тренировочные образы?Соображения по выбору

Question

Я относительно новичок и все еще изучаю основы.Я использовал NVIDIA DIGITS в прошлом и сейчас смотрю на Tensorflow.Несмотря на то, что я смог найти некоторые модели для нескольких проектов, над которыми я работаю, я действительно хочу глубже погрузиться в то, что я делаю, как я это делаю, и в конечном итоге лучше понятьпочему.

Одна область, с которой я хотел бы начать, это изображения, которые я использую для обучения и тестирования.Может ли кто-нибудь указать мне на блог, статью, статью или дать мне некоторое представление о том, что мне нужно учитывать при выборе изображений для обучения новой модели.До недавнего времени я использовал наборы данных, которые уже были выбраны и доступны для скачивания.Допустим, я собираюсь начать работу над проектом, который включает в себя обнаружение объектов на кораблях с разных расстояний и углов.

Поэтому мои мысли будут

1) Мне нужно большое количествоизображений.2) Изображения должны содержать корабли разных типов, которые я хотел бы обнаружить.(давайте просто скажем, один класс, корабли, не важно, какой тип кораблей) 3) Мне также нужно иметь изображения, которые имеют большое разнообразие расстояний для разных типов кораблей.

В конечном счете, мойМысль заключается в том, что изображения должны отражать расстояние, перспективу и типы кораблей, которые в идеале я бы хотел определить по видео.Кажется, достаточно просто.

Однако есть ряд вопросов

Должно ли изображение иметь то же / такое же разрешение, что и камера, которую я буду использовать, для достижения наилучших результатов?Все ли изображения должны иметь одинаковое разрешение?Могу ли я использовать одно изображение и просто уменьшить его цифровое изображение, чтобы создать иллюзию различных расстояний?

Я уверен, что есть ряд других вопросов, которые я не задаю или должен задавать,Есть ли какие-либо руководящие указания для создания надежной коллекции изображений, которые можно использовать при создании коллекции изображений для обучения и проверки?

Answer 1

Я рекомендую тщательно продумать, как вам нужно классифицировать модели кораблей в качестве следующего шага?Я рекомендую просмотреть хорошо известные общедоступные наборы данных и поработать со структурой, как хранить данные, метки, как выполнять предварительную обработку и т. Д.

Что еще важнее, чего вы пытаетесь достичь?Общение с экспертами в этой теме очень помогает при подготовке собственного набора данных.

Используйте изображения с открытым исходным кодом, если можете, например, flickr, google, imagenet.

Нет, вам не нужно, чтобы они имели одинаковое разрешение.

Не рекомендуется увеличивать / уменьшать изображения для использования в разных категориях.Предварительная обработка изображений и увеличение данных уже делают это для создания более отдаленных представлений одного и того же класса.Вот почему я бы рекомендовал сначала использовать подход с существующим набором данных.

Да, вам нужно много разных представлений классов и примерно сбалансированный набор данных классов.Если вы вначале правильно определите свою структуру данных, это сэкономит вам массу времени, поскольку вам не придется часто вносить изменения.