Узнай, как дополнение данных изображениями помогает моделям Vision AI лучше обучаться, повышать точность и эффективнее работать в реальных ситуациях.
Благодаря буму ИИ такие явления, как роботы, работающие на заводах, и самоуправляемые автомобили, ориентирующиеся на улицах, все чаще попадают в заголовки газет. ИИ меняет способы взаимодействия машин с миром: от улучшения медицинской визуализации до помощи в контроле качества на производственных линиях.
Большая часть этого прогресса приходится на компьютерное зрение- ветвь ИИ, которая позволяет машинам понимать и интерпретировать изображения. Подобно тому, как люди со временем учатся распознавать объекты и паттерны, модели ИИ для зрения, такие как Ultralytics YOLO11 должны обучаться на больших объемах данных изображений, чтобы развить свое визуальное понимание.
Однако собрать такое огромное количество визуальных данных не всегда просто. Несмотря на то что сообщество специалистов по компьютерному зрению создало множество больших наборов данных, они все равно могут упускать некоторые вариации - например, изображения с объектами при слабом освещении, частично скрытые предметы или вещи, рассматриваемые под разными углами. Эти различия могут сбить с толку модели компьютерного зрения, которые обучались только на определенных условиях.
Дополнение данных изображениями - это техника, которая решает эту проблему путем внесения новых вариаций в существующие данные. Внося изменения в изображения, например корректируя цвета, поворачивая или смещая перспективу, набор данных становится более разнообразным, что помогает моделям ИИ Vision лучше распознавать объекты в реальных ситуациях.
В этой статье мы рассмотрим, как работает увеличение данных изображения и какое влияние оно может оказать на приложения компьютерного зрения.
Допустим, ты пытаешься узнать друга в толпе, но он надел солнцезащитные очки или стоит в тенистом месте. Даже при таких незначительных изменениях во внешности ты все равно знаешь, кто это. С другой стороны, модель искусственного интеллекта может не справиться с такими изменениями, если только она не была обучена распознавать объекты в разных условиях.
Дополнение данных изображениями улучшает производительность моделей компьютерного зрения за счет добавления модифицированных версий существующих изображений к обучающим данным, вместо того чтобы собирать тысячи новых изображений.
Изменения изображений, такие как переворачивание, поворот, регулировка яркости или добавление небольших искажений, подвергают модели Vision AI более широкому спектру условий. Вместо того чтобы полагаться на массивные наборы данных, модели могут эффективно обучаться на небольших тренировочных наборах с дополненными изображениями.
Вот несколько основных причин, по которым аугментация необходима для компьютерного зрения:
Дополнение данных изображениями особенно полезно, когда модель компьютерного зрения должна распознавать объекты в различных ситуациях, но не имеет достаточного количества разнообразных изображений.
Например, если исследователи обучают модель Vision AI определять редкие подводные виды, которые редко фотографируются, то набор данных может быть небольшим или недостаточно разнообразным. Если дополнить изображения - изменить цвета, чтобы имитировать разную глубину воды, добавить шум, чтобы сымитировать мутные условия, или слегка изменить формы, чтобы учесть естественное движение, - модель сможет научиться более точно обнаруживать подводные объекты .
Вот еще несколько ситуаций, в которых аугментация имеет большое значение:
На заре компьютерного зрения увеличение данных изображения в основном включало в себя базовые методы обработки изображений, такие как переворачивание, вращение и обрезка, чтобы увеличить разнообразие наборов данных. По мере совершенствования ИИ появились более продвинутые методы, такие как корректировка цветов (преобразование цветового пространства), повышение резкости или размытие изображений (ядерные фильтры), а также смешивание нескольких изображений вместе (смешивание изображений) для улучшения обучения.
Дополнение может происходить как до, так и во время обучения модели. Перед обучением в набор данных можно добавить измененные изображения, чтобы внести больше разнообразия. Во время обучения изображения могут случайным образом изменяться в режиме реального времени, помогая моделям ИИ адаптироваться к различным условиям.
Эти изменения происходят с помощью математических преобразований. Например, вращение наклоняет изображение, кадрирование удаляет части, чтобы имитировать различные виды, а изменение яркости имитирует изменения освещения. Размытие смягчает изображения, повышение резкости делает детали более четкими, а смешивание изображений объединяет части разных изображений. Фреймворки и инструменты Vision AI, такие как OpenCV, TensorFlow и PyTorch , могут автоматизировать эти процессы, делая аугментацию быстрой и эффективной.
