Açıklamalı Bilgisayarla Görme Verileri için Veri Ön İşleme Teknikleri

Giriş

Bilgisayarla görme projenizin hedeflerini belirledikten ve verileri toplayıp açıklama ekledikten sonra, bir sonraki adım açıklama eklenmiş verileri önceden işlemek ve model eğitimi için hazırlamaktır. Temiz ve tutarlı veriler, iyi performans gösteren bir model oluşturmak için hayati önem taşır.

Ön işleme, görüntülerin yeniden boyutlandırılması, piksel değerlerinin normalleştirilmesi, veri kümesinin artırılması ve verilerin eğitim, doğrulama ve test kümelerine bölünmesini içeren bilgisayarla görme projesi iş akışındaki bir adımdır. Verilerinizi temizlemek için gerekli teknikleri ve en iyi uygulamaları keşfedelim!

Veri Ön İşlemenin Önemi

Verilerimizi zaten birden fazla hususu göz önünde bulundurarak dikkatli bir şekilde topluyor ve açıklama ekliyoruz. Peki, veri ön işlemeyi bir görüntü işleme projesi için bu kadar önemli kılan nedir? Veri ön işleme, verilerinizi hesaplama yükünü azaltan ve model performansını artırmaya yardımcı olan eğitim için uygun bir biçime getirmekle ilgilidir. Ham verilerde ön işlemenin giderdiği bazı yaygın sorunlar şunlardır:

• Gürültü: Verilerdeki alakasız veya rastgele değişimler.
• Tutarsızlık: Görüntü boyutları, formatları ve kalitesindeki farklılıklar.
• Dengesizlik: Veri kümesindeki sınıfların veya kategorilerin eşit olmayan dağılımı.

Veri İşleme Teknikleri

Veri ön işlemenin ilk ve en önemli adımlarından biri yeniden boyutlandırmadır. Bazı modeller değişken giriş boyutlarını işleyecek şekilde tasarlanmıştır, ancak birçok model tutarlı bir giriş boyutu gerektirir. Görüntüleri yeniden boyutlandırmak onları tek tip hale getirir ve hesaplama karmaşıklığını azaltır.

Görüntüleri Yeniden Boyutlandırma

Aşağıdaki yöntemleri kullanarak resimlerinizi yeniden boyutlandırabilirsiniz:

• Bilineer Enterpolasyon: En yakın dört piksel değerinin ağırlıklı ortalamasını alarak piksel değerlerini yumuşatır.
• En Yakın Komşu: Ortalama almadan en yakın piksel değerini atar, bu da bloklu bir görüntüye yol açar ancak daha hızlı hesaplama sağlar.

Yeniden boyutlandırmayı daha basit bir görev haline getirmek için aşağıdaki araçları kullanabilirsiniz:

• OpenCV: Görüntü işleme için kapsamlı işlevlere sahip popüler bir bilgisayarla görme kütüphanesi.
• PIL (Yastık): Görüntü dosyalarını açmak, işlemek ve kaydetmek için bir Python Görüntüleme Kitaplığı.

YOLOv8 ile ilgili olarak, model eğitimi sırasında 'imgsz' parametresi esnek girdi boyutlarına izin verir. Model, 640 gibi belirli bir boyuta ayarlandığında, orijinal en boy oranını korurken giriş görüntülerini en büyük boyutları 640 piksel olacak şekilde yeniden boyutlandırır.

Modelinizin ve veri kümenizin özel gereksinimlerini değerlendirerek, yeniden boyutlandırmanın gerekli bir ön işleme adımı olup olmadığını veya modelinizin farklı boyutlardaki görüntüleri verimli bir şekilde işleyip işleyemeyeceğini belirleyebilirsiniz.

Piksel Değerlerini Normalleştirme

Başka bir ön işleme tekniği normalleştirmedir. Normalleştirme, piksel değerlerini standart bir aralığa ölçeklendirir, bu da eğitim sırasında daha hızlı yakınsamaya yardımcı olur ve model performansını artırır. Yaygın olarak kullanılan bazı normalleştirme teknikleri şunlardır:

• Min-Maks Ölçekleme: Piksel değerlerini 0 ila 1 aralığında ölçeklendirir.
• Z-Skor Normalleştirme: Piksel değerlerini ortalamalarına ve standart sapmalarına göre ölçeklendirir.

Saygıyla YOLOv8, normalleştirme, model eğitimi sırasında ön işleme işlem hattının bir parçası olarak sorunsuz bir şekilde işlenir. YOLOv8 RGB'ye dönüştürme, piksel değerlerini [0, 1] aralığına ölçeklendirme ve önceden tanımlanmış ortalama ve standart sapma değerlerini kullanarak normalleştirme dahil olmak üzere çeşitli ön işleme adımlarını otomatik olarak gerçekleştirir.

