एनोटेटेड कंप्यूटर विजन डेटा के लिए डेटा प्रीप्रोसेसिंग तकनीक

परिचय

आपके द्वारा अपने कंप्यूटर विज़न प्रोजेक्ट के लक्ष्यों को परिभाषित करने और डेटा एकत्र और एनोटेट करने के बाद, अगला कदम एनोटेट किए गए डेटा को प्रीप्रोसेस करना और इसे मॉडल प्रशिक्षण के लिए तैयार करना है। अच्छा प्रदर्शन करने वाला मॉडल बनाने के लिए स्वच्छ और सुसंगत डेटा महत्वपूर्ण है।

प्रीप्रोसेसिंग कंप्यूटर विज़न प्रोजेक्ट वर्कफ़्लो में एक कदम है जिसमें छवियों का आकार बदलना, पिक्सेल मानों को सामान्य करना, डेटासेट को बढ़ाना और डेटा को प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण सेट में विभाजित करना शामिल है। आइए आपके डेटा की सफाई के लिए आवश्यक तकनीकों और सर्वोत्तम प्रथाओं का पता लगाएं!

डेटा प्रीप्रोसेसिंग का महत्व

हम पहले से ही कई विचारों को ध्यान में रखते हुए अपने डेटा को सावधानीपूर्वक एकत्र और एनोटेट कर रहे हैं। फिर, कंप्यूटर विज़न प्रोजेक्ट के लिए डेटा प्रीप्रोसेसिंग इतना महत्वपूर्ण क्या है? खैर, डेटा प्रीप्रोसेसिंग आपके डेटा को प्रशिक्षण के लिए उपयुक्त प्रारूप में प्राप्त करने के बारे में है जो कम्प्यूटेशनल लोड को कम करता है और मॉडल प्रदर्शन को बेहतर बनाने में मदद करता है। अपरिष्कृत डेटा में कुछ सामान्य समस्याएं यहां दी गई हैं जो पते को प्रीप्रोसेसिंग करती हैं:

• शोर: डेटा में अप्रासंगिक या यादृच्छिक भिन्नताएं।
• असंगतता: छवि आकार, प्रारूप और गुणवत्ता में भिन्नता।
• असंतुलन: डेटासेट में वर्गों या श्रेणियों का असमान वितरण।

डेटा प्रीप्रोसेसिंग तकनीक

डेटा प्रीप्रोसेसिंग में पहले और सबसे महत्वपूर्ण चरणों में से एक आकार बदलना है। कुछ मॉडलों को चर इनपुट आकारों को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है, लेकिन कई मॉडलों को एक सुसंगत इनपुट आकार की आवश्यकता होती है। छवियों का आकार बदलना उन्हें एक समान बनाता है और कम्प्यूटेशनल जटिलता को कम करता है।

छवियों का आकार बदलना

आप निम्न विधियों का उपयोग करके अपनी छवियों का आकार बदल सकते हैं:

• बिलिनियर इंटरपोलेशन: चार निकटतम पिक्सेल मानों का भारित औसत लेकर पिक्सेल मानों को चिकना करता है।
• निकटतम पड़ोसी: औसत के बिना निकटतम पिक्सेल मान असाइन करता है, जिससे ब्लॉक वाली छवि लेकिन तेज़ गणना होती है।

आकार बदलने को आसान कार्य बनाने के लिए, आप निम्न टूल का उपयोग कर सकते हैं:

• ओपनसीवी: छवि प्रसंस्करण के लिए व्यापक कार्यों के साथ एक लोकप्रिय कंप्यूटर दृष्टि पुस्तकालय।
• जनहित याचिका (तकिया): ए Python छवि फ़ाइलों को खोलने, हेरफेर करने और सहेजने के लिए इमेजिंग लाइब्रेरी।

