Prikupljanje slika
Da biste obučili model Prepoznavanje objekata da prepoznaju svoje objekte, morate da prikupite slike koje sadrže te objekte. Pridržavajte se smernica za kvantitet i kvalitet slike za bolje rezultate.
Format i veličina
Slike koje ćete hraniti svoj model Prepoznavanje objekata treba ove karakteristike:
Format:
- JPG
- PNG
- BMP
Veličina:
- 6 MB maksimalno za obuku
- Minimalna širina / visina 256 piksela k 256 piksela
Količina podataka i balans podataka
Važno je da otpremite dovoljno slika za obuku vašeg AI modela. Dobra polazna tačka je imati najmanje 15 slika po objektu za skup za obuku. Sa manje slika, postoji veliki rizik da će vaš model naučiti koncepte koji su samo buka ili nisu relevantni. Obuka vašeg modela sa više slika treba da poveća tačnost.
Još jedno razmatranje je da se uverite da su vaši podaci uravnoteženi. Ako imate 500 slika za jedan objekat i samo 50 slika za drugi, vaš skup podataka za obuku nije uravnotežen. To može dovesti do toga da model bude bolji u prepoznavanju jednog od objekata. Za konzistentnije rezultate, održavajte najmanje odnos 1: 2 između objekta sa najmanje slika u odnosu na onaj sa najviše. Na primer, ako objekat sa najvećim brojem slika ima 500 slika, objekat sa najmanje najmanje slika treba da ima najmanje 250 slika za obuku.
Koristite raznovrsnije slike
Obezbedite slike koje su reprezentativne za ono što će biti dostavljeno modelu tokom normalne upotrebe. Na primer, recimo da trenirate model za prepoznavanje jabuka. Ako trenirate samo slike jabuka na tanjirima, možda neće dosledno prepoznati jabuke na drveću. Uključivanje različitih vrsta slika će se pobrinuti da vaš model nije pristrasan i može dobro generalizovati. Slede neki načini na koje možete učiniti svoj set za obuku raznovrsnijim.
Pozadina
Koristite slike svojih objekata ispred različitih pozadina - na primer, voće na tanjirima, u rukama i na drveću. Fotografije u kontekstu su bolje od fotografija ispred neutralnih pozadina jer pružaju više informacija za klasifikator.
Osvetljenje
Koristite slike za obuku koje imaju različito osvetljenje, posebno ako slike koje se koriste za detekciju mogu imati različito osvetljenje. Na primer, uključite slike snimljene sa blicem, visokom ekspozicijom i tako dalje. Takođe je korisno uključiti slike sa različitim zasićenjem, nijansom i osvetljenošću. Kamera vašeg uređaja verovatno vam omogućava da kontrolišete ove postavke.
Veličina objekta
Obezbedite slike u kojima su objekti različitih veličina, hvatajući različite delove objekta - na primer, fotografiju gomila banana i krupni plan jedne banane. Različite veličine pomažu modelu da se bolje generalizuje.
Ugao kamere
Pokušajte da obezbedite slike snimljene iz različitih uglova. Ako su sve vaše fotografije iz skupa fiksnih kamera, kao što su kamere za nadzor, dodelite različitu oznaku svakoj kameri. Ovo može pomoći da se izbegne modeliranje nepovezanih objekata kao što su lampstubovi kao ključna karakteristika. Dodelite oznake kamere čak i ako kamere snimaju iste objekte.
Neočekivani rezultati
AI modeli mogu pogrešno naučiti karakteristike koje vaše slike imaju zajedničko. Recimo da želite da napravite model za razlikovanje jabuka od citrusa. Ako koristite slike jabuka u rukama i citrusa na belim pločama, model može trenirati za ruke u odnosu na bele ploče umesto jabuka u odnosu na citrusa.
Da biste to ispravili, koristite gornje smernice o obuci sa raznovrsnijim slikama: obezbedite slike sa različitim uglovima, pozadinama, veličinom objekta, grupama i drugim varijantama.