Die wichtigsten Schritte bei einem Computer Vision Projekt verstehen

Einführung

Computer Vision ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), das Computern hilft, die Welt wie Menschen zu sehen und zu verstehen. Sie verarbeitet und analysiert Bilder oder Videos, um Informationen zu extrahieren, Muster zu erkennen und auf der Grundlage dieser Daten Entscheidungen zu treffen.

Bildverarbeitungstechniken wie Objekterkennung, Bildklassifizierung und Instanzsegmentierung können in verschiedenen Branchen eingesetzt werden, vom autonomen Fahren bis zur medizinischen Bildgebung, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Working on your own computer vision projects is a great way to understand and learn more about computer vision. However, a computer vision project can consist of many steps, and it might seem confusing at first. By the end of this guide, you'll be familiar with the steps involved in a computer vision project. We'll walk through everything from the beginning to the end of a project, explaining why each part is important. Let's get started and make your computer vision project a success!

Ein Überblick über ein Computer Vision Projekt

Before discussing the details of each step involved in a computer vision project, let's look at the overall process. If you started a computer vision project today, you'd take the following steps:

• Your first priority would be to understand your project's requirements.
• Then, you'd collect and accurately label the images that will help train your model.
• Next, you'd clean your data and apply augmentation techniques to prepare it for model training.
• After model training, you'd thoroughly test and evaluate your model to make sure it performs consistently under different conditions.
• Finally, you'd deploy your model into the real world and update it based on new insights and feedback.

Jetzt, wo wir wissen, was uns erwartet, können wir direkt mit den Schritten beginnen und dein Projekt vorantreiben.

Step 1: Defining Your Project's Goals

The first step in any computer vision project is clearly defining the problem you're trying to solve. Knowing the end goal helps you start to build a solution. This is especially true when it comes to computer vision because your project's objective will directly affect which computer vision task you need to focus on.

Hier sind einige Beispiele für Projektziele und die Bildverarbeitungsaufgaben, die zum Erreichen dieser Ziele eingesetzt werden können:

• Zielsetzung: Ein System zu entwickeln, das den Fluss verschiedener Fahrzeugtypen auf Autobahnen überwachen und steuern kann, um das Verkehrsmanagement und die Sicherheit zu verbessern.

  • Computer Vision Aufgabe: Die Objekterkennung ist ideal für die Verkehrsüberwachung, da sie mehrere Fahrzeuge effizient lokalisiert und identifiziert. Sie ist weniger rechenintensiv als die Bildsegmentierung, die für diese Aufgabe unnötige Details liefert, und ermöglicht eine schnellere Analyse in Echtzeit.

• Zielsetzung: Ein Werkzeug zu entwickeln, das Radiologen unterstützt, indem es präzise, pixelgenaue Umrisse von Tumoren in medizinischen Bildgebungsaufnahmen liefert.

  • Computer Vision Aufgabe: Die Bildsegmentierung eignet sich für die medizinische Bildgebung, weil sie genaue und detaillierte Grenzen von Tumoren liefert, die für die Beurteilung von Größe, Form und Behandlungsplanung entscheidend sind.

• Zielsetzung: Ein digitales System zu erstellen, das verschiedene Dokumente (z. B. Rechnungen, Quittungen, juristische Unterlagen) kategorisiert, um die organisatorische Effizienz und das Auffinden von Dokumenten zu verbessern.

  • Computer Vision Aufgabe: Die Bildklassifizierung ist hier ideal, da sie ein Dokument nach dem anderen behandelt, ohne dass die Position des Dokuments im Bild berücksichtigt werden muss. Dieser Ansatz vereinfacht und beschleunigt den Sortiervorgang.

Schritt 1.5: Auswählen des richtigen Modells und Trainingsansatzes

Nach dem Verständnis des Projektziels und der geeigneten Bildverarbeitungsaufgaben ist ein wesentlicher Teil der Definition des Projektziels die Auswahl des richtigen Modells und Trainingsansatzes.