के संबंध में YOLOv8, मॉडल प्रशिक्षण के दौरान 'IMGSZ' पैरामीटर लचीले इनपुट आकारों की अनुमति देता है। जब एक विशिष्ट आकार पर सेट किया जाता है, जैसे कि 640, तो मॉडल इनपुट छवियों का आकार बदल देगा ताकि मूल पहलू अनुपात को बनाए रखते हुए उनका सबसे बड़ा आयाम 640 पिक्सेल हो।

अपने मॉडल और डेटासेट की विशिष्ट आवश्यकताओं का मूल्यांकन करके, आप यह निर्धारित कर सकते हैं कि आकार बदलना एक आवश्यक प्रीप्रोसेसिंग चरण है या यदि आपका मॉडल अलग-अलग आकारों की छवियों को कुशलतापूर्वक संभाल सकता है।

पिक्सेल मानों को सामान्य करना

एक और प्रीप्रोसेसिंग तकनीक सामान्यीकरण है। सामान्यीकरण पिक्सेल मूल्यों को एक मानक सीमा तक मापता है, जो प्रशिक्षण के दौरान तेजी से अभिसरण में मदद करता है और मॉडल प्रदर्शन में सुधार करता है। यहाँ कुछ सामान्य सामान्यीकरण तकनीकें दी गई हैं:

• न्यूनतम-अधिकतम स्केलिंग: पिक्सेल मानों को 0 से 1 की सीमा तक स्केल करता है।
• जेड-स्कोर सामान्यीकरण: उनके माध्य और मानक विचलन के आधार पर पिक्सेल मानों को स्केल करता है।

के संबंध में YOLOv8, मॉडल प्रशिक्षण के दौरान इसकी प्रीप्रोसेसिंग पाइपलाइन के हिस्से के रूप में सामान्यीकरण को मूल रूप से संभाला जाता है। YOLOv8 स्वचालित रूप से कई प्रीप्रोसेसिंग चरण करता है, जिसमें RGB में रूपांतरण, पिक्सेल मानों को सीमा [0, 1] तक स्केल करना और पूर्वनिर्धारित माध्य और मानक विचलन मानों का उपयोग करके सामान्यीकरण शामिल है।

डेटासेट को विभाजित करना

एक बार जब आप डेटा साफ़ कर लेते हैं, तो आप डेटासेट को विभाजित करने के लिए तैयार होते हैं। डेटा को प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण सेट में विभाजित करना यह सुनिश्चित करने के लिए किया जाता है कि मॉडल का मूल्यांकन उसके सामान्यीकरण प्रदर्शन का आकलन करने के लिए अनदेखी डेटा पर किया जा सकता है। प्रशिक्षण के लिए एक सामान्य विभाजन 70%, सत्यापन के लिए 20% और परीक्षण के लिए 10% है। ऐसे कई उपकरण और पुस्तकालय हैं जिनका उपयोग आप अपने डेटा को विभाजित करने के लिए कर सकते हैं जैसे कि स्किकिट-लर्न या TensorFlow.

अपने डेटासेट को विभाजित करते समय निम्नलिखित पर विचार करें:

• डेटा वितरण बनाए रखना: सुनिश्चित करें कि कक्षाओं का डेटा वितरण प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण सेटों में बनाए रखा जाता है।
• डेटा रिसाव से बचना: आमतौर पर, डेटासेट विभाजित होने के बाद डेटा वृद्धि की जाती है। डेटा वृद्धि और किसी भी अन्य प्रीप्रोसेसिंग को केवल प्रशिक्षण सेट पर लागू किया जाना चाहिए ताकि सत्यापन या परीक्षण सेट से जानकारी को मॉडल प्रशिक्षण को प्रभावित करने से रोका जा सके। -बैलेंसिंग क्लासेस: असंतुलित डेटासेट के लिए, अल्पसंख्यक वर्ग को ओवरसैंपलिंग या प्रशिक्षण सेट के भीतर बहुसंख्यक वर्ग को अंडर-सैंपलिंग जैसी तकनीकों पर विचार करें।

डेटा वृद्धि क्या है?