Veri Kümesini Bölme

Verileri temizledikten sonra veri kümesini bölmeye hazırsınız demektir. Verilerin eğitim, doğrulama ve test kümelerine bölünmesi, modelin genelleme performansını değerlendirmek için görünmeyen veriler üzerinde değerlendirilebilmesini sağlamak için yapılır. Ortak bir bölünme eğitim için %70, doğrulama için %20 ve test için %10'dur. Verilerinizi bölmek için kullanabileceğiniz çeşitli araçlar ve kitaplıklar vardır. scikit-learn veya TensorFlow.

Veri kümenizi bölerken aşağıdakileri göz önünde bulundurun:

• Veri Dağılımının Korunması: Sınıfların veri dağılımının eğitim, doğrulama ve test setleri arasında korunduğundan emin olun.
• Veri Sızıntısını Önleme: Tipik olarak veri büyütme işlemi veri kümesi bölündükten sonra yapılır. Doğrulama veya test setlerinden gelen bilgilerin model eğitimini etkilemesini önlemek için veri büyütme ve diğer ön işlemler yalnızca eğitim setine uygulanmalıdır. -Sınıfları Dengeleme: Dengesiz veri kümeleri için, eğitim setinde azınlık sınıfını aşırı örnekleme veya çoğunluk sınıfını az örnekleme gibi teknikleri göz önünde bulundurun.

Veri Büyütme Nedir?

En sık tartışılan veri ön işleme adımı veri büyütmedir. Veri büyütme, görüntülerin değiştirilmiş sürümlerini oluşturarak veri kümesinin boyutunu yapay olarak artırır. Verilerinizi artırarak, aşırı öğrenmeyi azaltabilir ve model genellemesini geliştirebilirsiniz.

Veri artırmanın diğer bazı faydaları şunlardır:

• Daha Sağlam Bir Veri Kümesi Oluşturur: Veri artırımı, modeli girdi verilerindeki değişimlere ve bozulmalara karşı daha sağlam hale getirebilir. Buna aydınlatma, yönlendirme ve ölçekteki değişiklikler de dahildir.
• Uygun Maliyetli: Veri artırımı, yeni veri toplamadan ve etiketlemeden eğitim verisi miktarını artırmanın uygun maliyetli bir yoludur.
• Verilerin Daha İyi Kullanımı: Mevcut her veri noktası, yeni varyasyonlar oluşturularak maksimum potansiyelde kullanılır

Veri Artırma Yöntemleri

Yaygın büyütme teknikleri arasında çevirme, döndürme, ölçekleme ve renk ayarlamaları bulunur. Albumentations, Imgaug ve TensorFlow'nin ImageDataGenerator'ı, bu büyütmeleri oluşturabilir.

YOLOv8 ile ilgili olarak, bir .yaml dosyası olan veri kümesi yapılandırma dosyasını değiştirerek özel veri kümenizi artırabilirsiniz. Bu dosyada, verilerinizi nasıl artırmak istediğinizi belirten parametreler içeren bir artırma bölümü ekleyebilirsiniz.

Ultralytics YOLOv8 deposu çok çeşitli veri artırımlarını destekler. Aşağıdakiler gibi çeşitli dönüşümler uygulayabilirsiniz:

• Rastgele Mahsuller
• Çevirme: Görüntüler yatay veya dikey olarak çevrilebilir.
• Döndürme: Görüntüler belirli açılarla döndürülebilir.
• Bozulma

Ayrıca, daha fazla veri çeşitliliği oluşturmak için bu büyütme tekniklerinin yoğunluğunu belirli parametreler aracılığıyla ayarlayabilirsiniz.

Ön İşleme Vaka Çalışması

Trafik görüntülerinde farklı araç türlerini tespit etmek ve sınıflandırmak için bir model geliştirmeyi amaçlayan bir proje düşünün. YOLOv8. Trafik görüntülerini topladık ve bunlara sınırlayıcı kutular ve etiketlerle açıklama ekledik.

