Classification d'images dans les applications de vision par ordinateur à l'aide de techniques pratiques d'apprentissage par transfert

L'apprentissage par transfert est une technique puissante d'apprentissage en profondeur qui peut appliquer des connaissances déjà acquises à des tâches différentes mais liées. Cette technique est particulièrement utile en vision par ordinateur, où la collecte et l’annotation de grandes quantités de données d’images sont très coûteuses. Cet article explore des techniques pratiques d'utilisation de l'apprentissage par transfert dans le domaine de la classification d'images.

La première considération est l'ensemble de données. Lors de l'utilisation de l'apprentissage par transfert, un ensemble de données de formation vaste et diversifié est requis. Pour gagner du temps et de l'argent, vous pouvez choisir d'utiliser des ensembles de données publics et open source.

La première étape de l'apprentissage par transfert profond (DTL) consiste à établir un bon modèle de base. L'établissement d'un modèle de base peut être réalisé en sélectionnant la taille d'image appropriée, le réseau fédérateur, la taille du lot, le taux d'apprentissage et le nombre d'époques. Ces choix déterminent les performances et l’efficacité de la formation du modèle. Grâce à une itération et une expérimentation rapides, le modèle de base peut nous aider à mener des recherches et des expériences ultérieures sur l'apprentissage par transfert profond.

Après avoir établi un bon modèle de base, l'étape suivante consiste à affiner le taux d'apprentissage et le nombre d'époques. Cette étape est très importante en deep transfer learning car elle a un impact significatif sur les performances du modèle. Lors du choix du taux d'apprentissage et du numéro d'époque, ils doivent être déterminés en fonction des caractéristiques du réseau fédérateur et de l'ensemble de données. Pour les taux d’apprentissage, une bonne plage de départ se situe généralement entre 0,0001 et 0,001. Si le taux d'apprentissage est trop élevé, le modèle peut ne pas converger ; si le taux d'apprentissage est trop bas, le modèle peut converger trop lentement. Par conséquent, grâce à des expériences et à l'observation de la situation d'entraînement du modèle, le taux d'apprentissage est progressivement ajusté pour obtenir les meilleures performances. Pour le numéro d’époque, une bonne plage de départ se situe généralement entre 2 et 10. Le nombre d'époques fait référence au nombre de fois où tous les échantillons de l'ensemble d'apprentissage sont utilisés complètement une fois. Un nombre plus petit d'époques peut entraîner un sous-ajustement du modèle.

Après avoir ajusté le taux d'apprentissage et le nombre d'époques, vous pouvez envisager d'étendre les images d'entraînement pour améliorer les performances du modèle. Les méthodes d'amélioration couramment utilisées incluent le retournement horizontal et vertical, le redimensionnement, la rotation, le déplacement, le cisaillement et des techniques telles que Cutmix et Mixup. Ces méthodes d'augmentation sont capables de modifier de manière aléatoire les images d'entraînement, ce qui rend le modèle plus robuste.

La prochaine étape consiste à optimiser la complexité du modèle et de la saisie. Ceci peut être réalisé en ajustant la complexité du modèle ou en ajustant la structure principale. Cette étape vise à trouver le meilleur modèle pour la tâche et les données spécifiques.

Après avoir ajusté le modèle et la complexité d'entrée, vous pouvez optimiser davantage le modèle en augmentant la taille de l'image, en essayant différents squelettes ou architectures.

La dernière étape consiste à recycler le modèle sur les données d'entraînement complètes et à effectuer un mélange de modèles. Cette étape est très critique car plus il y a de données utilisées pour entraîner le modèle, meilleures seront ses performances. La fusion de modèles est une technique qui combine plusieurs modèles pour améliorer les performances globales du modèle. Lors de la fusion de modèles, il est important d'utiliser les mêmes paramètres avec différents ajustements, tels que l'utilisation de différents réseaux fédérateurs, méthodes d'augmentation des données, cycles de formation, tailles d'image, etc. Cela peut augmenter la diversité du modèle et améliorer sa capacité de généralisation.

En plus de ces étapes, vous pouvez utiliser quelques conseils pour améliorer les performances du modèle. L'un d'eux est l'augmentation du temps de test (TTA), qui améliore les performances du modèle en appliquant des techniques d'augmentation aux données de test. De plus, une autre approche consiste à augmenter la taille de l’image lors de l’inférence, ce qui contribue à améliorer les performances du modèle. Enfin, l'utilisation de modèles de post-traitement et de deuxième étape est également un moyen efficace d'améliorer les performances du modèle.

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