सबसे अधिक चर्चा की गई डेटा प्रीप्रोसेसिंग चरण डेटा वृद्धि है। डेटा वृद्धि कृत्रिम रूप से छवियों के संशोधित संस्करण बनाकर डेटासेट के आकार को बढ़ाती है। अपने डेटा को बढ़ाकर, आप ओवरफिटिंग को कम कर सकते हैं और मॉडल सामान्यीकरण में सुधार कर सकते हैं।

डेटा वृद्धि के कुछ अन्य लाभ यहां दिए गए हैं:

• एक अधिक मज़बूत डेटासेट बनाता है: डेटा वृद्धि मॉडल को इनपुट डेटा में विविधताओं और विकृतियों के प्रति अधिक मज़बूत बना सकती है। इसमें प्रकाश, अभिविन्यास और पैमाने में परिवर्तन शामिल हैं।
• लागत प्रभावी: डेटा वृद्धि नए डेटा को एकत्र और लेबल किए बिना प्रशिक्षण डेटा की मात्रा बढ़ाने का एक लागत प्रभावी तरीका है।
• डेटा का बेहतर उपयोग: प्रत्येक उपलब्ध डेटा बिंदु का उपयोग नई विविधताएं बनाकर इसकी अधिकतम क्षमता के लिए किया जाता है

डेटा वृद्धि के तरीके

सामान्य वृद्धि तकनीकों में फ़्लिपिंग, रोटेशन, स्केलिंग और रंग समायोजन शामिल हैं। कई पुस्तकालय, जैसे कि एल्बमेंटेशन, इमगाग, और TensorFlowImageDataGenerator, इन संवर्द्धन उत्पन्न कर सकते हैं.

के संबंध में YOLOv8, आप डेटासेट कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल, एक .yaml फ़ाइल को संशोधित करके अपने कस्टम डेटासेट को बढ़ा सकते हैं। इस फ़ाइल में, आप पैरामीटर्स के साथ एक वृद्धि अनुभाग जोड़ सकते हैं जो निर्दिष्ट करता है कि आप अपने डेटा को कैसे बढ़ाना चाहते हैं.

वही Ultralytics YOLOv8 रिपोजिटरी डेटा वृद्धि की एक विस्तृत श्रृंखला का समर्थन करता है। आप विभिन्न परिवर्तनों को लागू कर सकते हैं जैसे:

• बेतरतीब फसलें
• फ़्लिपिंग: छवियों को क्षैतिज या लंबवत रूप से फ़्लिप किया जा सकता है।
• रोटेशन: छवियों को विशिष्ट कोणों द्वारा घुमाया जा सकता है।
• विकृति

इसके अलावा, आप अधिक डेटा विविधता उत्पन्न करने के लिए विशिष्ट मापदंडों के माध्यम से इन वृद्धि तकनीकों की तीव्रता को समायोजित कर सकते हैं।

प्रीप्रोसेसिंग का एक केस स्टडी

ट्रैफ़िक छवियों में विभिन्न प्रकार के वाहनों का पता लगाने और वर्गीकृत करने के लिए एक मॉडल विकसित करने के उद्देश्य से एक परियोजना पर विचार करें YOLOv8. हमने ट्रैफ़िक छवियों को एकत्र किया है और उन्हें बाउंडिंग बॉक्स और लेबल के साथ एनोटेट किया है।

यहां बताया गया है कि इस परियोजना के लिए प्रीप्रोसेसिंग का प्रत्येक चरण कैसा दिखेगा:

