Понимание основных этапов проекта по компьютерному зрению

Введение

Компьютерное зрение - это подобласть искусственного интеллекта (ИИ), которая помогает компьютерам видеть и понимать мир так же, как это делают люди. Оно обрабатывает и анализирует изображения или видео, чтобы извлекать информацию, распознавать закономерности и принимать решения на основе этих данных.

Такие методы компьютерного зрения, как обнаружение объектов, классификация изображений и сегментация экземпляров, могут применяться в различных отраслях, от автономного вождения до медицинской визуализации, чтобы получить ценные сведения.

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!

Обзор проекта по компьютерному зрению

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.

Теперь, когда мы знаем, чего ожидать, давай погрузимся прямо в шаги и заставим твой проект двигаться вперед.

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.

Вот несколько примеров целей проекта и задач компьютерного зрения, которые можно использовать для достижения этих целей:

• Цель: Разработать систему, которая сможет контролировать и управлять потоком различных типов транспортных средств на автомагистралях, улучшая управление движением и повышая безопасность.

  • Задача компьютерного зрения: Обнаружение объектов идеально подходит для мониторинга дорожного движения, потому что оно эффективно определяет местоположение и идентифицирует несколько автомобилей. Оно менее требовательно к вычислениям, чем сегментация изображения, которая обеспечивает ненужную для этой задачи детализацию, что позволяет быстрее проводить анализ в реальном времени.

• Цель: Разработать инструмент, который поможет радиологам, предоставляя точные, на уровне пикселей, очертания опухолей на медицинских снимках.

  • Задача компьютерного зрения: Сегментация изображений подходит для медицинской визуализации, потому что она обеспечивает точные и детальные границы опухолей, которые имеют решающее значение для оценки размера, формы и планирования лечения.

• Цель: Создать цифровую систему, которая классифицирует различные документы (например, счета, квитанции, юридические бумаги), чтобы повысить эффективность организации и улучшить поиск документов.

  • Задача компьютерного зрения: Классификация изображений идеально подходит для этой задачи, так как она обрабатывает один документ за раз, без необходимости учитывать положение документа на изображении. Такой подход упрощает и ускоряет процесс сортировки.

Шаг 1.5: Выбор правильной модели и подхода к обучению

После понимания цели проекта и подходящих задач компьютерного зрения существенной частью определения цели проекта является выбор правильной модели и подхода к обучению.

В зависимости от цели, ты можешь выбрать модель сначала или после того, как посмотришь, какие данные ты сможешь собрать на шаге 2. Например, предположим, что твой проект сильно зависит от наличия определенных типов данных. В таком случае, возможно, будет практичнее сначала собрать и проанализировать данные, прежде чем выбирать модель. С другой стороны, если у тебя есть четкое понимание требований к модели, ты можешь сначала выбрать модель, а затем собрать данные, которые соответствуют этим спецификациям.

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.

Прежде чем приступать к практической работе над проектом по компьютерному зрению, важно иметь четкое представление об этих деталях. Дважды проверь, все ли ты учел, прежде чем переходить к шагу 2:

• Clearly define the problem you're trying to solve.
• Определись с конечной целью своего проекта.
• Определи, какая именно задача компьютерного зрения тебе нужна (например, обнаружение объектов, классификация изображений, сегментация изображений).
• Реши, обучать ли модель с нуля или использовать трансферное обучение.
• Выбери подходящую модель для своих задач и потребностей в развертывании.

Шаг 2: Сбор данных и их аннотация

Качество твоих моделей компьютерного зрения зависит от качества твоего набора данных. Ты можешь либо собирать изображения из интернета, либо делать собственные снимки, либо использовать уже готовые наборы данных. Вот несколько отличных ресурсов для загрузки высококачественных наборов данных: Google Dataset Search Engine, UC Irvine Machine Learning Repository и Kaggle Datasets.

Некоторые библиотеки, например Ultralytics, обеспечивают встроенную поддержку различных наборов данных, что облегчает начало работы с высококачественными данными. Часто эти библиотеки включают в себя утилиты для беспрепятственного использования популярных наборов данных, что может сэкономить тебе много времени и сил на начальных этапах работы над проектом.

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.

Шаг 3: Увеличение данных и разделение твоего набора данных

После сбора и аннотирования данных об изображениях важно разделить набор данных на обучающий, проверочный и тестовый наборы, прежде чем приступать к расширению данных. Разделение набора данных перед увеличением очень важно для проверки и валидации твоей модели на оригинальных, неизмененных данных. Это поможет точно оценить, насколько хорошо модель обобщается на новые, невидимые данные.

