Overslaan naar inhoud

De belangrijkste stappen in een computervisieproject begrijpen

Inleiding

Computer vision is een deelgebied van kunstmatige intelligentie (AI) dat computers helpt om de wereld te zien en te begrijpen zoals mensen dat doen. Het verwerkt en analyseert afbeeldingen of video's om informatie te extraheren, patronen te herkennen en beslissingen te nemen op basis van die gegevens.

Computer vision-technieken zoals objectdetectie, beeldclassificatie en segmentatie van instanties kunnen worden toegepast in verschillende sectoren, van autonoom rijden tot medische beeldvorming om waardevolle inzichten te verkrijgen.

Overzicht van computervisietechnieken

Werken aan uw eigen computer vision-projecten is een geweldige manier om meer te begrijpen en te leren over computer vision. Een computer vision-project kan echter uit vele stappen bestaan en kan in het begin verwarrend lijken. Aan het einde van deze handleiding bent u bekend met de stappen die betrokken zijn bij een computer vision-project. We nemen alles door van het begin tot het einde van een project en leggen uit waarom elk onderdeel belangrijk is. Laten we aan de slag gaan en uw computer vision-project tot een succes maken!

Een overzicht van een computervisieproject

Voordat we de details bespreken van elke stap die betrokken is bij een computer vision-project, laten we eens kijken naar het algehele proces. Als u vandaag een computer vision-project bent gestart, neemt u de volgende stappen:

  • Uw eerste prioriteit zou zijn om de vereisten van uw project te begrijpen.
  • Vervolgens verzamelt en labelt u nauwkeurig de afbeeldingen die u helpen bij het trainen van uw model.
  • Vervolgens schoont u uw gegevens op en past u augmentatietechnieken toe om deze voor te bereiden op modeltraining.
  • Na de modeltraining test en evalueert u uw model grondig om er zeker van te zijn dat het consistent presteert onder verschillende omstandigheden.
  • Ten slotte implementeert u uw model in de echte wereld en werkt u het bij op basis van nieuwe inzichten en feedback.

Overzicht projectstappen computer vision

Nu we weten wat we kunnen verwachten, duiken we meteen in de stappen om je project vooruit te helpen.

Stap 1: De doelen van uw project definiƫren

De eerste stap in elk computer vision-project is het duidelijk definiƫren van het probleem dat u probeert op te lossen. Als u het einddoel kent, kunt u beginnen met het bouwen van een oplossing. Dit geldt met name als het gaat om computervisie, omdat het doel van uw project rechtstreeks van invloed is op de computervisietaak waarop u zich moet concentreren.

Hier volgen enkele voorbeelden van projectdoelen en de computervisietaken die gebruikt kunnen worden om deze doelen te bereiken:

  • Doelstelling: Het ontwikkelen van een systeem dat de stroom van verschillende voertuigtypes op snelwegen kan bewaken en beheren, waardoor het verkeersbeheer en de veiligheid verbeteren.

    • Computer Vision-taak: Objectdetectie is ideaal voor verkeersmonitoring omdat het efficiĆ«nt meerdere voertuigen lokaliseert en identificeert. Het is rekenkundig minder veeleisend dan beeldsegmentatie, dat onnodige details oplevert voor deze taak, waardoor een snellere real-time analyse mogelijk is.
  • Doelstelling: Het ontwikkelen van een hulpmiddel dat radiologen helpt door nauwkeurige contouren op pixelniveau te geven van tumoren in medische beeldvormingsscans.

    • Computer Vision Taak: Beeldsegmentatie is geschikt voor medische beeldvorming omdat het nauwkeurige en gedetailleerde grenzen van tumoren oplevert die cruciaal zijn voor het beoordelen van de grootte, vorm en behandelplanning.
  • Doel: Een digitaal systeem maken dat verschillende documenten categoriseert (bijv. facturen, ontvangstbewijzen, juridisch papierwerk) om de efficiĆ«ntie van de organisatie en het terugvinden van documenten te verbeteren.

    • Computer Vision taak: Beeldclassificatie is hier ideaal omdat het Ć©Ć©n document per keer behandelt, zonder rekening te hoeven houden met de positie van het document in het beeld. Deze benadering vereenvoudigt en versnelt het sorteerproces.

Stap 1.5: Het juiste model en de juiste trainingsmethode kiezen

Na het begrijpen van het projectdoel en de geschikte computer vision taken, is een essentieel onderdeel van het definiƫren van het projectdoel het selecteren van het juiste model en de juiste trainingsaanpak.

