Снижение точности предсказаний модели сегментации при использовании изображений меньшего размера, но с более высоким разрешением.

Вопрос или проблема

Я использую библиотеку сегментационных моделей и применил модель UNET с предварительно обученной на imagenet основой efficientnet-b7 для сегментации изображений иммуногистохимии. Я использовал аугментации, чтобы увеличить тренировочный набор до 1500 изображений и проводил повторное обучение в течение 30 эпох, пока тестовая точность не достигла 0.98. Когда я обучал модель на изображениях с разрешением 1024 пикселя, уменьшенных до 224 пикселей, она обычно корректно определяла нужные области. Однако при увеличении предсказанной маски до 1024 пикселей возникали несоответствия при наложении маски на структуру для дальнейшего анализа. Таким образом, чтобы улучшить разрешение, я обрезал тренировочные изображения размером 1024 пикселя на наборы из четырех изображений размером 256 пикселей и обучал модель с теми же параметрами. Теперь точность значительно снизилась. Я ожидал обратного.

Ответ или решение

Обучение и внедрение моделей сегментации в области обработки изображений, особенно таких специфичных, как иммуногистохимические изображения, требует тщательного подхода к каждому этапу, начиная от предобработки данных и заканчивая анализом результатов. В вашей задаче применен UNET с эффективной сетью EfficientNet-B7 в качестве основной архитектуры, предобученной на ImageNet, для сегментации изображений. Однако ваш эксперимент столкнулся с проблемой снижения точности при использовании изображений меньшего размера, но с более высоким разрешением, что вызывает недоумение и требует детального анализа ситуации для понимания и исправления проблемы.

Теория

Основной задачей сегментационных моделей, таких как UNET, является точное определение границ объектов или структур на изображении. UNET хорошо зарекомендовала себя в области медицинской визуализации благодаря своей способности извлекать контекстные признаки с различных уровней разрешения. EfficientNet-B7, как часть архитектуры, обеспечивает эффективное извлечение признаков благодаря сбалансированному увеличению глубины, ширины и разрешения сети. Однако существуют ключевые аспекты, которые могут влиять на производительность модели при изменении размера и разрешения изображений:

1. Отношение сигнал/шум: Уменьшение размера изображения может привести к потере важной информации и обобщению структуры, что важно для высокоточных приложений, таких как медицинская диагностика.

2. Проблема контекста: При разбиении изображения на более мелкие части (например, четыре изображения по 256 пикселей), модель может потерять глобальный контекст, который критически важен для понимания окружающих структур и контекстуализации отдельных элементов.

3. Аугментация и разнообразие данных: Применение аугментаций может улучшить общее понимание структуры модели, но убыточная функция и сам процесс обучения могут быть чувствительны к изменению масштаба и сложности изображения.

Пример

Представим аналогичную ситуацию: сегментационную модель обучают на спутниковых изображениях для распознавания городских пространств. Если изображения высокого разрешения уменьшаются до более низкого и обратно увеличиваются, детали, такие как дорожная инфраструктура или здания, могут стать нечеткими и менее различимыми для модели. Точно так же если разделить эти изображения на более мелкие, важная контекстуальная информация будет утеряна, и связь между различными участками изображения станет бессмысленной для модели.

Применение

Для улучшения производительности вашей модели при работе с высокоразрешенными изображениями, разобранными на более мелкие части, необходимо:

1. Сохранение контекста: Рассмотрите возможность внедрения механизмов, фиксирующих контексты, таких как модификации UNET с извлечение многоуровневых признаков, способных связывать информацию, извлекаемую на разных размерах и разрешениях.

2. Использование сверточных нейросетей для полной обработки изображений: Попробуйте обучить модель на полноразмерных изображениях с использованием методов, которые поддерживают обучение на исходных высоких разрешениях. Примените альтерирующие подходы к увеличению разрешающей способности модели, включая подходы типа "сверхразрешение" (SuperResolution).

3. Специфические аугментации данных: Включайте дополнительно такие аугментации, которые не только увеличивают количество данных, но и разнообразят характеристики изображения, такие как геометрические преобразования, изменение цвета и добавление шума, чтобы повысить устойчивость модели к различиям в изображениях.

4. Частичная фокусировка на деталях: Попробуйте использовать гибридный подход, где модель сначала обрабатывает изображение целиком для сохранения общего контекста, а затем применяет более точную аналитику к критически важным областям. Это может быть достигнуто с помощью каскадных сетей или специальных механизмов внимания.

5. Частичная предобработка: Рассмотрите возможность использования методов, таких как "pyramid pooling", позволяющих комбинировать предсказания с различных уровней разрешения, что может дать более целостное представление об изображении.

Понимание и адаптация этих подходов к вашей модели помогут восстановить прежнюю точность или даже улучшить ее. Серия экспериментов и анализа результатов позволит выбрать оптимальную стратегию для вашей задачи.