Klasifikasi imej dalam aplikasi penglihatan komputer menggunakan teknik praktikal untuk pembelajaran pemindahan

Pembelajaran pemindahan ialah teknik yang berkuasa dalam pembelajaran mendalam yang boleh menggunakan pengetahuan yang telah dipelajari kepada tugasan yang berbeza tetapi berkaitan. Teknik ini amat berguna dalam penglihatan komputer, di mana mengumpul dan menganotasi sejumlah besar data imej adalah sangat mahal. Artikel ini meneroka teknik praktikal untuk menggunakan pembelajaran pemindahan dalam bidang klasifikasi imej.

Pertimbangan pertama ialah set data Apabila menggunakan pembelajaran pemindahan, set data latihan yang besar dan pelbagai diperlukan. Untuk menjimatkan masa dan kos, anda boleh memilih untuk menggunakan set data sumber awam dan terbuka.

Langkah pertama dalam pembelajaran pemindahan mendalam (DTL) ialah mewujudkan model garis dasar yang baik. Penubuhan model garis dasar boleh dicapai dengan memilih saiz imej yang sesuai, rangkaian tulang belakang, saiz kelompok, kadar pembelajaran dan bilangan zaman. Pilihan ini menentukan prestasi dan keberkesanan latihan model. Melalui lelaran dan percubaan pantas, model garis dasar boleh membantu kami menjalankan penyelidikan dan eksperimen pembelajaran pemindahan mendalam seterusnya.

Selepas mewujudkan model garis dasar yang baik, langkah seterusnya ialah memperhalusi kadar pembelajaran dan bilangan zaman. Langkah ini sangat penting dalam pembelajaran pemindahan mendalam kerana ia mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi model. Apabila memilih kadar pembelajaran dan nombor zaman, ia perlu ditentukan berdasarkan ciri-ciri rangkaian tulang belakang dan set data. Untuk kadar pembelajaran, julat permulaan yang baik biasanya antara 0.0001 dan 0.001. Jika kadar pembelajaran ditetapkan terlalu tinggi, model mungkin gagal menumpu jika kadar pembelajaran ditetapkan terlalu rendah, model mungkin menumpu terlalu perlahan. Oleh itu, melalui eksperimen dan memerhati situasi latihan model, kadar pembelajaran diselaraskan secara beransur-ansur untuk mencapai prestasi terbaik. Untuk nombor zaman, julat permulaan yang baik biasanya antara 2 dan 10. Bilangan zaman merujuk kepada bilangan kali semua sampel dalam set latihan digunakan sepenuhnya sekali. Bilangan zaman yang lebih kecil boleh menyebabkan model tidak sesuai

Selepas melaraskan kadar pembelajaran dan bilangan zaman, anda boleh mempertimbangkan untuk mengembangkan imej latihan untuk meningkatkan prestasi model. Kaedah peningkatan yang biasa digunakan termasuk membalikkan mendatar dan menegak, mengubah saiz, berputar, menggerakkan, menggunting dan teknik seperti Cutmix dan Mixup. Kaedah pembesaran ini dapat menukar imej latihan secara rawak, menjadikan model lebih mantap.

Langkah seterusnya ialah mengoptimumkan kerumitan model dan input. Ini boleh dicapai dengan melaraskan kerumitan model atau melaraskan tulang belakang. Langkah ini bertujuan untuk mencari model terbaik untuk tugas dan data tertentu.

Selepas melaraskan model dan kerumitan input, anda boleh mengoptimumkan lagi model dengan meningkatkan saiz imej, mencuba tulang belakang atau seni bina yang berbeza.

Langkah terakhir ialah melatih semula model pada data latihan yang lengkap dan melakukan pengadunan model Langkah ini sangat kritikal kerana lebih banyak data digunakan untuk melatih model, lebih baik prestasinya. Pengadunan model ialah teknik yang menggabungkan berbilang model untuk meningkatkan prestasi model keseluruhan. Apabila melakukan pengadunan model, adalah penting untuk menggunakan tetapan yang sama dengan pelarasan berbeza, seperti menggunakan rangkaian tulang belakang yang berbeza, kaedah penambahan data, kitaran latihan, saiz imej, dsb. Ini boleh meningkatkan kepelbagaian model dan meningkatkan keupayaan generalisasinya.

Selain langkah ini, terdapat beberapa petua yang boleh anda gunakan untuk meningkatkan prestasi model. Salah satunya ialah Test Time Augmentation (TTA), yang meningkatkan prestasi model dengan menggunakan teknik penambahan untuk menguji data. Selain itu, pendekatan lain ialah meningkatkan saiz imej semasa inferens, yang membantu meningkatkan prestasi model. Akhir sekali, penggunaan model pasca pemprosesan dan peringkat ke-2 juga merupakan cara yang berkesan untuk meningkatkan prestasi model.

Atas ialah kandungan terperinci Klasifikasi imej dalam aplikasi penglihatan komputer menggunakan teknik praktikal untuk pembelajaran pemindahan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!