Afhankelijk van de doelstelling kun je ervoor kiezen om eerst het model te kiezen of pas nadat je hebt gezien welke gegevens je in stap 2 kunt verzamelen. Stel bijvoorbeeld dat je project sterk afhankelijk is van de beschikbaarheid van specifieke soorten gegevens. In dat geval kan het praktischer zijn om eerst de gegevens te verzamelen en te analyseren voordat je een model kiest. Aan de andere kant, als je een duidelijk beeld hebt van de vereisten voor het model, kun je eerst het model kiezen en dan gegevens verzamelen die aan die specificaties voldoen.

De keuze tussen training vanaf nul of het gebruik van transfer learning heeft invloed op de manier waarop u uw gegevens voorbereidt. Voor het vanaf nul trainen is een diverse dataset nodig om het begrip van het model vanaf de grond op te bouwen. Transfer learning daarentegen stelt je in staat om een vooraf getraind model te gebruiken en dit aan te passen met een kleinere, specifiekere dataset. Als u een specifiek model kiest om te trainen, bepaalt u ook hoe u uw gegevens moet voorbereiden, zoals het wijzigen van het formaat van afbeeldingen of het toevoegen van annotaties, volgens de specifieke vereisten van het model.

Trainen vanuit het niets versus het gebruik van transferleren

Opmerking: Houd bij het kiezen van een model rekening met de implementatie ervan om compatibiliteit en prestaties te garanderen. Lichtgewicht modellen zijn bijvoorbeeld ideaal voor edge computing vanwege hun efficiƫntie op apparaten met beperkte middelen. Om meer te weten te komen over de belangrijkste punten met betrekking tot het definiƫren van uw project, leest u onze gids over het definiƫren van de doelstellingen van uw project en het selecteren van het juiste model.

Voordat je begint met het praktische werk van een computervisieproject, is het belangrijk om deze details goed te begrijpen. Dubbelcheck of je het volgende hebt overwogen voordat je verder gaat met Stap 2:

  • Definieer duidelijk het probleem dat u probeert op te lossen.
  • Bepaal het einddoel van je project.
  • Identificeer de specifieke computervisietaak die nodig is (bijv. objectdetectie, beeldclassificatie, beeldsegmentatie).
  • Beslis of je een model vanaf nul wilt trainen of transfer learning wilt gebruiken.
  • Kies het juiste model voor je taak en inzetbehoeften.

Stap 2: Gegevensverzameling en gegevensannotatie

De kwaliteit van je computervisiemodellen hangt af van de kwaliteit van je dataset. Je kunt afbeeldingen van internet verzamelen, je eigen foto's maken of al bestaande datasets gebruiken. Hier zijn een aantal goede bronnen voor het downloaden van datasets van hoge kwaliteit: Google Dataset Search Engine, UC Irvine Machine Learning Repository en Kaggle Datasets.

Sommige bibliotheken, zoals Ultralytics, bieden ingebouwde ondersteuning voor verschillende datasets, waardoor het gemakkelijker wordt om aan de slag te gaan met gegevens van hoge kwaliteit. Deze bibliotheken bevatten vaak hulpprogramma's om populaire datasets naadloos te gebruiken, wat je veel tijd en moeite kan besparen in de beginfase van je project.

Als u er echter voor kiest om afbeeldingen te verzamelen of uw eigen foto's te maken, moet u uw gegevens annoteren. Gegevensannotatie is het proces waarbij uw gegevens worden gelabeld om kennis over te dragen aan uw model. Het type gegevensannotatie waarmee u werkt, is afhankelijk van uw specifieke computer vision-techniek. Hier zijn enkele voorbeelden:

  • Classificatie van afbeeldingen: U labelt de hele afbeelding als Ć©Ć©n klasse.
  • Object detectie: U tekent begrenzingsvakken rond elk object in de afbeelding en labelt elk vak.
  • Segmentatie van afbeeldingen: U labelt elke pixel in de afbeelding op basis van het object waartoe deze behoort, waardoor gedetailleerde objectgrenzen worden gemaakt.

Verschillende soorten beeldannotatie

Het verzamelen en annoteren van gegevens kan een tijdrovende handmatige inspanning zijn. Annotatietools kunnen dit proces gemakkelijker maken. Hier zijn enkele handige tools voor open annotaties: LabeI Studio, CVAT en Labelme.

Stap 3: Gegevensuitbreiding en het opsplitsen van je dataset

Nadat je je afbeeldingsgegevens hebt verzameld en geannoteerd, is het belangrijk om je dataset eerst op te splitsen in een trainings-, validatie- en testset voordat je de gegevens gaat vergroten. Het splitsen van je dataset voordat je de gegevens uitbreidt is cruciaal om je model te testen en te valideren op originele, ongewijzigde gegevens. Het helpt om nauwkeurig te beoordelen hoe goed het model generaliseert naar nieuwe, ongeziene gegevens.