Je nach Zielsetzung wählst du das Modell zuerst aus oder nachdem du gesehen hast, welche Daten du in Schritt 2 sammeln kannst. Nehmen wir zum Beispiel an, dein Projekt hängt stark von der Verfügbarkeit bestimmter Daten ab. In diesem Fall kann es sinnvoller sein, zuerst die Daten zu sammeln und zu analysieren, bevor du ein Modell auswählst. Wenn du hingegen die Anforderungen an das Modell genau kennst, kannst du zuerst das Modell auswählen und dann Daten sammeln, die diesen Anforderungen entsprechen.

Choosing between training from scratch or using transfer learning affects how you prepare your data. Training from scratch requires a diverse dataset to build the model's understanding from the ground up. Transfer learning, on the other hand, allows you to use a pre-trained model and adapt it with a smaller, more specific dataset. Also, choosing a specific model to train will determine how you need to prepare your data, such as resizing images or adding annotations, according to the model's specific requirements.

Note: When choosing a model, consider its deployment to ensure compatibility and performance. For example, lightweight models are ideal for edge computing due to their efficiency on resource-constrained devices. To learn more about the key points related to defining your project, read our guide on defining your project's goals and selecting the right model.

Bevor du mit der praktischen Arbeit an einem Computer Vision Projekt beginnst, ist es wichtig, dass du dir über diese Details im Klaren bist. Vergewissere dich, dass du die folgenden Punkte beachtet hast, bevor du zu Schritt 2 übergehst:

• Clearly define the problem you're trying to solve.
• Bestimme das Endziel deines Projekts.
• Bestimme die spezifische Bildverarbeitungsaufgabe (z. B. Objekterkennung, Bildklassifizierung, Bildsegmentierung).
• Entscheide, ob du ein Modell von Grund auf neu trainieren oder Transfer Learning anwenden willst.
• Wähle das passende Modell für deine Aufgabe und deinen Einsatzbedarf.

Schritt 2: Datenerhebung und Datenkommentierung

Die Qualität deiner Computer Vision Modelle hängt von der Qualität deines Datensatzes ab. Du kannst entweder Bilder aus dem Internet sammeln, deine eigenen Fotos machen oder bereits vorhandene Datensätze verwenden. Hier sind einige gute Quellen, um hochwertige Datensätze herunterzuladen: Google Dataset Search Engine, UC Irvine Machine Learning Repository und Kaggle Datasets.

Einige Bibliotheken, wie z. B. Ultralytics, bieten integrierte Unterstützung für verschiedene Datensätze und erleichtern so den Einstieg in die Arbeit mit hochwertigen Daten. Diese Bibliotheken enthalten oft Hilfsprogramme für die nahtlose Nutzung beliebter Datensätze, was dir in der Anfangsphase deines Projekts viel Zeit und Mühe ersparen kann.

However, if you choose to collect images or take your own pictures, you'll need to annotate your data. Data annotation is the process of labeling your data to impart knowledge to your model. The type of data annotation you'll work with depends on your specific computer vision technique. Here are some examples:

• Image Classification: You'll label the entire image as a single class.
• Object Detection: You'll draw bounding boxes around each object in the image and label each box.
• Image Segmentation: You'll label each pixel in the image according to the object it belongs to, creating detailed object boundaries.

Data collection and annotation can be a time-consuming manual effort. Annotation tools can help make this process easier. Here are some useful open annotation tools: LabeI Studio, CVAT, and Labelme.

Schritt 3: Datenerweiterung und Aufteilung deines Datensatzes

Nachdem du deine Bilddaten gesammelt und mit Anmerkungen versehen hast, ist es wichtig, deinen Datensatz zunächst in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze aufzuteilen, bevor du die Datenerweiterung durchführst. Die Aufteilung deines Datensatzes vor der Datenerweiterung ist wichtig, um dein Modell an den ursprünglichen, unveränderten Daten zu testen und zu validieren. So kannst du genau beurteilen, wie gut das Modell auf neue, unbekannte Daten verallgemeinert werden kann.

