Loe inglise keeles

Jagamisviis:


Piltide kogumine

Selleks, et treenida Objektituvastus mudelit oma objekte ära tundma, peate koguma pilte, mis neid objekte sisaldavad. Paremate tulemuste saamiseks järgige pildi kvantiteedi ja kvaliteedi juhiseid.

Vorming ja suurus

Pildid, mida oma Objektituvastus mudelile toidate, vajavad järgmisi omadusi.

  • Mõõdud:

    • JPG
    • PNG
    • BMP
  • Suurus:

    • Koolituse puhul maksimaalselt 6 MB
    • Minimaalne laius/kõrgus 256 pikslit x 256 pikslit

Andmete kogus ja bilanss

AI-mudeli treenimiseks on oluline üles laadida piisavalt pilte. Hea lähtepunkt on see, kui treeningkomplekti jaoks on vähemalt 15 pilti objekti kohta. Kui pilte on vähem, on suur oht, et teie mudel õpib mõisteid, mis on lihtsalt müra või pole asjakohased. Mudeli treenimine rohkemate piltidega peaks täpsust suurendama.

Teine kaalutlus on veenduda, et teie andmed on tasakaalus. Kui teil on ühe objekti jaoks 500 pilti ja teise jaoks ainult 50 pilti, pole teie treeninguandmestik tasakaalus. See võib põhjustada selle, et mudel suudab ühe objekti paremini ära tunda. Ühtlasemate tulemuste saavutamiseks säilitage vähemalt 1: 2 suhe kõige vähemate piltidega objekti ja kõige kõige rohkem piltidega objekti vahel. Näiteks kui suurima piltide arvuga objektil on 500 pilti, peaks kõige vähemate piltidega objektil olema treenimiseks vähemalt 250 pilti.

Kasutage mitmekesisemaid pilte

Esitage pildid, mis esindavad seda, mis tavapärase kasutamise ajal mudelile esitatakse. Oletame näiteks, et treenite mudelit õunte äratundmiseks. Kui treenite taldrikutel ainult õunte pilte, ei pruugi see puudel õunu järjepidevalt ära tunda. Erinevat tüüpi piltide lisamine tagab, et teie mudel pole kallutatud ja suudab hästi üldistada. Järgnevalt on toodud mõned viisid, kuidas saate oma treeningkomplekti mitmekesisemaks muuta.

Taustal

Kasutage oma esemete pilte erineva tausta ees – näiteks puuvilju taldrikutel, kätel ja puudel. Kontekstis olevad fotod on paremad kui neutraalse taustaga fotod, kuna need annavad klassifikaatorile rohkem teavet.

Pildi taustad.

Valgustus

Kasutage erineva valgustusega treeningpilte, eriti kui tuvastamiseks kasutatavatel piltidel võib olla erinev valgustus. Näiteks lisage välguga, kõrge säritusega jne tehtud pildid. Samuti on kasulik lisada erineva küllastuse, tooni ja heledusega pilte. Teie seadme kaamera võimaldab teil tõenäoliselt neid sätteid juhtida.

Pildi valgustus.

Objekti suurus

Esitage pilte, milles objektid on erineva suurusega, jäädvustades objekti eri osi, näiteks foto banaanikimpudest ja ühe banaani lähivõte. Erinev suurus aitab mudelil paremini üldistada.

Objektide suurused.

Kaamera nurk

Proovige pakkuda erinevate nurkade alt tehtud pilte. Kui kõik teie fotod pärinevad fikseeritud kaamerate komplektist (nt valvekaamerad), määrake igale kaamerale erinev silt. See aitab vältida mitteseotud objektide, näiteks lambipostide modelleerimist põhifunktsioonina. Määrake kaamerasildid ka siis, kui kaamerad jäädvustavad samu objekte.

Kaamera nurgad.

Ootamatud tulemused

Tehisintellekti mudelid võivad valesti õppida omadusi, mis teie piltidel on ühised. Oletame, et soovite luua mudeli õunte eristamiseks tsitrusviljadest. Kui kasutate pilte õuntest käes ja tsitrusviljadest valgetel taldrikutel, võib mudel treenida käsi versus valged taldrikud, mitte õunad versus tsitruselised.

Ootamatud tulemused.

Selle parandamiseks kasutage ülaltoodud juhiseid mitmekesisemate piltidega treenimiseks: pakkuge erineva nurga, tausta, objekti suuruse, rühmade ja muude variantidega pilte.

Objektituvastus kasutamise alustamine