Вопрос или проблема
Я относительно нов в области машинного обучения/компьютерного зрения и пытаюсь решить задачу обработки изображений, которая не соответствует более распространенному сценарию классификации “кот или собака”. Это ближе к распознаванию лиц (распознаваниеDistinct/уникального объекта).
Проблема, которую я пытаюсь решить, – это “распознавание продукта”. Я хотел бы обучить систему на растущем каталоге из более чем 50,000 различных фотографий продуктов, а затем, имея изображение или видеопоток, сделать так, чтобы она сегментировала продукты, которые она идентифицирует. В этой системе я не хочу, чтобы инференс говорил мне “это DVD” или “это игрушка” – я хочу, чтобы она точно знала, какой именно продукт (т.е. однозначное соответствие UPC) и выделяла его на экране. Однако это не сканер штрих-кодов, мне все еще нужно, чтобы она распознавала продукт по визуальным признакам, не требуя штрих-кода или конкретного текста. Продукт также может быть под углом или частично скрыт. В идеале, я ищу что-то, что работает с ускорением на мобильных устройствах (Android), работает в реальном времени и (по желанию) поддерживает трекинг.
Я не уверен, является ли машинное обучение правильным инструментом для этого. Я склоняюсь к тому, чтобы просто использовать OpenCV для извлечения признаков и сопоставления на основе количества совпадающих признаков, но я не знаю, насколько хорошо это будет масштабироваться, так как большинство систем, которые я видел, представляют собой тупиковое соответствие KNN. Если я использую машинное обучение, я не знаю, какие алгоритмы поддерживают большое количество классов/объектов. Я также мог бы рассмотреть техники распознавания лиц, но большинство примеров, которые я видел, обсуждают каскады Хаара только для лиц, и я не уверен, что требуется для создания набора данных для других типов объектов.
В любом случае, надеюсь, этого достаточно, чтобы получить рекомендации по техникам/алгоритмам, с которыми я могу начать экспериментировать (или которые следует немедленно исключить).
Ответ или решение
Сегментация изображений для массового распознавания уникальных объектов
Введение
В последние годы технологии машинного обучения и компьютерного зрения (CV) достигли значительных успехов, что позволяет применять их для сложных задач, таких как распознавание продуктов на изображениях. Ваша задача заключается в распознавании более чем 50,000 уникальных продуктов с использованием визуальных признаков, что требует более продвинутых методов анализа изображений, чем традиционная классификация.
Проблема распознавания продуктов
Задача, которую вы описали, выходит за рамки простого классификатора "кошка или собака". Вам необходимо разработать систему, которая может не просто идентифицировать категорию объекта, но и точно распознавать каждый продукт, даже если он частично закрыт или представлен под углом. Это подразумевает использование более сложных методов, таких как глубокое обучение и подходы на основе передовых алгоритмов.
Рекомендации по методам и алгоритмам
-
Система глубокого обучения:
- Сверточные нейронные сети (CNN): CNN являются основным методом в задачах распознавания объектов. Для вашей задачи можно использовать предварительно обученные модели, такие как ResNet, EfficientNet или MobileNet, которые хорошо зарекомендовали себя в задачах классификации и детекции объектов.
- Обучение с нуля или дообучение (fine-tuning): Важно адаптировать модели на вашем наборе данных. Предварительно обученные модели можно дополнительно обучить на вашем каталоге изображений для улучшения точности.
-
Сегментация изображений:
- Методы, основанные на пиксельной классификации: Используйте архитектуры, такие как U-Net или Mask R-CNN, которые отлично подходят для сегментации объектов. Эти модели могут выделять и маркировать отдельные продукты на изображениях.
- Сетевые архетипы для детекции объектов: Такие как YOLO (You Only Look Once) и SSD (Single Shot Multibox Detector), которые обеспечивают быструю и точную детекцию объектов в реальном времени.
-
Оптимизация для мобильных устройств:
- TensorFlow Lite или ONNX: Эти платформы помогут вам оптимизировать модели для работы на мобильных устройствах, что критично для достижения высоких показателей производительности в режиме реального времени.
- Квантование и Прореживание сети (pruning): Данные методы позволят вам уменьшить размер модели и ускорить процесс вычислений без существенной потери точности.
-
Трекинг объектов:
- Если вам также нужно отслеживание объектов, можно рассмотреть использование алгоритмов отслеживания, таких как SORT (Simple Online and Realtime Tracking) в комбинации с детекторами, чтобы отслеживать распознанные продукты в видеопотоке.
-
Система на основе признаков:
- Хотя нейронные сети представляют собой более современный подход, не исключайте вариант использования традиционных методов (например, SIFT, ORB или SURF) для извлечения признаков, если у вас ограниченные ресурсы или данные.
Строительство датасета
Создание качественного датасета для глубокого обучения — ключевой аспект, влияющий на успешность вашей модели. Вот некоторые рекомендации:
- Аннотация данных: Каждое изображение должно быть размечено с указанием класса и местоположения каждого продукта. Используйте инструменты для аннотации, такие как LabelImg или VGG Image Annotator.
- Аугментация данных: Чтобы улучшить обобщающую способность модели, применяйте аугментацию, изменяя размер, угол поворота и освещение изображений. Это поможет модели стать более устойчивой к различным условиям отображения.
Выводы
Исследование различных подходов, которые включают глубокое обучение для сегментации и распознавания товаров, должно быть вашим приоритетом. Определите свои цели и возможности, выберите подходящие алгоритмы и инструменты, которые соответствуют вашей задаче. Также не забывайте о том, что доступ к качественным данным и их правильная аннотация являются основой успешности вашей модели.
Ваша задача по распознаванию продуктов – это сложный, но осуществимый проект. Применяя описанные рекомендации и современные технологии, вы сможете добиться впечатляющих результатов.