Hier lees je hoe je je gegevens kunt opsplitsen:

  • Trainingsset: Dit is het grootste deel van je gegevens, meestal 70-80% van het totaal, dat wordt gebruikt om je model te trainen.
  • Validatieset: Meestal ongeveer 10-15% van je gegevens; deze set wordt gebruikt om hyperparameters af te stemmen en het model te valideren tijdens de training, om overfitting te voorkomen.
  • Testset: De resterende 10-15% van je gegevens wordt apart gezet als testset. Deze wordt gebruikt om de prestaties van het model op ongeziene gegevens te evalueren nadat de training is voltooid.

Na het splitsen van je gegevens kun je gegevensuitbreiding uitvoeren door transformaties toe te passen zoals het roteren, schalen en omdraaien van afbeeldingen om je dataset kunstmatig te vergroten. Gegevensuitbreiding maakt je model robuuster voor variaties en verbetert de prestaties op ongeziene afbeeldingen.

Voorbeelden van gegevensuitbreidingen

Bibliotheken zoals OpenCV, Albumentations en TensorFlow bieden flexibele augmentatiefuncties die je kunt gebruiken. Daarnaast hebben sommige bibliotheken, zoals Ultralytics, ingebouwde augmentatie-instellingen direct in de modeltrainingsfunctie, wat het proces vereenvoudigt.

Om je gegevens beter te begrijpen, kun je tools als Matplotlib of Seaborn gebruiken om de beelden te visualiseren en hun verdeling en kenmerken te analyseren. Het visualiseren van je gegevens helpt bij het identificeren van patronen, afwijkingen en de effectiviteit van je augmentatietechnieken. Je kunt ook Ultralytics Explorer gebruiken, een hulpmiddel voor het verkennen van computer vision datasets met semantisch zoeken, SQL queries en vector similarity search.

Het hulpmiddel Ultralytics Verkenner

Door uw gegevens goed te begrijpen, op te splitsen en uit te breiden, kunt u een goed getraind, gevalideerd en getest model ontwikkelen dat goed presteert in toepassingen in de echte wereld.

Stap 4: Modeltraining

Zodra je dataset klaar is voor training, kun je je richten op het opzetten van de benodigde omgeving, het beheren van je datasets en het trainen van je model.

Eerst moet u ervoor zorgen dat uw omgeving correct is geconfigureerd. Meestal omvat dit het volgende:

  • Het installeren van essentiĆ«le bibliotheken en frameworks zoals TensorFlow, PyTorch, of Ultralytics.
  • Als je een GPU gebruikt, helpt het installeren van bibliotheken zoals CUDA en cuDNN om GPU te versnellen en het trainingsproces te versnellen.

Vervolgens kun je je trainings- en validatiedatasets in je omgeving laden. Normaliseer en bewerk de gegevens door ze te verkleinen, formaten te converteren of uit te breiden. Als je het model hebt geselecteerd, configureer je de lagen en geef je hyperparameters op. Stel het model samen door de verliesfunctie, optimizer en prestatiekenmerken in te stellen.

Bibliotheken zoals Ultralytics vereenvoudigen het trainingsproces. Je kunt beginnen met trainen door gegevens in het model te stoppen met minimale code. Deze bibliotheken zorgen automatisch voor gewichtsaanpassingen, backpropagatie en validatie. Ze bieden ook hulpmiddelen om de voortgang te controleren en hyperparameters eenvoudig aan te passen. Na de training kun je het model en de gewichten opslaan met een paar commando's.

Het is belangrijk om in gedachten te houden dat goed beheer van datasets van vitaal belang is voor efficiƫnte training. Gebruik versiebeheer voor datasets om wijzigingen bij te houden en reproduceerbaarheid te garanderen. Tools zoals DVC (Data Version Control) kunnen helpen bij het beheren van grote datasets.

Stap 5: Modelevaluatie en -verfijning

Het is belangrijk om de prestaties van uw model te beoordelen met behulp van verschillende statistieken en deze te verfijnen om de nauwkeurigheid te verbeteren. Evalueren helpt bij het identificeren van gebieden waar het model uitblinkt en waar het mogelijk moet worden verbeterd. Fine-tuning zorgt ervoor dat het model is geoptimaliseerd voor de best mogelijke prestaties.

