לקריאה באנגלית

שתף באמצעות


אסוף תמונות

כדי לאמן מודל זיהוי אובייקטים לזהות את האובייקטים שלך, עליך לאסוף תמונות המכילות אובייקטים אלה. היצמד להנחיות לגבי כמות ואיכות תמונה לתוצאות טובות יותר.

תבנית וגודל

התמונות שתזין במודל זיהוי האובייקט שלך זקוקות למאפיינים הבאים:

  • פורמט:

    • JPG
    • PNG
    • BMP
  • גודל:

    • מקסימום 6 MB לאימון
    • רוחב/גובה מינימלי של 256 פיקסלים על 256 פיקסלים

כמות נתונים ואיזון נתונים

חשוב להעלות מספיק תמונות כדי לאמן את מודל הבינה המלאכותית. נקודת התחלה טובה היא להחזיק לפחות 15 תמונות לכל אובייקט עבור ערכת האימון. עם פחות תמונות, קיים סיכון גדול שהמודל ילמד מושגים שהם רק רעש, או לא רלוונטיים. אימון המודל שלך עם יותר תמונות אמור להגביר את הדיוק.

שיקול נוסף הוא לוודא שהנתונים שלך מאוזנים. אם יש לך 500 תמונות עבור אובייקט אחד ורק 50 תמונות עבור אובייקט אחר, ערכת הנתונים של האימון אינה מאוזנת. זה יכול לגרום למודל להיות טוב יותר בזיהוי אחד מהאובייקטים. לקבלת תוצאות עקביות יותר, שמור על יחס של 1:2 לפחות בין האובייקט עם מספר התמונות הנמוך ביותר לבין האובייקט עם מספר התמונות הגבוה. לדוגמה, אם לאובייקט עם המספר הגדול ביותר של תמונות יש 500 תמונות, האובייקט עם מספר התמונות הנמוך צריך לכלול לפחות 250 תמונות לאימון.

השתמש בתמונות מגוונות יותר

ספק תמונות המייצגות את מה שיוגש למודל במהלך שימוש רגיל. לדוגמה, נניח שאתה מאמן מודל לזהות תפוחים. אם תאמן רק תמונות של תפוחים על צלחות, ייתכן שהוא לא יזהה באופן עקבי תפוחים בעצים. הכללת סוגים שונים של תמונות תוודא שהמודל שלך אינו מוטה ויכול להכליל היטב. להלן כמה דרכים שבהן תוכל להפוך את מערך האימונים שלך למגוון יותר.

רקע

השתמש בתמונות של החפצים שלך מול רקעים שונים - לדוגמה, פירות על צלחות, בידיים ועל עצים. תמונות בהקשר טובות יותר מתמונות מול רקע ניטרלי מכיוון שהן מספקות יותר מידע למסווג.

רקעים של תמונות.

תאורה

השתמש בתמונות אימון בעלות תאורה שונה, במיוחד אם התמונות המשמשות לזיהוי עשויות להיות בעלות תאורה שונה. לדוגמה, כלול תמונות שצולמו עם הבזק, חשיפה גבוהה וכו'. כדאי לכלול תמונות עם רוויה, גוון ובהירות מגוונים. מצלמת המכשיר כנראה מאפשרת לך לשלוט בהגדרות האלה.

תאורת תמונה.

גודל אובייקט

ספק תמונות שבהן החפצים בגדלים שונים, תוך לכידת חלקים שונים של האובייקט - לדוגמה, תמונה של צרורות בננות וצילום מקרוב של בננה בודדת. גודל שונה עוזר למודל להכליל טוב יותר.

גודלי אובייקט.

זווית מצלמה

נסה לספק תמונות שצולמו מזוויות שונות. אם כל התמונות מגיעות מקבוצת מצלמות קבועות כגון מצלמות מעקב, הקצה תווית אחרת לכל מצלמה. זה יכול לעזור להימנע מיצירת מודלי אובייקטים לא קשורים כמו עמודי תאורה כמאפיין המפתח. הקצה תוויות למצלמה גם אם המצלמות לוכדות את אותם אובייקטים.

זוויות מצלמה.

תוצאות לא צפויות

מודלים של AI יכולים ללמוד באופן שגוי מאפיינים שיש לתמונות שלך במשותף. נניח שאתה רוצה ליצור מודל שיבדיל בין תפוחים להדרים. אם אתה משתמש בתמונות של תפוחים בידיים ושל הדרים על צלחות לבנות, המודל עשוי להתאמן להבדיל בין ידיים לצלחות לבנות במקום תפוחים מול הדרים.

תוצאות לא צפויות.

כדי לתקן זאת, השתמש בהדרכה לעיל עבור אימון עם תמונות מגוונות יותר: ספק תמונות עם זוויות שונות, רקעים, גודל אובייקט, קבוצות וגורמים משתנים אחרים שונים.

למידע נוסף‬

תחילת העבודה עם זיהוי אובייקטים