• छवियों का आकार बदलना: चूंकि YOLOv8 लचीले इनपुट आकारों को संभालता है और स्वचालित रूप से आकार बदलने का कार्य करता है, मैन्युअल आकार बदलने की आवश्यकता नहीं है। मॉडल प्रशिक्षण के दौरान निर्दिष्ट 'imgsz' पैरामीटर के अनुसार छवि आकार को समायोजित करेगा।
• पिक्सेल मानों को सामान्य करना: YOLOv8 प्रीप्रोसेसिंग के दौरान पिक्सेल मानों को 0 से 1 की सीमा तक स्वचालित रूप से सामान्यीकृत करता है, इसलिए इसकी आवश्यकता नहीं है।
• डेटासेट को विभाजित करना: स्किकिट-लर्न जैसे टूल का उपयोग करके डेटासेट को प्रशिक्षण (70%), सत्यापन (20%), और परीक्षण (10%) सेट में विभाजित करें।
• डेटा वृद्धि: डेटा वृद्धि तकनीकों जैसे यादृच्छिक फसलों, क्षैतिज फ़्लिप और चमक समायोजन को शामिल करने के लिए डेटासेट कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल (.yaml) को संशोधित करें।

ये चरण सुनिश्चित करते हैं कि डेटासेट बिना किसी संभावित समस्या के तैयार है और खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण (EDA) के लिए तैयार है।

खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण तकनीक

अपने डेटासेट को प्रीप्रोसेसिंग और बढ़ाने के बाद, अगला कदम खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण के माध्यम से अंतर्दृष्टि प्राप्त करना है। EDA आपके डेटा में पैटर्न और वितरण को समझने के लिए सांख्यिकीय तकनीकों और विज़ुअलाइज़ेशन टूल का उपयोग करता है। आप वर्ग असंतुलन या आउटलेयर जैसे मुद्दों की पहचान कर सकते हैं और आगे डेटा प्रीप्रोसेसिंग या मॉडल प्रशिक्षण समायोजन के बारे में सूचित निर्णय ले सकते हैं।

सांख्यिकीय ईडीए तकनीक

सांख्यिकीय तकनीकें अक्सर बुनियादी मैट्रिक्स जैसे माध्य, माध्यिका, मानक विचलन और सीमा की गणना के साथ शुरू होती हैं। ये मीट्रिक आपके छवि डेटासेट के गुणों का त्वरित अवलोकन प्रदान करते हैं, जैसे पिक्सेल तीव्रता वितरण। इन बुनियादी आँकड़ों को समझने से आपको अपने डेटा की समग्र गुणवत्ता और विशेषताओं को समझने में मदद मिलती है, जिससे आप किसी भी अनियमितता को जल्दी पहचान सकते हैं।

दृश्य ईडीए तकनीक

छवि डेटासेट के लिए ईडीए में विज़ुअलाइज़ेशन महत्वपूर्ण हैं। उदाहरण के लिए, वर्ग असंतुलन विश्लेषण ईडीए का एक और महत्वपूर्ण पहलू है। यह निर्धारित करने में मदद करता है कि क्या आपके डेटासेट में कुछ वर्गों को कम दर्शाया गया है, बार चार्ट का उपयोग करके विभिन्न छवि वर्गों या श्रेणियों के वितरण की कल्पना करना किसी भी असंतुलन को जल्दी से प्रकट कर सकता है। इसी तरह, आउटलेर्स को बॉक्स प्लॉट जैसे विज़ुअलाइज़ेशन टूल का उपयोग करके पहचाना जा सकता है, जो पिक्सेल तीव्रता या फीचर वितरण में विसंगतियों को उजागर करते हैं। बाहरी पहचान असामान्य डेटा बिंदुओं को आपके परिणामों को तिरछा करने से रोकती है।

विज़ुअलाइज़ेशन के लिए सामान्य टूल में शामिल हैं:

• हिस्टोग्राम और बॉक्स प्लॉट: पिक्सेल मूल्यों के वितरण को समझने और आउटलेर्स की पहचान करने के लिए उपयोगी है।
• स्कैटर प्लॉट: छवि सुविधाओं या एनोटेशन के बीच संबंधों की खोज के लिए सहायक।
• हीटमैप्स: पिक्सेल तीव्रता के वितरण या छवियों के भीतर एनोटेट सुविधाओं के स्थानिक वितरण की कल्पना करने के लिए प्रभावी।

का उपयोग करके Ultralytics EDA के लिए एक्सप्लोरर

ईडीए के लिए अधिक उन्नत दृष्टिकोण के लिए, आप Ultralytics एक्सप्लोरर उपकरण। यह कंप्यूटर विज़न डेटासेट की खोज के लिए मजबूत क्षमताएं प्रदान करता है। सिमेंटिक खोज, SQL क्वेरी और वेक्टर समानता खोज का समर्थन करके, टूल आपके डेटा का विश्लेषण और समझना आसान बनाता है। के साथ Ultralytics एक्सप्लोरर, आप समान छवियों को खोजने के लिए अपने डेटासेट के लिए एम्बेडिंग बना सकते हैं, विस्तृत विश्लेषण के लिए एसक्यूएल क्वेरी चला सकते हैं, और उपयोगकर्ता के अनुकूल ग्राफिकल इंटरफेस के माध्यम से सिमेंटिक खोज कर सकते हैं।

बाहर पहुंचें और कनेक्ट करें

अन्य कंप्यूटर दृष्टि उत्साही लोगों के साथ अपनी परियोजना के बारे में चर्चा करने से आपको विभिन्न दृष्टिकोणों से नए विचार मिल सकते हैं। यहां सीखने, समस्या निवारण और नेटवर्क बनाने के कुछ शानदार तरीके दिए गए हैं:

समुदाय से जुड़ने के लिए चैनल

• GitHub मुद्दे: भेंट YOLOv8 GitHub रिपॉजिटरी और प्रश्न उठाने, बग की रिपोर्ट करने और सुविधाओं का सुझाव देने के लिए मुद्दे टैब का उपयोग करें। समुदाय और अनुरक्षक आपके सामने आने वाली किसी भी समस्या में मदद करने के लिए हैं।
• Ultralytics डिस्कॉर्ड सर्वर: में शामिल हों Ultralytics डिस्कॉर्ड सर्वर अन्य उपयोगकर्ताओं और डेवलपर्स से जुड़ने, समर्थन प्राप्त करने, ज्ञान साझा करने और विचारों पर मंथन करने के लिए।

आधिकारिक दस्तावेज़ीकरण

• Ultralytics YOLOv8 दस्तावेज़ीकरण: देखें अफ़सर YOLOv8 कई कंप्यूटर दृष्टि कार्यों और परियोजनाओं पर पूरी तरह से गाइड और मूल्यवान अंतर्दृष्टि के लिए प्रलेखन।

आपका डेटासेट तैयार है!

उचित रूप से आकार बदलने, सामान्यीकृत और संवर्धित डेटा शोर को कम करके और सामान्यीकरण में सुधार करके मॉडल प्रदर्शन में सुधार करता है। इस गाइड में उल्लिखित प्रीप्रोसेसिंग तकनीकों और सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करके, आप एक ठोस डेटासेट बना सकते हैं। अपने प्रीप्रोसेस्ड डेटासेट के तैयार होने के साथ, आप आत्मविश्वास से अपने प्रोजेक्ट के अगले चरणों पर आगे बढ़ सकते हैं।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

कंप्यूटर दृष्टि परियोजनाओं में डेटा प्रीप्रोसेसिंग का महत्व क्या है?