  • Prestatiestatistieken: Gebruik statistieken zoals nauwkeurigheid, precisie, herinnering en F1-score om de prestaties van uw model te evalueren. Deze statistieken geven inzicht in hoe goed uw model voorspellingen doet.
  • Hyperparameter afstellen: Hyperparameters aanpassen om de prestaties van het model te optimaliseren. Technieken als grid search of random search kunnen helpen bij het vinden van de beste hyperparameterwaarden.

  • Fijnafstemming: Maak kleine aanpassingen aan de modelarchitectuur of het trainingsproces om de prestaties te verbeteren. Dit kan het aanpassen van leersnelheden, batchgroottes of andere modelparameters inhouden.

Stap 6: Model testen

In deze stap kun je er zeker van zijn dat je model goed presteert op volledig ongeziene gegevens, waarmee je bevestigt dat het klaar is om ingezet te worden. Het verschil tussen het testen van modellen en het evalueren van modellen is dat het zich richt op het verifiƫren van de prestaties van het uiteindelijke model in plaats van het iteratief te verbeteren.

Het is belangrijk om veelvoorkomende problemen grondig te testen en op te lossen. Test je model op een aparte testdataset die niet is gebruikt tijdens de training of validatie. Deze dataset moet realistische scenario's weergeven om er zeker van te zijn dat de prestaties van het model consistent en betrouwbaar zijn.

Pak ook veelvoorkomende problemen aan zoals overfitting, underfitting en datalekken. Gebruik technieken als kruisvalidatie en anomaliedetectie om deze problemen te identificeren en op te lossen.

Stap 7: Modelimplementatie

Als je model grondig getest is, is het tijd om het te implementeren. Deployment houdt in dat je model beschikbaar wordt gemaakt voor gebruik in een productieomgeving. Hier zijn de stappen om een computervisiemodel te implementeren:

  • De omgeving instellen: Configureer de benodigde infrastructuur voor de door jou gekozen inzetoptie, of deze nu cloudgebaseerd is (AWS, Google Cloud, Azure) of edge-gebaseerd (lokale apparaten, IoT).

  • Het model exporteren: Exporteer je model naar de juiste indeling (bijv. ONNX, TensorRT, CoreML voor YOLOv8) om compatibiliteit met je implementatieplatform te garanderen.

  • Het model implementeren: Implementeer het model door API's of endpoints in te stellen en het te integreren met je applicatie.
  • Schaalbaarheid garanderen: Implementeer load balancers, auto-scaling groepen en monitoring tools om bronnen te beheren en toenemende gegevens- en gebruikersverzoeken af te handelen.

Stap 8: Bewaking, onderhoud en documentatie

Zodra uw model is geĆÆmplementeerd, is het belangrijk om de prestaties ervan continu te bewaken, het te onderhouden om eventuele problemen op te lossen en het hele proces te documenteren voor toekomstig gebruik en verbeteringen.

Met monitoring tools kun je de belangrijkste prestatie-indicatoren (KPI's) bijhouden en afwijkingen of dalingen in nauwkeurigheid detecteren. Door het model te monitoren kun je je bewust worden van modeldrift, waarbij de prestaties van het model na verloop van tijd afnemen door veranderingen in de invoergegevens. Train het model regelmatig opnieuw met bijgewerkte gegevens om de nauwkeurigheid en relevantie te behouden.

Modelcontrole

Naast controle en onderhoud is documentatie ook belangrijk. Documenteer het hele proces grondig, inclusief de modelarchitectuur, trainingsprocedures, hyperparameters, stappen voor de voorbewerking van gegevens en alle wijzigingen die tijdens de implementatie en het onderhoud worden aangebracht. Goede documentatie zorgt voor reproduceerbaarheid en maakt toekomstige updates of probleemoplossing eenvoudiger. Door je model effectief te controleren, te onderhouden en te documenteren, kun je ervoor zorgen dat het nauwkeurig en betrouwbaar blijft en gemakkelijk te beheren gedurende de levenscyclus.

Samenwerken met de gemeenschap

Contact maken met een gemeenschap van computer vision enthousiastelingen kan je helpen om problemen die je tegenkomt tijdens het werken aan je computer vision project met vertrouwen aan te pakken. Hier zijn enkele manieren om effectief te leren, problemen op te lossen en te netwerken.

Hulpbronnen van de Gemeenschap

  • GitHub problemen: Bekijk de YOLOv8 GitHub repository en gebruik de Issues tab om vragen te stellen, bugs te melden en nieuwe functies voor te stellen. De actieve gemeenschap en beheerders zijn er om te helpen met specifieke problemen.
  • Ultralytics Discord-server: Word lid van de Ultralytics Discord server om te communiceren met andere gebruikers en ontwikkelaars, ondersteuning te krijgen en inzichten te delen.

