了解计算机视觉项目的关键步骤
导言
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.
观看： How to Do Computer Vision Projects | A Step-by-Step Guide
物体检测、图像分类和实例分割等计算机视觉技术可应用于各行各业，从自动驾驶到医疗成像，从而获得有价值的见解。
处理自己的计算机视觉项目是了解和学习计算机视觉的好方法。但是，计算机视觉项目可以包含许多步骤，一开始可能会令人困惑。在本指南结束时，您将熟悉计算机视觉项目中涉及的步骤。我们将介绍从项目开始到结束的所有内容，解释为什么每个部分都很重要。让我们开始吧，让您的计算机视觉项目取得成功！
计算机视觉项目概述
在讨论计算机视觉项目中涉及的每个步骤的细节之前，让我们先看一下整个过程。如果您今天开始了一个计算机视觉项目，您将采取以下步骤：
- 您的首要任务是了解项目的要求。
- 然后，您将收集并准确标记有助于训练模型的图像。
- 接下来，您将清理数据并应用增强技术来为模型训练做好准备。
- 模型训练后，您将彻底测试和评估模型，以确保其在不同条件下性能一致。
- 最后，您需要将模型部署到现实世界中，并根据新的见解和反馈对其进行更新。
既然我们已经知道了该怎么做，那就让我们直接进入步骤，让您的项目向前推进吧。
第 1 步：定义项目目标
任何计算机视觉项目的第一步都是明确定义您要解决的问题。了解最终目标有助于您开始构建解决方案。在计算机视觉方面尤其如此，因为您的项目目标将直接影响您需要关注的计算机视觉任务。
下面举例说明一些项目目标以及可用于实现这些目标的计算机视觉任务：
目标：开发一个能够监控和管理高速公路上不同类型车辆流量的系统，改善交通管理和安全。
- 计算机视觉任务：物体检测是交通监控的理想选择，因为它能有效定位和识别多辆车辆。与提供不必要细节的图像分割相比，物体检测对计算要求较低，可确保更快地进行实时分析。
目标：开发一种工具，协助放射科医生在医学成像扫描中提供精确的像素级肿瘤轮廓。
- 计算机视觉任务：图像分割适用于医学成像，因为它能提供准确、详细的肿瘤边界，这对评估肿瘤的大小、形状和治疗计划至关重要。
目标：创建一个数字系统，对各种文件（如发票、收据、法律文件）进行分类，以提高组织效率和文件检索能力。
- 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.
步骤 1.5：选择正确的模型和培训方法
在了解项目目标和合适的计算机视觉任务之后，确定项目目标的一个重要部分就是选择合适的模型和训练方法。
根据目标的不同，您可能会选择先选择模型，或者在步骤 2 中看到您能够收集到的数据后再选择模型。例如，假设您的项目高度依赖于特定类型数据的可用性。在这种情况下，先收集和分析数据，然后再选择模型可能更实际。另一方面，如果您对模型的要求有清晰的了解，您可以先选择模型，然后收集符合这些规格的数据。
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.
在开始计算机视觉项目的实践工作之前，必须清楚地了解这些细节。在进入第 2 步之前，请仔细检查您是否已经考虑了以下几点：
- 明确定义您要解决的问题。
- 确定项目的最终目标。
- 确定所需的特定计算机视觉任务（如物体检测、图像分类、图像分割）。
- 决定是从头开始训练模型，还是使用迁移学习。
- 根据任务和部署需求选择合适的模型。
步骤 2：数据收集和数据注释
计算机视觉模型的质量取决于数据集的质量。您可以从互联网上收集图像、自己拍照或使用已有的数据集。以下是一些下载高质量数据集的重要资源：Google 数据集搜索引擎、加州大学欧文分校机器学习资料库和Kaggle 数据集。
有些库（如Ultralytics ）提供对各种数据集的内置支持，使您更容易开始使用高质量数据。这些库通常包含无缝使用流行数据集的实用程序，可在项目初始阶段为您节省大量时间和精力。
但是，如果您选择收集图像或拍摄自己的照片，则需要对数据进行注释。数据注释是标记数据以向模型传授知识的过程。您将使用的数据注释类型取决于您的特定计算机视觉技术。以下是一些示例：
- 图像分类：您将把整个图像标记为一个类别。
- 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.
数据收集和注释是一项耗时的人工工作。注释工具可以帮助简化这一过程。以下是一些有用的开放式注释工具：LabeI Studio、CVAT 和Labelme。
Step 3: Data Augmentation and Splitting Your Dataset
在收集和标注图像数据后，首先要将数据集拆分成训练集、验证集和测试集，然后再进行数据扩增，这一点非常重要。在扩增之前分割数据集对于在原始、未改动的数据上测试和验证模型至关重要。它有助于准确评估模型对未知新数据的泛化程度。
以下是分割数据的方法：
- 训练集：它是数据的最大部分，通常占总数的 70-80%，用于训练模型。
- 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.
- 测试集：剩余 10-15% 的数据作为测试集。训练完成后，测试集将用于评估模型在未见数据上的性能。
分割数据后，您可以通过应用旋转、缩放和翻转图像等变换来执行数据扩增，从而人为地增加数据集的大小。数据扩增可使模型对各种变化更加稳健，并提高其在未见图像上的性能。
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.
为了更好地理解数据，您可以使用Matplotlib或Seaborn等工具将图像可视化，并分析其分布和特征。将数据可视化有助于识别模式、异常情况以及增强技术的有效性。您还可以使用Ultralytics Explorer，这是一款通过语义搜索、SQL 查询和向量相似性搜索来探索计算机视觉数据集的工具。
通过正确理解、分割和扩充数据，您可以开发出一个训练有素、经过验证和测试的模型，在实际应用中表现出色。
步骤 4：模型培训
一旦数据集为训练做好了准备，您就可以专注于建立必要的环境、管理数据集和训练模型。
首先，您需要确保环境配置正确。通常，这包括以下内容：
- Installing essential libraries and frameworks like TensorFlow, PyTorch, or Ultralytics.
