Piltide kogumine

Objektituvastusmudeli treenimiseks objektide tuvastamiseks peate koguma pilte, mis sisaldavad neid objekte. Paremate tulemuste saavutamiseks järgige pildi kvantiteedi ja kvaliteedi juhiseid.

Formaat ja suurus

Pildid, mida oma objektituvastusmudelile sisestate, vajavad järgmisi omadusi.

• Formaat:

  • JPG
  • PNG
  • BMP

• Suurus:

  • Maksimaalselt 6 MB treenimiseks
  • Minimaalne laius / kõrgus 256 pikslit x 256 pikslit

Andmete kogus ja saldo

AI-mudeli koolitamiseks on oluline üles laadida piisavalt pilte. Hea lähtepunkt on treeningkomplekti jaoks 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 treeningandmestik tasakaalustatud. See võib põhjustada mudeli parema äratundmise ühe objekti. Ühtlasemate tulemuste saavutamiseks säilitage vähemalt 1:2 suhe kõige vähem pilte omava objekti ja kõige rohkem pilte omava objekti vahel. Näiteks kui suurima piltide arvuga objektil on 500 pilti, peaks kõige vähem pilte sisaldaval objektil olema treenimiseks vähemalt 250 pilti.

Kasutage mitmekesisemaid pilte

Esitage pildid, mis esindavad seda, mida mudelile tavakasutuse ajal esitatakse. Oletame näiteks, et treenite modelli õunu ära tundma. Kui treenite ainult taldrikutel olevate õunte pilte, ei pruugi see puude õunu järjekindlalt ära tunda. Erinevat tüüpi piltide lisamine tagab, et teie mudel ei ole kallutatud ja suudab hästi üldistada. Järgnevalt on toodud mõned viisid, kuidas saate oma treeningkomplekti mitmekesisemaks muuta.

Taustal

Kasutage oma objektide pilte erineva tausta ees – näiteks puuvilju taldrikutel, käes ja puudel. Fotod on kontekstis paremad kui neutraalse taustaga fotod, kuna need annavad klassifikaatorile rohkem teavet.

Valgustus

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

Objekti suurus

Esitage pilte, millel objektid on erineva suurusega, jäädvustades objekti erinevaid osi – näiteks foto banaanikobaratest ja lähivõte ühest banaanist. Erinev suurus aitab mudelil paremini üldistada.

Kaamera nurk

Proovige pakkuda pilte, mis on tehtud erinevate nurkade alt. Kui kõik teie fotod pärinevad fikseeritud kaameratest, näiteks valvekaameratest, määrake igale kaamerale erinev silt. See aitab vältida mitteseotud objektide, näiteks laternapostide modelleerimist põhifunktsioonina. Määrake kaamerasildid isegi siis, kui kaamerad jäädvustavad samu objekte.

Ootamatud tulemused

AI-mudelid võivad valesti õppida omadusi, mis teie piltidel on ühised. Oletame, et soovite luua mudeli õunte eristamiseks tsitruselistest. Kui kasutate õunte pilte käes ja tsitruselisi valgetel taldrikutel, võib modell treenida käte ja valgete taldrikute vahel, mitte õunte ja tsitruseliste vahel.

Selle parandamiseks kasutage ülaltoodud juhiseid mitmekesisemate piltide treenimiseks: esitage erinevate nurkade, taustade, objekti suuruse, rühmade ja muude variantidega pilte.

Seotud teave

Objektituvastusega alustamine