Hier erfährst du, wie du deine Daten aufteilst:

• Trainingsmenge: Das ist der größte Teil deiner Daten, in der Regel 70-80% der Gesamtdaten, der zum Trainieren deines Modells verwendet wird.
• Validierungsset: In der Regel etwa 10-15% deiner Daten. Dieser Satz wird verwendet, um die Hyperparameter abzustimmen und das Modell während des Trainings zu validieren, um eine Überanpassung zu verhindern.
• Testmenge: Die verbleibenden 10-15% deiner Daten werden als Testset beiseite gelegt. Er wird verwendet, um die Leistung des Modells nach Abschluss des Trainings an ungesehenen Daten zu bewerten.

Nachdem du deine Daten aufgeteilt hast, kannst du sie erweitern, indem du Bilder drehst, skalierst und spiegelst, um die Größe deines Datensatzes künstlich zu erhöhen. Die Datenerweiterung macht dein Modell robuster gegenüber Veränderungen und verbessert seine Leistung bei ungesehenen Bildern.

Bibliotheken wie OpenCV, Albumentations und TensorFlow bieten flexible Augmentierungsfunktionen, die du nutzen kannst. Außerdem haben einige Bibliotheken, wie z. B. Ultralytics, integrierte Augmentierungseinstellungen direkt in ihrer Modelltrainingsfunktion, was den Prozess vereinfacht.

Um deine Daten besser zu verstehen, kannst du Tools wie Matplotlib oder Seaborn verwenden, um die Bilder zu visualisieren und ihre Verteilung und Eigenschaften zu analysieren. Die Visualisierung deiner Daten hilft dir, Muster, Anomalien und die Effektivität deiner Augmentierungsverfahren zu erkennen. Du kannst auch Ultralytics Explorer verwenden, ein Tool zur Erkundung von Computer Vision-Datensätzen mit semantischer Suche, SQL-Abfragen und Vektorähnlichkeitssuche.

By properly understanding, splitting, and augmenting your data, you can develop a well-trained, validated, and tested model that performs well in real-world applications.

Schritt 4: Modellschulung

Sobald dein Datensatz für das Training bereit ist, kannst du dich darauf konzentrieren, die notwendige Umgebung einzurichten, deine Datensätze zu verwalten und dein Modell zu trainieren.

First, you'll need to make sure your environment is configured correctly. Typically, this includes the following:

• Die Installation von wichtigen Bibliotheken und Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, oder Ultralytics.
• Wenn du einen Grafikprozessor verwendest, kannst du durch die Installation von Bibliotheken wie CUDA und cuDNN die GPU-Beschleunigung aktivieren und den Trainingsprozess beschleunigen.

Dann kannst du deine Trainings- und Validierungsdatensätze in deine Umgebung laden. Normalisiere und verarbeite die Daten durch Größenanpassung, Formatkonvertierung oder Vergrößerung. Wenn du dein Modell ausgewählt hast, konfigurierst du die Ebenen und gibst die Hyperparameter an. Kompiliere das Modell, indem du die Verlustfunktion, den Optimierer und die Leistungsmetriken festlegst.

Bibliotheken wie Ultralytics vereinfachen den Trainingsprozess. Du kannst mit dem Training beginnen, indem du Daten mit minimalem Code in das Modell einspeist. Diese Bibliotheken kümmern sich automatisch um Gewichtsanpassungen, Backpropagation und Validierung. Sie bieten auch Werkzeuge, um den Fortschritt zu überwachen und Hyperparameter einfach anzupassen. Nach dem Training kannst du das Modell und seine Gewichte mit ein paar Befehlen speichern.

Es ist wichtig, dass du daran denkst, dass die richtige Verwaltung der Datensätze entscheidend für eine effiziente Ausbildung ist. Verwende eine Versionskontrolle für Datensätze, um Änderungen zu verfolgen und die Reproduzierbarkeit sicherzustellen. Tools wie DVC (Data Version Control) können bei der Verwaltung großer Datensätze helfen.

Schritt 5: Modellauswertung und Modellfeinabstimmung

It's important to assess your model's performance using various metrics and refine it to improve accuracy. Evaluating helps identify areas where the model excels and where it may need improvement. Fine-tuning ensures the model is optimized for the best possible performance.

