Узнайте, как увеличение объема данных изображений помогает моделям Vision AI лучше обучаться, повышать точность и более эффективно работать в реальных ситуациях.
Благодаря буму ИИ такие явления, как работающие на заводах роботы и самоуправляемые автомобили, курсирующие по улицам, все чаще попадают в заголовки новостей. ИИ меняет способ взаимодействия машин с миром, от улучшения медицинской визуализации до помощи в контроле качества на производственных линиях.
Значительная часть этого прогресса связана с компьютерным зрением, разделом ИИ, который позволяет машинам понимать и интерпретировать изображения. Подобно тому, как люди учатся распознавать объекты и закономерности с течением времени, модели Vision AI, такие как Ultralytics YOLO11, должны быть обучены на больших объемах данных изображений, чтобы развить свое визуальное понимание.
Однако, собрать такое огромное количество визуальных данных не всегда легко. Несмотря на то, что сообщество компьютерного зрения создало много больших наборов данных, в них все еще могут отсутствовать определенные вариации - например, изображения с объектами при слабом освещении, частично скрытые предметы или вещи, рассматриваемые под разными углами. Эти различия могут сбивать с толку модели компьютерного зрения, которые были обучены только в определенных условиях.
Аугментация данных изображений — это метод, который решает эту проблему путем внесения новых изменений в существующие данные. Внося изменения в изображения, такие как корректировка цветов, поворот или изменение перспективы, набор данных становится более разнообразным, что помогает моделям Vision AI лучше распознавать объекты в реальных ситуациях.
В этой статье мы рассмотрим, как работает аугментация данных изображений и какое влияние она может оказать на приложения компьютерного зрения.
Предположим, вы пытаетесь узнать друга в толпе, но на нем надеты солнцезащитные очки или он стоит в тени. Даже с этими незначительными изменениями во внешности вы все равно знаете, кто это. С другой стороны, модель Vision AI может столкнуться с трудностями при таких вариациях, если она не была обучена распознавать объекты в различных условиях.
Аугментация данных изображений улучшает производительность модели компьютерного зрения, добавляя измененные версии существующих изображений в обучающие данные, вместо сбора тысяч новых изображений.
Изменения изображений, такие как отражение, поворот, регулировка яркости или добавление небольших искажений, подвергают модели Vision AI более широкому спектру условий. Вместо того чтобы полагаться на огромные наборы данных, модели могут эффективно обучаться на небольших наборах данных с дополненными изображениями.
Вот некоторые из ключевых причин, почему аугментация так важна для компьютерного зрения:
Аугментация данных изображений особенно полезна, когда модели компьютерного зрения необходимо распознавать объекты в различных ситуациях, но у нее недостаточно разнообразных изображений.
Например, если исследователи обучают модель Vision AI для идентификации редких подводных видов, которые редко фотографируются, набор данных может быть небольшим или не иметь достаточной вариативности. Путем аугментации изображений — корректировки цветов для имитации различной глубины воды, добавления шума для имитации мутных условий или незначительного изменения форм для учета естественного движения — модель может научиться более точно обнаруживать подводные объекты.
Вот еще несколько ситуаций, когда аугментация имеет большое значение:
На заре развития компьютерного зрения увеличение объема данных изображений в основном включало в себя основные методы обработки изображений, такие как отражение, поворот и обрезка, для повышения разнообразия набора данных. По мере совершенствования ИИ были внедрены более продвинутые методы, такие как корректировка цветов (преобразования цветового пространства), повышение резкости или размытие изображений (ядерные фильтры) и объединение нескольких изображений вместе (смешивание изображений) для улучшения обучения.
Аугментация может происходить до и во время обучения модели. До обучения модифицированные изображения можно добавить в набор данных, чтобы обеспечить большее разнообразие. Во время обучения изображения можно случайным образом изменять в реальном времени, помогая моделям Vision AI адаптироваться к различным условиям.
Эти изменения вносятся с помощью математических преобразований. Например, поворот наклоняет изображение, обрезка удаляет части, имитируя различные виды, а изменения яркости имитируют изменения освещения. Размытие смягчает изображения, повышение резкости делает детали более четкими, а смешивание изображений объединяет части разных изображений. Платформы визуального ИИ и инструменты, такие как OpenCV, TensorFlow и PyTorch, могут автоматизировать эти процессы, делая аугментацию быстрой и эффективной.
Теперь, когда мы обсудили, что такое аугментация данных изображений, давайте подробнее рассмотрим некоторые фундаментальные методы аугментации данных изображений, используемые для улучшения обучающих данных.
Моделям компьютерного зрения, таким как YOLO11, часто необходимо распознавать объекты под разными углами и с разных точек обзора. Чтобы помочь в этом, изображения можно переворачивать по горизонтали или вертикали, чтобы модель ИИ научилась распознавать объекты с разных точек обзора.
Аналогично, небольшое вращение изображений изменяет их угол, позволяя модели идентифицировать объекты с разных точек зрения. Кроме того, сдвиг изображений в разных направлениях (перенос) помогает моделям адаптироваться к небольшим изменениям положения. Эти преобразования гарантируют, что модели лучше обобщаются в реальных условиях, где размещение объектов на изображении непредсказуемо.
Что касается реальных решений компьютерного зрения, объекты на изображениях могут появляться на разных расстояниях и в разных размерах. Модели Vision AI должны быть достаточно надежными, чтобы обнаруживать их независимо от этих различий.