Вот как разделить твои данные:

• Обучающий набор: Это самая большая часть твоих данных, обычно 70-80% от общего объема, которая используется для обучения твоей модели.
• Валидационный набор: Обычно это около 10-15% твоих данных; этот набор используется для настройки гиперпараметров и проверки модели во время обучения, помогая предотвратить перебор.
• Тестовый набор: Оставшиеся 10-15% твоих данных откладываются в качестве тестового набора. Он используется для оценки работы модели на невидимых данных после завершения обучения.

После разделения данных ты можешь выполнить увеличение данных, применяя такие преобразования, как поворот, масштабирование и переворачивание изображений, чтобы искусственно увеличить размер твоего набора данных. Увеличение данных делает твою модель более устойчивой к вариациям и повышает ее производительность на невидимых изображениях.

Такие библиотеки, как OpenCV, Albumentations и TensorFlow , предлагают гибкие функции аугментации, которые ты можешь использовать. Кроме того, некоторые библиотеки, например Ultralytics, имеют встроенные настройки аугментации прямо в своей функции обучения модели, что упрощает процесс.

Чтобы лучше понять свои данные, ты можешь использовать такие инструменты, как Matplotlib или Seaborn, чтобы визуализировать изображения и проанализировать их распределение и характеристики. Визуализация данных помогает выявить закономерности, аномалии и эффективность твоих методов дополнения. Также ты можешь использовать Ultralytics Explorer- инструмент для изучения наборов данных компьютерного зрения с помощью семантического поиска, SQL-запросов и поиска векторного сходства.

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.

Шаг 4: Обучение модели

Как только твой набор данных будет готов к обучению, ты можешь сосредоточиться на настройке необходимого окружения, управлении набором данных и обучении модели.

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

• Установка необходимых библиотек и фреймворков, таких как TensorFlow, PyTorch, или Ultralytics.
• Если ты используешь GPU, то установка библиотек вроде CUDA и cuDNN поможет включить GPU-ускорение и ускорить процесс обучения.

Затем ты можешь загрузить в свою среду тренировочные и проверочные наборы данных. Нормализуй и предварительно обработай данные, изменив их размер, преобразовав формат или увеличив. Выбрав модель, настройте слои и укажите гиперпараметры. Скомпилируй модель, задав функцию потерь, оптимизатор и метрики производительности.

Библиотеки вроде Ultralytics упрощают процесс обучения. Ты можешь начать обучение с подачи данных в модель с минимальным количеством кода. Эти библиотеки автоматически справляются с корректировкой веса, обратным распространением и проверкой. Они также предлагают инструменты для мониторинга прогресса и легкой настройки гиперпараметров. После обучения сохрани модель и ее веса с помощью нескольких команд.

Важно помнить, что правильное управление наборами данных жизненно важно для эффективного обучения. Используй контроль версий для наборов данных, чтобы отслеживать изменения и обеспечивать воспроизводимость. Такие инструменты, как DVC (Data Version Control), могут помочь в управлении большими наборами данных.

Шаг 5: Оценка модели и ее доработка

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.

• Настройка гиперпараметров: Настрой гиперпараметры, чтобы оптимизировать работу модели. Такие техники, как поиск по сетке или случайный поиск, могут помочь найти лучшие значения гиперпараметров.

• Тонкая настройка: Внеси небольшие изменения в архитектуру модели или процесс обучения, чтобы повысить производительность. Это может включать в себя изменение скорости обучения, размера партии или других параметров модели.

Шаг 6: Тестирование модели

На этом этапе ты можешь убедиться, что твоя модель хорошо работает на совершенно невидимых данных, подтверждая свою готовность к развертыванию. Разница между тестированием и оценкой модели заключается в том, что они сосредоточены на проверке производительности конечной модели, а не на ее итеративном улучшении.

Важно тщательно протестировать и отладить все общие проблемы, которые могут возникнуть. Проверь свою модель на отдельном тестовом наборе данных, который не использовался во время обучения или валидации. Этот набор данных должен представлять реальные сценарии, чтобы убедиться, что работа модели последовательна и надежна.

Кроме того, реши такие распространенные проблемы, как перебор, недобор и утечка данных. Используй такие техники, как кросс-валидация и обнаружение аномалий, чтобы выявить и устранить эти проблемы.

