了解计算机视觉项目的关键步骤
导言
计算机视觉是人工智能（AI）的一个子领域，它能帮助计算机像人类一样观察和理解世界。它通过处理和分析图像或视频来提取信息、识别模式并根据数据做出决策。
观看： 如何做 计算机视觉 项目｜分步指南
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从自动驾驶到医疗成像等各行各业，从而获得有价值的见解。
自己动手做计算机视觉项目是了解和学习计算机视觉的好方法。不过，计算机视觉项目可能由许多步骤组成，一开始可能会让人一头雾水。在本指南结束时，您将熟悉计算机视觉项目所涉及的步骤。我们将从项目的开始到结束一一讲解，并解释每个部分的重要性。让我们开始吧，让你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每个步骤的细节之前，我们先来了解一下整体流程。如果你今天开始一个计算机视觉项目，你会采取以下步骤：
- 您的首要任务是了解您的项目要求。
- 然后，收集并准确标注有助于训练模型的图像。
- 接下来，您需要清理数据并应用增强技术，为模型训练做好准备。
- 模型训练完成后，您将对模型进行全面测试和评估，以确保其在不同条件下的表现一致。
- 最后，您将把模型部署到现实世界中，并根据新的见解和反馈进行更新。
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。
步骤 1：确定项目目标
任何计算机视觉项目的第一步都是明确定义要解决的问题。了解最终目标有助于开始构建解决方案。在计算机视觉方面尤其如此，因为项目的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：
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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。
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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。
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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。
- 计算机视觉任务：在这里，图像分类是理想的选择，因为它一次只处理一份文档，无需考虑文档在图像中的位置。这种方法简化并加快了分类过程。
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。
选择从头开始训练还是使用迁移学习会影响您准备数据的方式。从头开始训练需要一个多样化的数据集，以便从根本上建立模型的理解能力。另一方面，迁移学习允许您使用一个预先训练好的模型，并通过一个更小、更具体的数据集对其进行调整。此外，选择特定的模型进行训练将决定您需要如何准备数据，例如根据模型的特定要求调整图像大小或添加注释。
注：选择模型时，请考虑其部署，以确保兼容性和性能。例如，轻量级模型由于在资源有限的设备上效率高，是边缘计算的理想选择。要了解更多与定义项目相关的要点，请阅读我们的指南：定义项目目标并选择合适的模型。
在开始计算机视觉项目的实践工作之前，清楚地了解这些细节非常重要。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自己拍照，就需要对数据进行注释。数据注释是对数据进行标注的过程，目的是向模型传授知识。数据标注的类型取决于您所使用的特定计算机视觉技术。下面是一些示例：
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。
步骤 3：数据扩充和数据集拆分
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。
- 验证集：通常约占数据的 10%-15%；该集用于调整超参数，并在训练过程中验证模型，有助于防止过度拟合。
- 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。
拆分数据后，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。
像OpenCV、Albumentations 和 TensorFlow等库能提供灵活的增强功能。此外，一些库（如Ultralytics ）直接在其模型训练功能中内置了增强设置，从而简化了过程。
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，您需要确保您的环境配置正确。通常情况下，这包括以下内容：
- 安装必要的库和框架，如TensorFlow 、 PyTorch或 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。
然后，就可以将训练和验证数据集加载到环境中。通过调整大小、格式转换或扩充对数据进行规范化和预处理。选定模型后，配置层并指定超参数。通过设置损失函数、优化器和性能指标来编译模型。
Ultralytics 等库简化了训练过程。只需编写最少的代码，就能将数据输入模型，开始训练。这些库会自动处理权重调整、反向传播和验证。它们还提供了监控进度和轻松调整超参数的工具。训练完成后，只需几条命令即可保存模型及其权重。
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。
步骤 5：模型评估和模型微调
使用各种指标评估模型的性能并加以改进以提高准确性非常重要。评估有助于确定模型的优势领域和需要改进的领域。微调可确保优化模型，使其达到最佳性能。
- 性能指标：使用准确率、精确度、召回率和 F1 分数等指标来评估模型的性能。这些指标可帮助您深入了解模型的预测效果。
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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。
步骤 6：模型试验
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。
此外，还要解决过拟合、欠拟合和数据泄漏等常见问题。使用交叉验证和异常检测等技术来识别和解决这些问题。
步骤 7：模型部署
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：
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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）。
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导出模型：将模型导出为适当的格式（如ONNX,TensorRT,CoreML forYOLO11 ），以确保与部署平台兼容。
- 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
一旦部署了模型，就必须持续监控其性能，对其进行维护以处理任何问题，并将整个过程记录在案，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 问题：查看YOLO11 GitHub 代码库，并使用问题选项卡提问、报告错误和建议新功能。活跃的社区和维护者会帮助您解决具体问题。
- 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 文档：浏览 YOLO11 官方文档，查看详细指南，了解不同计算机视觉任务和项目的有用技巧。
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
- 验证集：10-15% 用于超参数调整。
- 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？
导出模型可确保与不同的部署平台兼容。Ultralytics 提供多种格式，包括ONNX 、TensorRT 和CoreML 。要导出YOLO11 模型，请遵循本指南：
- 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。