• Performance Metrics: Use metrics like accuracy, precision, recall, and F1-score to evaluate your model's performance. These metrics provide insights into how well your model is making predictions.

• Hyperparameter-Tuning: Passe die Hyperparameter an, um die Leistung des Modells zu optimieren. Techniken wie die Rastersuche oder die Zufallssuche können dabei helfen, die besten Hyperparameterwerte zu finden.

• Feinabstimmung: Nimm kleine Anpassungen an der Modellarchitektur oder dem Trainingsprozess vor, um die Leistung zu verbessern. Das kann die Anpassung von Lernraten, Stapelgrößen oder anderen Modellparametern sein.

Schritt 6: Modellprüfung

In diesem Schritt kannst du dich vergewissern, dass dein Modell auch bei völlig unbekannten Daten gut funktioniert, und damit bestätigen, dass es für den Einsatz bereit ist. Der Unterschied zwischen Modelltests und Modellevaluierung besteht darin, dass der Schwerpunkt auf der Überprüfung der Leistung des endgültigen Modells liegt und nicht auf der iterativen Verbesserung.

Es ist wichtig, dass du dein Modell gründlich testest und alle Probleme, die auftreten können, behebst. Teste dein Modell mit einem separaten Testdatensatz, der nicht für das Training oder die Validierung verwendet wurde. Dieser Datensatz sollte reale Szenarien abbilden, um sicherzustellen, dass die Leistung des Modells konsistent und zuverlässig ist.

Kümmere dich auch um häufige Probleme wie Überanpassung, Unteranpassung und Datenlecks. Nutze Techniken wie Kreuzvalidierung und Anomalieerkennung, um diese Probleme zu erkennen und zu beheben.

Schritt 7: Einsatz des Modells

Wenn dein Modell gründlich getestet wurde, ist es an der Zeit, es einzusetzen. Bei der Bereitstellung wird dein Modell für die Nutzung in einer Produktionsumgebung verfügbar gemacht. Hier sind die Schritte zum Einsatz eines Computer Vision Modells:

• Einrichten der Umgebung: Konfiguriere die notwendige Infrastruktur für deine gewählte Bereitstellungsoption, egal ob sie Cloud-basiert (AWS, Google Cloud, Azure) oder Edge-basiert (lokale Geräte, IoT) ist.

• Exportieren des Modells: Exportiere dein Modell in das entsprechende Format (z.B. ONNX, TensorRT, CoreML für YOLOv8), um die Kompatibilität mit deiner Einsatzplattform sicherzustellen.

• Das Modell bereitstellen: Setze das Modell ein, indem du APIs oder Endpunkte einrichtest und es in deine Anwendung integrierst.
• Sicherstellung der Skalierbarkeit: Implementiere Load Balancer, Auto-Scaling-Gruppen und Monitoring-Tools, um Ressourcen zu verwalten und steigende Daten- und Nutzeranforderungen zu bewältigen.

Schritt 8: Überwachung, Wartung und Dokumentation

Once your model is deployed, it's important to continuously monitor its performance, maintain it to handle any issues, and document the entire process for future reference and improvements.

Überwachungswerkzeuge können dir helfen, wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) zu verfolgen und Anomalien oder nachlassende Genauigkeit zu erkennen. Durch die Überwachung des Modells kannst du erkennen, ob die Leistung des Modells im Laufe der Zeit aufgrund von Änderungen der Eingabedaten abnimmt. Trainiere das Modell regelmäßig mit aktualisierten Daten, um seine Genauigkeit und Relevanz zu erhalten.

Neben der Überwachung und Wartung ist auch die Dokumentation entscheidend. Dokumentiere den gesamten Prozess gründlich, einschließlich der Modellarchitektur, der Trainingsverfahren, der Hyperparameter, der Datenvorverarbeitungsschritte und aller Änderungen, die während der Einführung und Wartung vorgenommen werden. Eine gute Dokumentation gewährleistet die Reproduzierbarkeit und erleichtert künftige Aktualisierungen oder die Fehlersuche. Wenn du dein Modell effektiv überwachst, pflegst und dokumentierst, kannst du sicherstellen, dass es über seinen gesamten Lebenszyklus hinweg genau, zuverlässig und einfach zu verwalten bleibt.

