Bildklassifizierung in Computer-Vision-Anwendungen unter Verwendung praktischer Techniken für das Transferlernen

Transferlernen ist eine leistungsstarke Technik des Deep Learning, mit der bereits erlerntes Wissen auf verschiedene, aber verwandte Aufgaben angewendet werden kann. Diese Technik ist besonders nützlich im Bereich Computer Vision, wo das Sammeln und Kommentieren großer Mengen an Bilddaten sehr kostspielig ist. In diesem Artikel werden praktische Techniken für den Einsatz von Transferlernen im Bereich der Bildklassifizierung untersucht.

Die erste Überlegung ist der Datensatz. Bei der Verwendung von Transferlernen ist ein großer und vielfältiger Trainingsdatensatz erforderlich. Um Zeit und Kosten zu sparen, können Sie öffentliche und Open-Source-Datensätze verwenden.

Der erste Schritt beim Deep Transfer Learning (DTL) besteht darin, ein gutes Basismodell zu etablieren. Die Erstellung eines Basismodells kann durch Auswahl geeigneter Bildgröße, Backbone-Netzwerk, Stapelgröße, Lernrate und Anzahl der Epochen erreicht werden. Diese Entscheidungen bestimmen die Leistung und Trainingseffektivität des Modells. Durch schnelle Iteration und Experimente kann uns das Basismodell dabei helfen, nachfolgende Deep-Transfer-Learning-Forschung und -Experimente durchzuführen.

Nachdem ein gutes Basismodell erstellt wurde, besteht der nächste Schritt in der Feinabstimmung der Lernrate und der Anzahl der Epochen. Dieser Schritt ist beim Deep Transfer Learning sehr wichtig, da er einen erheblichen Einfluss auf die Leistung des Modells hat. Bei der Auswahl der Lernrate und der Epochennummer müssen diese auf der Grundlage der Eigenschaften des Backbone-Netzwerks und des Datensatzes bestimmt werden. Für Lernraten liegt ein guter Startbereich normalerweise zwischen 0,0001 und 0,001. Wenn die Lernrate zu hoch eingestellt ist, konvergiert das Modell möglicherweise nicht. Wenn die Lernrate zu niedrig eingestellt ist, konvergiert das Modell möglicherweise zu langsam. Daher wird die Lernrate durch Experimente und Beobachtung der Trainingssituation des Modells schrittweise angepasst, um die beste Leistung zu erzielen. Für die Epochennummer liegt ein guter Startbereich normalerweise zwischen 2 und 10. Die Anzahl der Epochen bezieht sich auf die Häufigkeit, mit der alle Proben im Trainingssatz einmal vollständig verwendet werden. Eine geringere Anzahl von Epochen kann zu einer Unteranpassung des Modells führen.

Nachdem Sie die Lernrate und die Anzahl der Epochen angepasst haben, können Sie erwägen, die Trainingsbilder zu erweitern, um die Modellleistung zu verbessern. Zu den häufig verwendeten Verbesserungsmethoden gehören horizontales und vertikales Spiegeln, Größenänderung, Drehen, Verschieben, Scheren sowie Techniken wie Cutmix und Mixup. Diese Erweiterungsmethoden sind in der Lage, die Trainingsbilder zufällig zu ändern, wodurch das Modell robuster wird.

Der nächste Schritt besteht darin, die Komplexität des Modells und der Eingabe zu optimieren. Dies kann durch Anpassen der Komplexität des Modells oder durch Anpassen des Backbones erreicht werden. Dieser Schritt zielt darauf ab, das beste Modell für die spezifische Aufgabe und die Daten zu finden.

Nachdem Sie das Modell und die Eingabekomplexität angepasst haben, können Sie das Modell weiter optimieren, indem Sie die Bildgröße erhöhen und verschiedene Backbones oder Architekturen ausprobieren.

Der letzte Schritt besteht darin, das Modell anhand der vollständigen Trainingsdaten neu zu trainieren und eine Modellmischung durchzuführen. Dieser Schritt ist sehr wichtig, denn je mehr Daten zum Training des Modells verwendet werden, desto besser ist seine Leistung. Model Blending ist eine Technik, die mehrere Modelle kombiniert, um die Gesamtleistung des Modells zu verbessern. Bei der Modellmischung ist es wichtig, dieselben Einstellungen mit unterschiedlichen Anpassungen zu verwenden, z. B. unterschiedliche Backbone-Netzwerke, Datenerweiterungsmethoden, Trainingszyklen, Bildgrößen usw. Dies kann die Diversität des Modells erhöhen und seine Generalisierungsfähigkeit verbessern.

Zusätzlich zu diesen Schritten gibt es einige Tipps, mit denen Sie die Modellleistung verbessern können. Eine davon ist Test Time Augmentation (TTA), die die Modellleistung durch die Anwendung von Augmentationstechniken auf Testdaten verbessert. Darüber hinaus besteht ein weiterer Ansatz darin, die Bildgröße während der Inferenz zu erhöhen, was zur Verbesserung der Modellleistung beiträgt. Schließlich ist auch der Einsatz von Nachbearbeitungs- und Zweitstufenmodellen ein wirksames Mittel zur Verbesserung der Modellleistung.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBildklassifizierung in Computer-Vision-Anwendungen unter Verwendung praktischer Techniken für das Transferlernen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!