Officiƫle documentatie

  • Ultralytics YOLOv8 Documentatie: Verken de officiĆ«le YOLOv8 documentatie voor gedetailleerde gidsen met handige tips voor verschillende computer vision taken en projecten.

Het gebruik van deze bronnen zal je helpen om uitdagingen te overwinnen en op de hoogte te blijven van de laatste trends en best practices in de computer vision gemeenschap.

Kickstart je computer vision project vandaag nog!

Een computervisieproject opzetten kan spannend en lonend zijn. Door de stappen in deze gids te volgen, kun je een solide basis voor succes leggen. Elke stap is cruciaal voor het ontwikkelen van een oplossing die voldoet aan je doelstellingen en goed werkt in real-world scenario's. Naarmate je meer ervaring opdoet, ontdek je geavanceerde technieken en hulpmiddelen om je projecten te verbeteren. Blijf nieuwsgierig, blijf leren en verken nieuwe methoden en innovaties!

FAQ

Hoe kies ik de juiste computervisietaak voor mijn project?

Het kiezen van de juiste computer vision taak hangt af van het einddoel van je project. Als je bijvoorbeeld het verkeer wilt monitoren, is objectdetectie geschikt omdat het meerdere voertuigtypes in real-time kan lokaliseren en identificeren. Voor medische beeldvorming is beeldsegmentatie ideaal om gedetailleerde grenzen van tumoren aan te geven, wat helpt bij het stellen van diagnoses en het plannen van behandelingen. Meer informatie over specifieke taken zoals objectdetectie, beeldclassificatie en bijvoorbeeld segmentatie.

Waarom is annotatie van gegevens cruciaal in computer vision-projecten?

Annotatie van gegevens is van vitaal belang om je model patronen te leren herkennen. Het type annotatie varieert met de taak:

  • Beeldclassificatie: Gehele afbeelding gelabeld als een enkele klasse.
  • Objectdetectie: Rondom objecten worden begrenzende vakken getekend.
  • Afbeelding segmenteren: Elke pixel wordt gelabeld volgens het object waartoe hij behoort.

Hulpmiddelen zoals Label Studio, CVAT en Labelme kunnen hierbij helpen. Raadpleeg voor meer informatie onze gids voor gegevensverzameling en annotatie.

Welke stappen moet ik volgen om mijn dataset effectief te vergroten en op te splitsen?

Het splitsen van je dataset vĆ³Ć³r augmentatie helpt bij het valideren van de modelprestaties op originele, ongewijzigde gegevens. Volg deze stappen:

  • Trainingsset: 70-80% van je gegevens.
  • Validatieset: 10-15% voor hyperparameter tuning.
  • Testset: Resterende 10-15% voor eindevaluatie.

Pas na het splitsen gegevensvergrotingstechnieken toe zoals roteren, schalen en omkeren om de diversiteit van de dataset te vergroten. Bibliotheken zoals Albumentations en OpenCV kunnen hierbij helpen. Ultralytics biedt voor het gemak ook ingebouwde augmentatie-instellingen.

Hoe kan ik mijn getrainde computervisiemodel exporteren voor gebruik?

Het exporteren van je model zorgt voor compatibiliteit met verschillende implementatieplatforms. Ultralytics biedt meerdere formaten, waaronder ONNX, TensorRT en CoreML. Volg deze handleiding om je YOLOv8 model te exporteren:

  • Gebruik de export functie met de gewenste formaatparameter.
  • Zorg ervoor dat het geĆ«xporteerde model past bij de specificaties van je implementatieomgeving (bijv. randapparaten, cloud).

Bekijk voor meer informatie de gids voor het exporteren van modellen.

Wat zijn de beste werkwijzen voor het bewaken en onderhouden van een geĆÆmplementeerd computervisiemodel?

Voortdurende controle en onderhoud zijn essentieel voor het succes van een model op de lange termijn. Implementeer hulpmiddelen voor het bijhouden van Key Performance Indicators (KPI's) en het opsporen van afwijkingen. Train het model regelmatig met bijgewerkte gegevens om modeldrift tegen te gaan. Documenteer het hele proces, inclusief modelarchitectuur, hyperparameters en wijzigingen, om reproduceerbaarheid en toekomstige updates te garanderen. Lees meer in onze gids voor monitoring en onderhoud.



Aangemaakt 2024-05-29, Bijgewerkt 2024-07-05
Auteurs: glenn-jocher (6), abirami-vina (2)

Reacties