- 如果您使用的是GPU ，安装CUDA 和 cuDNN 等库将有助于GPU 加速并加快训练过程。
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.
重要的是要牢记，正确的数据集管理对于高效培训至关重要。使用数据集版本控制来跟踪更改并确保可重复性。DVC（数据版本控制）等工具可帮助管理大型数据集。
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.
超参数调整：调整超参数以优化模型性能。网格搜索或随机搜索等技术可帮助找到最佳超参数值。
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.
步骤 6：模型测试
在这一步中，您可以确保您的模型在完全未见过的数据上表现良好，从而确认其已做好部署准备。模型测试与模型评估的区别在于，它侧重于验证最终模型的性能，而不是反复改进。
彻底测试和调试可能出现的任何常见问题非常重要。在一个单独的测试数据集上测试您的模型，该数据集在训练或验证过程中没有使用过。该数据集应代表真实世界的场景，以确保模型性能的一致性和可靠性。
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
模型经过全面测试后，就该进行部署了。部署就是将模型用于生产环境。以下是部署计算机视觉模型的步骤：
设置环境：为您选择的部署方案配置必要的基础设施，无论是基于云（AWS、Google Cloud、Azure）还是基于边缘（本地设备、物联网）。
Exporting the Model: Export your model to the appropriate format (e.g., ONNX, TensorRT, CoreML for YOLO11) to ensure compatibility with your deployment platform.
- 部署模型：通过设置应用程序接口或端点来部署模型，并将其与应用程序集成。
- 确保可扩展性：实施负载平衡器、自动扩展组和监控工具，以管理资源并处理不断增加的数据和用户请求。
步骤 8：监测、维护和记录
部署模型后，必须持续监视其性能，对其进行维护以处理任何问题，并记录整个过程以供将来参考和改进。
监控工具可以帮助您跟踪关键性能指标 (KPI)，发现异常情况或精度下降。通过监控模型，您可以了解模型漂移的情况，即由于输入数据的变化，模型的性能会随着时间的推移而下降。定期使用更新的数据重新训练模型，以保持准确性和相关性。
除监控和维护外，记录也很关键。彻底记录整个过程，包括模型架构、训练程序、超参数、数据预处理步骤，以及部署和维护期间所做的任何更改。良好的文档可确保可重复性，并使未来的更新或故障排除变得更容易。通过有效地监控、维护和记录模型，可以确保模型在其生命周期内保持准确、可靠和易于管理。
社区参与
与计算机视觉爱好者社区建立联系，可以帮助您自信地解决在计算机视觉项目中遇到的任何问题。以下是一些有效学习、排除故障和建立联系的方法。
社区资源
- 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 服务器：加入Ultralytics Discord 服务器，与其他用户和开发人员互动，获得支持并分享见解。
官方文件
- Ultralytics YOLO11 Documentation: Explore the official YOLO11 documentation for detailed guides with helpful tips on different computer vision tasks and projects.
使用这些资源将帮助您克服困难，了解计算机视觉领域的最新趋势和最佳实践。
立即启动您的计算机视觉项目！
开展计算机视觉项目是一件令人兴奋和有意义的事情。按照本指南中的步骤，您可以为成功打下坚实的基础。每个步骤对于开发出满足您的目标并在实际场景中运行良好的解决方案都至关重要。随着经验的积累，你会发现改进项目的先进技术和工具。保持好奇心，不断学习，探索新的方法和创新！
常见问题
如何为我的项目选择合适的计算机视觉任务？
选择合适的计算机视觉任务取决于项目的最终目标。例如，如果您想监控交通，物体检测就很合适，因为它可以实时定位和识别多种车辆类型。对于医学成像，图像分割是提供肿瘤详细边界的理想选择，有助于诊断和治疗规划。进一步了解物体检测、图像分类和实例分割等具体任务。
为什么数据标注在计算机视觉项目中至关重要？
数据注释对于教会模型识别模式至关重要。注释的类型因任务而异：
- 图像分类：将整个图像标记为一个类别。
- 物体检测：围绕物体绘制边界框
- 图像分割：每个像素根据其所属对象进行标记。
Label Studio、CVAT 和Labelme等工具可协助完成这一过程。更多详情，请参阅我们的数据收集和注释指南。
我应该采取哪些步骤来有效地扩充和拆分数据集？
在扩增之前拆分数据集有助于验证模型在原始、未改动数据上的性能。请按照以下步骤操作：
- 训练集：70-80% 的数据
- Validation Set: 10-15% for hyperparameter tuning.
- 测试集：剩余 10-15% 用于最终评估。
分割后，应用旋转、缩放和翻转等数据扩增技术来增加数据集的多样性。Albumentations 和 OpenCV 等库可以提供帮助。Ultralytics 还提供内置增强设置，以方便使用。
如何导出训练好的计算机视觉模型以供部署？
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:
- 使用
export函数，并输入所需的格式参数。 - 确保导出的模型符合部署环境（如边缘设备、云）的规格。
更多信息，请查看模型导出指南。
监控和维护已部署计算机视觉模型的最佳做法是什么？
持续监控和维护对于模型的长期成功至关重要。采用跟踪关键绩效指标 (KPI) 和检测异常的工具。定期使用更新数据重新训练模型，以抵消模型漂移。记录整个过程，包括模型架构、超参数和变更，以确保可重复性和未来更新的便利性。了解更多信息，请参阅我们的监控和维护指南。