Для повышения адаптивности можно использовать следующие методы аугментации:
Эти корректировки помогают моделям компьютерного зрения распознавать объекты, даже если их размер или форма незначительно меняются.
Объекты на изображениях могут выглядеть по-разному в зависимости от угла камеры, что затрудняет распознавание для моделей компьютерного зрения. Чтобы помочь моделям справиться с этими вариациями, методы расширения могут регулировать то, как объекты представлены на изображениях.
Например, преобразования перспективы могут изменять угол обзора, создавая впечатление, что объект виден с другой позиции. Это позволяет моделям Vision AI распознавать объекты, даже если они наклонены или сняты с необычного ракурса.
Другой пример — упругая трансформация, которая растягивает, изгибает или деформирует изображения для имитации естественных искажений, так что объекты выглядят так, как если бы они находились в отражениях или под давлением.
Условия освещения и различия в цвете могут существенно повлиять на то, как модели Vision AI интерпретируют изображения. Поскольку объекты могут выглядеть по-разному при различных настройках освещения, следующие методы аугментации могут помочь справиться с этими ситуациями:
До сих пор мы рассматривали только методы аугментации, которые изменяют одно изображение. Однако некоторые передовые методы включают объединение нескольких изображений для улучшения обучения ИИ.
Например, MixUp смешивает два изображения вместе, помогая моделям компьютерного зрения понимать взаимосвязи между объектами и улучшая их способность к обобщению в различных сценариях. CutMix идет еще дальше, заменяя часть одного изображения частью другого, позволяя моделям учиться на нескольких контекстах в пределах одного изображения. Между тем, CutOut работает иначе, удаляя случайные части изображения, обучая модели Vision AI распознавать объекты, даже когда они частично скрыты или заслонены.
Генеративный ИИ набирает обороты во многих отраслях и повседневных приложениях. Вы, вероятно, сталкивались с ним в связи с изображениями, сгенерированными ИИ, дипфейк-видео или приложениями, которые создают реалистичные аватары. Но помимо творчества и развлечений, генеративный ИИ играет решающую роль в обучении моделей Vision AI, генерируя новые изображения из существующих.
Вместо простого переворачивания или вращения изображений, он может создавать реалистичные вариации — изменять выражения лица, стили одежды или даже имитировать различные погодные условия. Эти вариации помогают моделям компьютерного зрения становиться более адаптируемыми и точными в различных реальных сценариях. Продвинутые генеративные модели ИИ, такие как GAN (Generative Adversarial Networks) и диффузионные модели, также могут заполнять недостающие детали или создавать высококачественные синтетические изображения.
Хотя аугментация данных улучшает наборы данных для обучения, существуют также некоторые ограничения, которые следует учитывать. Вот несколько ключевых проблем, связанных с аугментацией изображений:
Интересным применением увеличения объема данных изображения является использование в самоуправляемых автомобилях, где решения, принимаемые за доли секунды моделями компьютерного зрения, такими как YOLO11, имеют решающее значение. Модель должна уметь точно определять дороги, людей и другие объекты.
Однако, условия реального мира, с которыми сталкивается беспилотный автомобиль, могут быть непредсказуемыми. Плохая погода, размытость в движении и скрытые знаки могут сделать решения Vision AI в этом секторе сложными. Обучения моделей компьютерного зрения только на изображениях реального мира часто недостаточно. Наборы изображений для моделей в беспилотных автомобилях должны быть разнообразными, чтобы модель могла научиться справляться с неожиданными ситуациями.
Аугментация данных изображений решает эту проблему путем имитации тумана, регулировки яркости и искажения форм. Эти изменения помогают моделям распознавать объекты в различных условиях. В результате модели становятся умнее и надежнее.
Благодаря расширенному обучению решения Vision AI в самоуправляемых автомобилях лучше адаптируются и принимают более безопасные решения. Более точные результаты означают меньше аварий и улучшенную навигацию.
Автомобили с автоматическим управлением — это всего лишь один пример. Фактически, увеличение объема данных изображений имеет решающее значение в широком спектре секторов, от медицинской визуализации до розничной аналитики. Любое приложение, которое использует компьютерное зрение, может потенциально выиграть от увеличения объема данных изображений.
Системы Vision AI должны уметь распознавать объекты в различных условиях, но сбор бесконечных реальных изображений для обучения может быть затруднен. Увеличение объема данных изображений решает эту проблему, создавая вариации существующих изображений, помогая моделям быстрее учиться и лучше работать в реальных ситуациях. Это повышает точность, гарантируя, что модели Vision AI, такие как YOLO11, могут справляться с различным освещением, углами и условиями окружающей среды.
Для предприятий и разработчиков увеличение объема данных изображений экономит время и усилия, делая модели компьютерного зрения более надежными. От здравоохранения до самоуправляемых автомобилей, многие отрасли зависят от этого. По мере развития Vision AI, увеличение объема данных будет оставаться важной частью создания более интеллектуальных и адаптируемых моделей для будущего.
Присоединяйтесь к нашему сообществу и посетите наш репозиторий на GitHub, чтобы увидеть ИИ в действии. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и узнайте больше об ИИ в сельском хозяйстве и компьютерном зрении в производстве на страницах наших решений.
