Вопрос или проблема
Прежде всего, я очень нов в машинном обучении иData science, поэтому мне очень жаль, если мой вопрос совершенно глупый.
Я проходил стажировку в области машинного зрения, и люди в моем офисе хотят, чтобы я реализовал модель глубокого обучения для проверки мотоцикла после полной сборки. В основном они хотят проверять различные части мотоцикла и обнаруживать, есть ли дефект или нет. Однако перед тем, как делать это в реальной жизни, они хотят использовать миниатюру мотоцикла, чтобы изучить целесообразность этого проекта.
С учетом этого, я подумал о создании одной модели для каждого региона, который нужно проверить, программировании робота с камерой для фотографирования этих регионов и предоставлении DL моделей для их оценки. Кроме того, DL модели будут использоваться для одноклассовой классификации, чтобы обнаружить, является ли проверенный регион ОК или НЕ ОК, анализируя только изображения с меткой ОК.
Тем не менее, есть несколько проблем, которые я перечислю ниже:
1 – У нас нет (никаких) данных (да, я сказал им, что это глупо пытаться использовать DL без каких-либо данных);
2 – В интернете я не смог найти набор данных по мотоциклам, тем более специально по регионам, которые нужно проверять;
3 – Они хотят проверить конкретную модель мотоцикла, поэтому они просят меня сделать что-то очень-очень конкретное, и я предполагаю, что даже если я найду набор данных по конкретным регионам различных мотоциклов, это будет, по сути, бесполезно.
Наконец, с учетом всех условий и проблем, которые я упомянул выше, кажется, что выполнить то, что они хотят, невозможно, но я хотел бы спросить вас об этом, прежде чем сдаваться, потому что, как я уже сказал, я очень нов в этой теме и могу ошибаться. Можете дать мне свое мнение/совет по всему, что я здесь упомянул?
Большое спасибо!!
Данные
Если у вас не хватает данных, вам очевидно нужно создать собственный набор данных, т.е. размечая каждую часть мотоцикла. Если вы можете собрать несколько изображений, мы можем использовать предобученный классификатор вместе с техникой увеличения изображений. Вы можете воспользоваться Поиском наборов данных Google.
Чтобы аннотировать ваш набор данных, вы можете найти инструменты здесь и здесь. Если вам нужно скачать несколько изображений из Поиска изображений Google, попробуйте этот инструмент.
Архитектура модели
Теперь, касаясь модели, мы можем использовать любые алгоритмы локализации объектов для обнаружения различных частей мотоцикла. Затем эти отдельные части будут переданы различным моделям, которые будут классифицировать соответствующие дефекты. Для обнаружения мы можем использовать
- Faster RCNN и Mask RCNN (семантическая сегментация)
- YOLO (меньшее время вывода)
Данные
Моя идея заключается в том, что вы можете спросить, возможно ли собрать собственные данные (например, используя камеру телефона), поскольку вы упомянули, что могли бы работать над несколькими регионами мотоцикла, я думаю, вы должны ограничить это для минимально жизнеспособной реализации. Объясните, как будет ваш план, как можно яснее, чтобы он/она мог понять и, надеюсь, предоставить вам разрешение. Также вам, возможно, не нужно создавать различную модель для каждого региона. Вы можете попробовать смоделировать финальный вывод как два вывода (один для определения, какой регион, и один для определения, является ли он дефектным или нет).
Перенос обучения
Перенос обучения здесь является ключевым моментом. Нет необходимости обучать модель с нуля, учитывая, что у вас недостаточно данных.
Увеличение набора данных
Учитывая, что вы собрали данные, как предлагалось, вы все равно можете получить очень маленький набор данных. Что вы можете сделать, так это попробовать провести увеличение изображений (поворот, изменение яркости, переворот или даже размытие и т.д.), чтобы у вас было больше вариаций для обучающего набора.
Ответ или решение
Помощь в глубоком обучении для инспекции мотоциклов
Введение
Ваша ситуация, связанная с внедрением глубокого обучения для инспекции собранных мотоциклов, вполне выполнима, даже несмотря на указанные вами проблемы. Можно подойти к задаче с организованным и структурированным подходом. Основные моменты, которые мы обсудим: сбор данных, создание модели, использование методов переноса обучения и аугментация данных.
Сбор данных
Как вы правильно заметили, отсутствие данных для обучения модели является серьезной проблемой. Однако это можно решить следующими способами:
-
Создание собственного датасета: Рекомендуется делать фотоснимки каждой детали мотоцикла с разных ракурсов. Используйте камеру смартфона для начала, чтобы запечатлеть изображения всех регионов мотоцикла, которые подлежат проверке. Убедитесь, что фотографии имеют хорошее освещение и высокое разрешение.
-
Аннотация данных: Используйте инструменты для аннотации изображений, например, LabelImg или VIA. Аннотируйте каждую деталь, указывая, что должно считаться "нормальным" и "дефектным".
-
Поиск существующих наборов данных: Проверьте Google Dataset Search, чтобы выяснить, можно ли найти похожие наборы данных. Однако, учитывая вашу спецификацию, очень вероятно, что вам придется создать собственный набор данных.
Модель и архитектура
Учитывая, что вы хотите использовать различные модели для проверки разных регионов, следующий подход может быть эффективным:
-
Обнаружение объектов: Рассмотрите использование алгоритмов, как Faster R-CNN и YOLO. Эти алгоритмы позволят вам локализовать детали мотоцикла на изображениях.
-
Классификация: После локализации объектов можно применять классификаторы на основе сверточных нейронных сетей (CNN), чтобы определить, является ли каждая деталь "нормальной" или "дефектной". Это можно сделать как с использованием одной модели на двух выходах, так и с различными моделями для каждого региона.
Перенос обучения
Поскольку у вас недостаточно данных, эффективным методом будет использование переноса обучения. Вы можете начать с предобученных моделей, таких как VGG16, ResNet или MobileNet, которые уже были обучены на больших наборах данных. Это значительно упростит ваши усилия и уменьшит время, необходимое для достижения результатов.
Аугментация данных
Даже при сборе данных, вы можете столкнуться с ограниченным объемом. Чтобы увеличить объем данных и разнообразие, применяйте методы аугментации изображений, такие как:
- Повороты
- Изменение яркости
- Отзеркаливание изображений
- Размытие и применение фильтров
Эти техники помогут вашему моделированию обработать больше различных вариаций изображений, улучшив общую производительность модели.
Заключение
Несмотря на все изложенные трудности, вы можете активно двигаться вперед, создав собственный набор данных, аннотируя его и обучая модели с использованием техник переноса обучения и аугментации. Важно сохранять реалистичные ожидания и поэтапно подходить к решению задачи. Постоянная коммуникация с вашей командой о ходе работы и полученных результатах поможет в развитии проекта. Удачи вам в реализации!