Шаг 7: Развертывание модели

После того как твоя модель была тщательно протестирована, настало время ее развернуть. Развертывание заключается в том, чтобы сделать твою модель доступной для использования в производственной среде. Вот шаги по развертыванию модели компьютерного зрения:

• Настройка среды: Настрой необходимую инфраструктуру для выбранного тобой варианта развертывания, будь то облачный (AWS, Google Cloud, Azure) или пограничный (локальные устройства, IoT).

• Экспорт модели: Экспортируй свою модель в соответствующий формат (например, ONNX, TensorRT, CoreML для YOLOv8), чтобы обеспечить совместимость с твоей платформой развертывания.

• Развертывание модели: Разверни модель, настроив API или конечные точки и интегрировав ее в свое приложение.
• Обеспечение масштабируемости: Внедри балансировщики нагрузки, группы автомасштабирования и инструменты мониторинга, чтобы управлять ресурсами и обрабатывать растущие данные и запросы пользователей.

Шаг 8: Мониторинг, обслуживание и документация

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.

Инструменты мониторинга помогут тебе отслеживать ключевые показатели эффективности (KPI) и обнаруживать аномалии или падения точности. Наблюдая за моделью, ты можешь быть в курсе дрейфа модели, когда производительность модели снижается со временем из-за изменений во входных данных. Периодически переобучай модель с помощью обновленных данных, чтобы сохранить точность и актуальность.

Помимо мониторинга и обслуживания, ключевую роль играет документирование. Тщательно документируй весь процесс, включая архитектуру модели, процедуры обучения, гиперпараметры, этапы предварительной обработки данных, а также все изменения, внесенные в ходе развертывания и обслуживания. Хорошая документация обеспечивает воспроизводимость и облегчает будущие обновления или устранение неполадок. Эффективно контролируя, поддерживая и документируя свою модель, ты сможешь гарантировать, что она останется точной, надежной и простой в управлении на протяжении всего жизненного цикла.

Вопросы и ответы

Вот несколько распространенных вопросов, которые могут возникнуть во время работы над проектом по компьютерному зрению:

• Вопрос 1: Как меняются шаги, если у меня уже есть набор данных или данные при запуске проекта по компьютерному зрению?

  • 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: Ты можешь использовать предварительно обученную модель для выполнения предсказаний на изображении без обучения новой модели. Загляни на страницуYOLOv8 predict docs, чтобы узнать, как использовать предварительно обученную модель YOLOv8 для предсказаний на твоих изображениях.

• Q4: Где я могу найти более подробные статьи и обновления о приложениях компьютерного зрения и YOLOv8?

  • A4: Чтобы узнать больше подробных статей, обновлений и идей о приложениях для компьютерного зрения и YOLOv8, посети страницу блогаUltralytics . Блог охватывает широкий спектр тем и предоставляет ценную информацию, которая поможет тебе оставаться в курсе событий и улучшать свои проекты.

Взаимодействие с сообществом

Связь с сообществом энтузиастов компьютерного зрения поможет тебе уверенно решать любые проблемы, с которыми ты столкнешься во время работы над своим проектом по компьютерному зрению. Вот несколько способов эффективного обучения, устранения неполадок и общения в сети.

Общественные ресурсы

• Вопросы на GitHub: Загляни в репозиторийYOLOv8 на GitHub и воспользуйся вкладкой Issues, чтобы задавать вопросы, сообщать об ошибках и предлагать новые функции. Активное сообщество и мейнтейнеры готовы помочь в решении конкретных вопросов.
• Ultralytics Сервер Discord: Присоединяйся к серверуUltralytics Discord, чтобы общаться с другими пользователями и разработчиками, получать поддержку и делиться мнениями.

Официальная документация

• Ultralytics YOLOv8 Документация: Изучи официальную документацию YOLOv8 , чтобы найти подробные руководства с полезными советами по различным задачам и проектам, связанным с компьютерным зрением.

Использование этих ресурсов поможет тебе преодолеть трудности и оставаться в курсе последних тенденций и лучших практик в сообществе компьютерного зрения.

Запусти свой проект по компьютерному зрению уже сегодня!

Заниматься проектом по компьютерному зрению может быть интересно и полезно. Следуя шагам из этого руководства, ты сможешь заложить прочный фундамент для успеха. Каждый шаг имеет решающее значение для разработки решения, которое отвечает твоим целям и хорошо работает в реальных сценариях. По мере накопления опыта ты будешь открывать для себя продвинутые техники и инструменты, которые позволят улучшить твои проекты. Оставайся любопытным, продолжай учиться и изучать новые методы и инновации!

Комментарии