Die wichtigsten Schritte bei einem Computer Vision Projekt verstehen

Einführung

Computer vision is a subfield of artificial intelligence (AI) that helps computers see and understand the world like humans do. It processes and analyzes images or videos to extract information, recognize patterns, and make decisions based on that data.

Pass auf: How to Do Computer Vision Projects | A Step-by-Step Guide

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

Die Arbeit an eigenen Computer-Vision-Projekten ist eine großartige Möglichkeit, Computer Vision zu verstehen und mehr darüber zu erfahren. Ein Computer-Vision-Projekt kann jedoch aus vielen Schritten bestehen, und es mag zunächst verwirrend erscheinen. Am Ende dieses Handbuchs sind Sie mit den Schritten eines Computer-Vision-Projekts vertraut. Wir gehen alles vom Anfang bis zum Ende eines Projekts durch und erklären, warum jeder Teil wichtig ist. Lassen Sie uns loslegen und Ihr Computer-Vision-Projekt zum Erfolg führen!

Ein Überblick über ein Computer Vision Projekt

Bevor wir die Details der einzelnen Schritte eines Computer-Vision-Projekts besprechen, schauen wir uns den Gesamtprozess an. Wenn Sie heute ein Computer-Vision-Projekt gestartet haben, würden Sie die folgenden Schritte ausführen:

• Ihre erste Priorität wäre es, die Anforderungen Ihres Projekts zu verstehen.
• Anschließend würden Sie die Bilder sammeln und genau beschriften, die beim Trainieren Ihres Modells helfen.
• Als Nächstes würden Sie Ihre Daten bereinigen und Erweiterungstechniken anwenden, um sie für das Modelltraining vorzubereiten.
• Nach dem Modelltraining würden Sie Ihr Modell gründlich testen und bewerten, um sicherzustellen, dass es unter verschiedenen Bedingungen konsistent funktioniert.
• Schließlich würden Sie Ihr Modell in der realen Welt bereitstellen und es basierend auf neuen Erkenntnissen und Feedback aktualisieren.

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

Schritt 1: Definieren Sie die Ziele Ihres Projekts

Der erste Schritt in jedem Computer-Vision-Projekt besteht darin, das Problem, das Sie lösen möchten, klar zu definieren. Wenn Sie das Endziel kennen, können Sie mit der Entwicklung einer Lösung beginnen. Dies gilt insbesondere für Computer Vision, da sich das Ziel Ihres Projekts direkt darauf auswirkt, auf welche Computer-Vision-Aufgabe Sie sich konzentrieren müssen.

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 Task: Image classification is ideal here as it handles one document at a time, without needing to consider the document's position in the image. This approach simplifies and accelerates the sorting process.

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:

• Definieren Sie das Problem, das Sie lösen möchten, klar.
• 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.

Wenn Sie jedoch Bilder sammeln oder Ihre eigenen Bilder aufnehmen möchten, müssen Sie Ihre Daten mit Anmerkungen versehen. Datenannotation ist der Prozess der Beschriftung Ihrer Daten, um Ihrem Modell Wissen zu vermitteln. Die Art der Datenanmerkung, mit der Sie arbeiten, hängt von Ihrer spezifischen Computer-Vision-Technik ab. Hier sind einige Beispiele:

• Bildklassifizierung: Sie bezeichnen das gesamte Bild als eine einzelne Klasse.
• 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.

Das Sammeln und Kommentieren von Daten kann ein zeitaufwändiger manueller Aufwand sein. Anmerkungswerkzeuge können diesen Prozess vereinfachen. Hier sind einige nützliche offene Annotationswerkzeuge: LabeI Studio, CVAT und Labelme.

Step 3: Data Augmentation and Splitting Your Dataset

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.
• Validation Set: Usually around 10-15% of your data; this set is used to tune hyperparameters and validate the model during training, helping to prevent overfitting.
• 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.

Libraries like OpenCV, Albumentations, and TensorFlow offer flexible augmentation functions that you can use. Additionally, some libraries, such as Ultralytics, have built-in augmentation settings directly within its model training function, simplifying the process.

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.

Durch das richtige Verstehen, Aufteilen und Erweitern Ihrer Daten können Sie ein gut trainiertes, validiertes und getestetes Modell entwickeln, das in realen Anwendungen gut funktioniert.

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.

Zunächst müssen Sie sicherstellen, dass Ihre Umgebung ordnungsgemäß konfiguriert ist. In der Regel umfasst dies Folgendes:

• Installing essential libraries and frameworks like TensorFlow, PyTorch, or Ultralytics.
• Wenn du eine GPU verwendest, kannst du durch die Installation von Bibliotheken wie CUDA und cuDNN die GPU beschleunigen und den Trainingsprozess beschleunigen.

Then, you can load your training and validation datasets into your environment. Normalize and preprocess the data through resizing, format conversion, or augmentation. With your model selected, configure the layers and specify hyperparameters. Compile the model by setting the loss function, optimizer, and performance metrics.