Bu proje için ön işlemenin her adımı şöyle görünür:

• Görüntüleri Yeniden Boyutlandırma: Beri YOLOv8 Esnek giriş boyutlarını işler ve otomatik olarak yeniden boyutlandırma gerçekleştirir, manuel yeniden boyutlandırma gerekli değildir. Model, eğitim sırasında görüntü boyutunu belirtilen 'imgsz' parametresine göre ayarlayacaktır.
• Piksel Değerlerini Normalleştirme: YOLOv8 Ön işleme sırasında piksel değerlerini otomatik olarak 0 ile 1 aralığına normalleştirir, bu nedenle gerekli değildir.
• Veri Kümesini Bölme: scikit-learn gibi araçları kullanarak veri kümesini eğitim (%70), doğrulama (%20) ve test (%10) kümelerine bölün.
• Veri Büyütme: Veri kümesi yapılandırma dosyasını (.yaml) rastgele kırpmalar, yatay çevirmeler ve parlaklık ayarlamaları gibi veri büyütme tekniklerini içerecek şekilde değiştirin.

Bu adımlar, veri kümesinin olası sorunlar olmadan hazırlandığından ve Keşifsel Veri Analizi (EDA) için hazır olduğundan emin olun.

Keşifsel Veri Analizi Teknikleri

Veri kümenizi ön işlemden geçirip artırdıktan sonraki adım, Keşifsel Veri Analizi aracılığıyla içgörüler elde etmektir. EDA, verilerinizdeki kalıpları ve dağılımları anlamak için istatistiksel teknikler ve görselleştirme araçları kullanır. Sınıf dengesizlikleri veya aykırı değerler gibi sorunları belirleyebilir ve daha fazla veri ön işleme veya model eğitimi ayarlamaları hakkında bilinçli kararlar verebilirsiniz.

İstatistiksel EDA Teknikleri

İstatistiksel teknikler genellikle ortalama, medyan, standart sapma ve aralık gibi temel metriklerin hesaplanmasıyla başlar. Bu ölçümler, görüntü veri kümenizin piksel yoğunluğu dağılımları gibi özelliklerine hızlı bir genel bakış sağlar. Bu temel istatistikleri anlamak, verilerinizin genel kalitesini ve özelliklerini kavramanıza yardımcı olarak herhangi bir düzensizliği erkenden tespit etmenize olanak tanır.

Görsel EDA Teknikleri

Görselleştirmeler, görüntü veri kümeleri için EDA'da anahtardır. Örneğin, sınıf dengesizliği analizi, EDA'nın bir diğer hayati yönüdür. Veri kümenizde belirli sınıfların yeterince temsil edilip edilmediğini belirlemeye yardımcı olur, Çubuk grafikler kullanarak farklı görüntü sınıflarının veya kategorilerinin dağılımını görselleştirmek, herhangi bir dengesizliği hızla ortaya çıkarabilir. Benzer şekilde, aykırı değerler, piksel yoğunluğu veya özellik dağılımlarındaki anormallikleri vurgulayan kutu grafikleri gibi görselleştirme araçları kullanılarak tanımlanabilir. Aykırı değer algılama, olağandışı veri noktalarının sonuçlarınızı çarpıtmasını önler.

Görselleştirmeler için yaygın araçlar şunlardır:

• Histogramlar ve Kutu Grafikleri: Piksel değerlerinin dağılımını anlamak ve aykırı değerleri belirlemek için kullanışlıdır.
• Dağılım Grafikleri: Görüntü özellikleri veya ek açıklamalar arasındaki ilişkileri keşfetmek için yararlıdır.
• Isı haritaları: Piksel yoğunluklarının dağılımını veya görüntülerdeki açıklamalı özelliklerin uzamsal dağılımını görselleştirmek için etkilidir.

Kullan -arak Ultralytics EDA için Explorer

EDA'ya daha gelişmiş bir yaklaşım için Ultralytics Gezgin aracı. Görüntü işleme veri kümelerini keşfetmek için güçlü yetenekler sunar. Araç, anlamsal aramayı, SQL sorgularını ve vektör benzerliği aramasını destekleyerek verilerinizi analiz etmeyi ve anlamayı kolaylaştırır. İle Ultralytics Explorer, kullanıcı dostu bir grafik arabirim aracılığıyla benzer görüntüleri bulmak, ayrıntılı analiz için SQL sorguları çalıştırmak ve anlamsal aramalar gerçekleştirmek için veri kümeniz için eklemeler oluşturabilirsiniz.

Ulaşın ve Bağlanın

Projeniz hakkında diğer bilgisayarla görme meraklılarıyla tartışmalar yapmak size farklı bakış açılarından yeni fikirler verebilir. Öğrenmenin, sorun gidermenin ve ağ kurmanın bazı harika yolları şunlardır:

Toplulukla Bağlantı Kurmak için Kanallar

• GitHub Sorunları: YOLOv8 GitHub deposunu ziyaret edin ve soru sormak, hata bildirmek ve özellik önermek için Sorunlar sekmesini kullanın. Topluluk ve bakımcılar karşılaştığınız her türlü sorunda size yardımcı olmaya hazırdır.
• Ultralytics Discord Sunucusu: Diğer kullanıcılar ve geliştiricilerle bağlantı kurmak, destek almak, bilgi paylaşmak ve beyin fırtınası yapmak için Ultralytics Discord sunucusuna katılın.