FAQs

Hier sind einige häufige Fragen, die bei einem Computer Vision Projekt auftreten können:

• F1: Wie ändern sich die Schritte, wenn ich bereits einen Datensatz oder Daten habe, wenn ich ein Computer Vision Projekt beginne?

  • A1: Starting with a pre-existing dataset or data affects the initial steps of your project. In Step 1, along with deciding the computer vision task and model, you'll also need to explore your dataset thoroughly. Understanding its quality, variety, and limitations will guide your choice of model and training approach. Your approach should align closely with the data's characteristics for more effective outcomes. Depending on your data or dataset, you may be able to skip Step 2 as well.

• Q2: I'm not sure what computer vision project to start my AI learning journey with.

  • A2: Check out our guides on Real-World Projects for inspiration and guidance.

• Q3: I don't want to train a model. I just want to try running a model on an image. How can I do that?

  • A3: Du kannst ein bereits trainiertes Modell verwenden, um Vorhersagen für ein Bild zu treffen, ohne ein neues Modell zu trainieren. Auf der DokumentseiteYOLOv8 predict findest du eine Anleitung, wie du ein bereits trainiertes Modell ( YOLOv8 ) verwenden kannst, um Vorhersagen für deine Bilder zu treffen.

• F4: Wo finde ich ausführlichere Artikel und Updates über Computer Vision Anwendungen und YOLOv8?

  • A4: Ausführlichere Artikel, Aktualisierungen und Einblicke in Computer-Vision-Anwendungen und YOLOv8 findest du auf der Blog-SeiteUltralytics . Der Blog deckt eine breite Palette von Themen ab und bietet wertvolle Informationen, die dir helfen, auf dem Laufenden zu bleiben und deine Projekte zu verbessern.

Mit der Gemeinschaft zusammenarbeiten

Wenn du dich mit einer Gemeinschaft von Computer-Vision-Enthusiasten verbindest, kannst du alle Probleme, auf die du bei der Arbeit an deinem Computer-Vision-Projekt stößt, mit Zuversicht angehen. Hier sind einige Möglichkeiten zum Lernen, zur Fehlerbehebung und zum effektiven Netzwerken.

Ressourcen der Gemeinschaft

• GitHub Issues: Besuche das YOLOv8 GitHub-Repository und nutze den Reiter Issues, um Fragen zu stellen, Fehler zu melden und neue Funktionen vorzuschlagen. Die aktive Community und die Betreuer helfen dir gerne bei bestimmten Problemen.
• Ultralytics Discord Server: Tritt dem Ultralytics Discord-Server bei, um dich mit anderen Nutzern und Entwicklern auszutauschen, Unterstützung zu erhalten und Erkenntnisse zu teilen.

Offizielle Dokumentation

• Ultralytics YOLOv8 Dokumentation: In der offiziellen Dokumentation YOLOv8 findest du ausführliche Anleitungen mit hilfreichen Tipps zu verschiedenen Computer Vision Aufgaben und Projekten.

Die Nutzung dieser Ressourcen wird dir helfen, Herausforderungen zu meistern und mit den neuesten Trends und Best Practices in der Computer Vision Community auf dem Laufenden zu bleiben.

Starte dein Computer Vision Projekt noch heute!

Ein Bildverarbeitungsprojekt zu übernehmen, kann spannend und lohnend sein. Wenn du die Schritte in diesem Leitfaden befolgst, kannst du eine solide Grundlage für deinen Erfolg schaffen. Jeder Schritt ist entscheidend für die Entwicklung einer Lösung, die deine Ziele erreicht und in der Praxis funktioniert. Mit zunehmender Erfahrung wirst du fortgeschrittene Techniken und Werkzeuge entdecken, mit denen du deine Projekte verbessern kannst. Bleib neugierig, lerne weiter und entdecke neue Methoden und Innovationen!

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