Libraries like Ultralytics simplify the training process. You can start training by feeding data into the model with minimal code. These libraries handle weight adjustments, backpropagation, and validation automatically. They also offer tools to monitor progress and adjust hyperparameters easily. After training, save the model and its weights with a few commands.

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.

Step 5: Model Evaluation and Model Finetuning

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.

• Fine-Tuning: Make small adjustments to the model architecture or training process to enhance performance. This might involve tweaking learning rates, batch sizes, or other model parameters.

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.

Also, address common problems such as overfitting, underfitting, and data leakage. Use techniques like cross-validation and anomaly detection to identify and fix these issues.

Step 7: Model Deployment

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.

• Exporting the Model: Export your model to the appropriate format (e.g., ONNX, TensorRT, CoreML for YOLO11) to ensure compatibility with your deployment platform.

• 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

Sobald Ihr Modell bereitgestellt ist, ist es wichtig, seine Leistung kontinuierlich zu überwachen, es zu warten, um Probleme zu beheben, und den gesamten Prozess für zukünftige Referenzen und Verbesserungen zu dokumentieren.

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.

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: Check out the YOLO11 GitHub repository and use the Issues tab to ask questions, report bugs, and suggest new features. The active community and maintainers are there to help with specific issues.
• 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 YOLO11 Documentation: Explore the official YOLO11 documentation for detailed guides with helpful tips on different computer vision tasks and projects.

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!

FAQ

Wie wähle ich die richtige Computer Vision Aufgabe für mein Projekt aus?

Die Wahl der richtigen Bildverarbeitungsaufgabe hängt vom Endziel deines Projekts ab. Wenn du zum Beispiel den Verkehr überwachen willst, eignet sich die Objekterkennung, da sie mehrere Fahrzeugtypen in Echtzeit lokalisieren und identifizieren kann. In der medizinischen Bildgebung ist die Bildsegmentierung ideal, um Tumore detailliert abzugrenzen und so die Diagnose und Behandlungsplanung zu unterstützen. Erfahre mehr über spezifische Aufgaben wie Objekterkennung, Bildklassifizierung und Instanzsegmentierung.

Warum ist die Beschriftung von Daten bei Computer Vision Projekten so wichtig?

Die Beschriftung von Daten ist wichtig, um deinem Modell beizubringen, Muster zu erkennen. Die Art der Beschriftung hängt von der jeweiligen Aufgabe ab:

• Bildklassifizierung: Das gesamte Bild wird einer einzigen Klasse zugeordnet.
• Objekterkennung: Bounding Boxes werden um Objekte gezeichnet.
• Bildsegmentierung: Jedes Pixel wird entsprechend dem Objekt, zu dem es gehört, beschriftet.

Tools wie Label Studio, CVAT und Labelme können bei diesem Prozess helfen. Weitere Informationen findest du in unserem Leitfaden zur Datenerfassung und Beschriftung.

Welche Schritte sollte ich befolgen, um meinen Datensatz effektiv zu erweitern und aufzuteilen?

Wenn du deinen Datensatz vor der Erweiterung aufteilst, kannst du die Leistung des Modells anhand der ursprünglichen, unveränderten Daten überprüfen. Befolge diese Schritte:

• Trainingsset: 70-80% deiner Daten.
• Validation Set: 10-15% for hyperparameter tuning.
• Test Set: Die verbleibenden 10-15% für die endgültige Bewertung.

Nach der Aufteilung wendest du Datenerweiterungstechniken wie Drehen, Skalieren und Spiegeln an, um die Vielfalt des Datensatzes zu erhöhen. Bibliotheken wie Albumentations und OpenCV können dabei helfen. Ultralytics bietet außerdem integrierte Einstellungen für die Datenerweiterung.

Wie kann ich mein trainiertes Computer Vision Modell für den Einsatz exportieren?

Exporting your model ensures compatibility with different deployment platforms. Ultralytics provides multiple formats, including ONNX, TensorRT, and CoreML. To export your YOLO11 model, follow this guide:

• Verwenden Sie die export Funktion mit dem gewünschten Formatparameter.
• Stelle sicher, dass das exportierte Modell den Spezifikationen deiner Einsatzumgebung entspricht (z. B. Edge Devices, Cloud).

Weitere Informationen findest du im Leitfaden zum Modellexport.

Was sind die besten Praktiken für die Überwachung und Wartung eines eingesetzten Computer Vision Modells?

Kontinuierliche Überwachung und Wartung sind entscheidend für den langfristigen Erfolg eines Modells. Implementiere Instrumente zur Verfolgung von Key Performance Indicators (KPIs) und zur Erkennung von Anomalien. Trainiere das Modell regelmäßig mit aktualisierten Daten, um der Modellabweichung entgegenzuwirken. Dokumentiere den gesamten Prozess, einschließlich der Modellarchitektur, der Hyperparameter und der Änderungen, um die Reproduzierbarkeit zu gewährleisten und zukünftige Aktualisierungen zu erleichtern. Erfahre mehr in unserem Leitfaden zur Überwachung und Wartung.

📅 Created 4 months ago ✏️ Updated 4 days ago

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