Resmi Belgeler

• Ultralytics YOLOv8 Dokümantasyon: Çok sayıda bilgisayarla görme görevi ve projesi hakkında kapsamlı kılavuzlar ve değerli bilgiler için resmi YOLOv8 belgelerine bakın.

Veri Kümeniz Hazır!

Düzgün bir şekilde yeniden boyutlandırılmış, normalleştirilmiş ve artırılmış veriler, gürültüyü azaltarak ve genellemeyi geliştirerek model performansını artırır. Bu kılavuzda özetlenen ön işleme tekniklerini ve en iyi uygulamaları izleyerek sağlam bir veri kümesi oluşturabilirsiniz. Önceden işlenmiş veri kümeniz hazır olduğunda, projenizdeki sonraki adımlara güvenle ilerleyebilirsiniz.

SSS

Bilgisayarlı görü projelerinde veri ön işlemenin önemi nedir?

Verilerin temiz, tutarlı ve model eğitimi için en uygun formatta olmasını sağladığı için veri ön işleme, bilgisayarla görme projelerinde çok önemlidir. Ham verilerdeki gürültü, tutarsızlık ve dengesizlik gibi sorunları ele alarak, yeniden boyutlandırma, normalleştirme, büyütme ve veri kümesi bölme gibi ön işleme adımları hesaplama yükünü azaltmaya ve model performansını artırmaya yardımcı olur. Daha fazla ayrıntı için bilgisayarla görme projesinin adımlarını ziyaret edin.

Veri artırımı için Ultralytics YOLO adresini nasıl kullanabilirim?

Ultralytics YOLOv8 ile veri artırımı için veri kümesi yapılandırma dosyasını (.yaml) değiştirmeniz gerekir. Bu dosyada, rastgele kırpmalar, yatay çevirmeler ve parlaklık ayarlamaları gibi çeşitli büyütme tekniklerini belirtebilirsiniz. Bu, burada açıklanan eğitim konfigürasyonları kullanılarak etkili bir şekilde yapılabilir. Veri büyütme, daha sağlam bir veri kümesi oluşturmaya, aşırı uyumu azaltmaya ve model genellemesini iyileştirmeye yardımcı olur.

Bilgisayarla görme verileri için en iyi veri normalleştirme teknikleri nelerdir?

Normalleştirme, eğitim sırasında daha hızlı yakınsama ve gelişmiş performans için piksel değerlerini standart bir aralığa ölçeklendirir. Yaygın teknikler şunları içerir:

• Min-Maks Ölçekleme: Piksel değerlerini 0 ila 1 aralığında ölçeklendirir.
• Z-Skor Normalleştirme: Piksel değerlerini ortalamalarına ve standart sapmalarına göre ölçeklendirir.

YOLOv8 için normalleştirme, RGB'ye dönüştürme ve piksel değeri ölçeklendirme dahil olmak üzere otomatik olarak gerçekleştirilir. Model eğitimi bölümünde bu konuda daha fazla bilgi edinin.

Eğitim için açıklamalı veri kümemi nasıl bölmeliyim?

Veri setinizi bölmek için yaygın bir uygulama, eğitim için %70, doğrulama için %20 ve test için %10'a bölmektir. Bu bölünmelerde sınıfların veri dağılımını korumak ve yalnızca eğitim kümesinde artırma gerçekleştirerek veri sızıntısını önlemek önemlidir. Verimli veri kümesi bölme işlemi için scikit-learn veya TensorFlow gibi araçları kullanın. Veri kümesi hazırlama ile ilgili ayrıntılı kılavuza bakın.

YOLOv8 adresinde farklı görüntü boyutlarını manuel olarak yeniden boyutlandırmadan işleyebilir miyim?

Evet, Ultralytics YOLOv8 , model eğitimi sırasında 'imgsz' parametresi aracılığıyla değişen görüntü boyutlarını işleyebilir. Bu parametre, en boy oranını korurken görüntülerin en büyük boyutlarının belirtilen boyutla (örn. 640 piksel) eşleşecek şekilde yeniden boyutlandırılmasını sağlar. Daha esnek girdi işleme ve otomatik ayarlamalar için model eğitimi bölümünü kontrol edin.

Yorumlar