कंप्यूटर विज़न प्रोजेक्ट्स में डेटा प्रीप्रोसेसिंग आवश्यक है क्योंकि यह सुनिश्चित करता है कि डेटा स्वच्छ, सुसंगत और ऐसे प्रारूप में है जो मॉडल प्रशिक्षण के लिए इष्टतम है। कच्चे डेटा में शोर, असंगति और असंतुलन जैसे मुद्दों को संबोधित करके, आकार बदलने, सामान्यीकरण, वृद्धि और डेटासेट विभाजन जैसे प्रीप्रोसेसिंग चरण कम्प्यूटेशनल लोड को कम करने और मॉडल प्रदर्शन में सुधार करने में मदद करते हैं। अधिक जानकारी के लिए, कंप्यूटर विज़न प्रोजेक्ट के चरणों पर जाएँ।

मैं कैसे उपयोग कर सकता हूं Ultralytics YOLO डेटा वृद्धि के लिए?

के साथ डेटा वृद्धि के लिए Ultralytics YOLOv8, आपको डेटासेट कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल (.yaml) को संशोधित करने की आवश्यकता है। इस फ़ाइल में, आप विभिन्न वृद्धि तकनीकों जैसे यादृच्छिक फसलों, क्षैतिज फ़्लिप और चमक समायोजन को निर्दिष्ट कर सकते हैं। यह यहां बताए गए प्रशिक्षण विन्यास का उपयोग करके प्रभावी ढंग से किया जा सकता है। डेटा वृद्धि अधिक मजबूत डेटासेट बनाने, ओवरफिटिंग को कम करने और मॉडल सामान्यीकरण में सुधार करने में मदद करती है।

कंप्यूटर दृष्टि डेटा के लिए सबसे अच्छा डेटा सामान्यीकरण तकनीक क्या हैं?

सामान्यीकरण पिक्सेल मूल्यों को तेजी से अभिसरण और प्रशिक्षण के दौरान बेहतर प्रदर्शन के लिए एक मानक सीमा तक मापता है। सामान्य तकनीकों में शामिल हैं:

• न्यूनतम-अधिकतम स्केलिंग: पिक्सेल मानों को 0 से 1 की सीमा तक स्केल करता है।
• जेड-स्कोर सामान्यीकरण: उनके माध्य और मानक विचलन के आधार पर पिक्सेल मानों को स्केल करता है।

के लिए YOLOv8, सामान्यीकरण स्वचालित रूप से नियंत्रित किया जाता है, जिसमें RGB और पिक्सेल मान स्केलिंग में रूपांतरण शामिल है। मॉडल प्रशिक्षण अनुभाग में इसके बारे में अधिक जानें।

मुझे प्रशिक्षण के लिए अपने एनोटेट किए गए डेटासेट को कैसे विभाजित करना चाहिए?

अपने डेटासेट को विभाजित करने के लिए, इसे प्रशिक्षण के लिए 70%, सत्यापन के लिए 20% और परीक्षण के लिए 10% में विभाजित करना एक सामान्य अभ्यास है। इन विभाजनों में कक्षाओं के डेटा वितरण को बनाए रखना और केवल प्रशिक्षण सेट पर वृद्धि करके डेटा रिसाव से बचना महत्वपूर्ण है। scikit-learn जैसे टूल का उपयोग करें या TensorFlow कुशल डेटासेट विभाजन के लिए। डेटासेट तैयारी पर विस्तृत गाइड देखें।

क्या मैं अलग-अलग छवि आकारों को संभाल सकता हूं YOLOv8 मैन्युअल आकार बदलने के बिना?

हाँ Ultralytics YOLOv8 मॉडल प्रशिक्षण के दौरान 'IMGSZ' पैरामीटर के माध्यम से अलग-अलग छवि आकारों को संभाल सकते हैं। यह पैरामीटर सुनिश्चित करता है कि छवियों का आकार बदल दिया जाता है ताकि उनका सबसे बड़ा आयाम पक्षानुपात बनाए रखते हुए निर्दिष्ट आकार (उदा., 640 पिक्सेल) से मेल खाता हो. अधिक लचीले इनपुट हैंडलिंग और स्वचालित समायोजन के लिए, मॉडल प्रशिक्षण अनुभाग देखें।

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