой структурой, производя классификацию каждого пикселя в рамках всей картины.
Преимущества полного сверточного обучения:
- Контекстная информация: Обработка всего изображения разом может учитывать глобальные контексты и взаимосвязи, которые могут ускользнуть при раздельной обработке патчей.
- Лучшая интегральная сегментация: Такой подход позволяет ловить сложные взаимодействия между различными областями изображения.
- Удобство использования на GPU: Современные графические процессоры легко обрабатывают большие объемы данных, что позволяет выполнять обработку всего изображения более эффективно.
Когда использовать каждый метод?
-
Когда у вас ограниченные вычислительные ресурсы и важна детализация, вам следует предпочитать обучение по патчам. Это полезно в медицинской визуализации или других областях, где каждая мелочь на счету.
-
Когда контекст и глобальная взаимосвязь важнее, например, в задачах городской семантической сегментации, полное сверточное обучение станет лучшим выбором.
Оба метода имеют свои достоинства и недостатки, и их выбор зависит от специфики задачи, имеющихся ресурсов и конечных целей проекта. Повышение эффективности вашего проекта заключается в понимании нюансов каждого метода и применении их в зависимости от ваших конкретных требований.