Теперь, когда мы обсудили, что такое увеличение данных изображения, давай подробнее рассмотрим некоторые фундаментальные техники увеличения данных изображения, используемые для улучшения обучающих данных.
Модели компьютерного зрения, такие как YOLO11 , часто нуждаются в распознавании объектов с разных углов и точек зрения. Чтобы помочь в этом, изображения можно переворачивать по горизонтали или вертикали, чтобы модель ИИ училась распознавать объекты с разных точек зрения.
Аналогично, поворот изображений слегка меняет угол их наклона, что позволяет модели идентифицировать объекты с нескольких ракурсов. Кроме того, смещение изображений в разные стороны (перевод) помогает моделям приспособиться к небольшим изменениям положения. Благодаря этим преобразованиям модели лучше обобщаются в реальных условиях, когда расположение объектов на изображении непредсказуемо.
Что касается реальных решений в области компьютерного зрения, то объекты на изображениях могут появляться на разных расстояниях и иметь разные размеры. Модели ИИ для зрения должны быть достаточно надежными, чтобы обнаруживать их независимо от этих различий.
Чтобы улучшить адаптивность, можно использовать следующие методы наращивания:
Эти корректировки помогают моделям компьютерного зрения распознавать объекты, даже если их размер или форма немного меняются.
Объекты на изображениях могут выглядеть по-разному в зависимости от угла обзора камеры, что затрудняет распознавание для моделей компьютерного зрения. Чтобы помочь моделям справиться с этими вариациями, техники дополнения могут корректировать то, как объекты представлены на изображениях.
Например, преобразования перспективы могут изменять угол обзора, заставляя объект выглядеть так, будто его видят с другой позиции. Это позволяет моделям Vision AI распознавать объекты, даже если они наклонены или сняты с необычной точки зрения.
Другой пример - эластичное преобразование, которое растягивает, сгибает или деформирует изображения, имитируя естественные искажения, чтобы объекты выглядели так, как они выглядели бы в отражении или под давлением.
Условия освещения и цветовые различия могут существенно повлиять на то, как модели Vision AI интерпретируют изображения. Поскольку объекты могут выглядеть по-разному при различных параметрах освещения, следующие техники дополнения помогут справиться с этими ситуациями:
До сих пор мы изучали только те методы аугментации, которые изменяют одно изображение. Однако некоторые продвинутые методы предполагают объединение нескольких изображений для улучшения обучения ИИ.
Например, MixUp смешивает два изображения вместе, помогая моделям компьютерного зрения понять взаимосвязь объектов и улучшая их способность к обобщению в различных сценариях. CutMix делает еще один шаг вперед, заменяя часть одного изображения частью другого, позволяя моделям учиться на нескольких контекстах в пределах одного изображения. А CutOut работает иначе, удаляя случайные части изображения, обучая модели искусственного интеллекта распознавать объекты, даже если они частично скрыты или загорожены.
Генеративный ИИ набирает обороты во многих отраслях и повседневных приложениях. Скорее всего, ты сталкивался с ним в связи с генерируемыми ИИ изображениями, видео с глубоким фейком или приложениями, создающими реалистичные аватары. Но помимо творчества и развлечений, генеративный ИИ играет важнейшую роль в обучении моделей Vision AI, генерируя новые изображения на основе существующих.
Вместо того чтобы просто переворачивать или вращать картинки, он может создавать реалистичные вариации - менять выражение лица, стиль одежды или даже имитировать различные погодные условия. Эти вариации помогают моделям компьютерного зрения стать более адаптируемыми и точными в различных сценариях реального мира. Продвинутые генеративные модели ИИ, такие как GAN (Generative Adversarial Networks) и диффузионные модели, также могут восполнять недостающие детали или создавать высококачественные синтетические изображения.
Хотя увеличение данных улучшает обучающие наборы данных, необходимо учитывать и некоторые ограничения. Вот несколько основных проблем, связанных с дополнением данных изображений:
Интересное применение дополнения данных изображениями - это самодвижущиеся автомобили, где решающее значение имеют решения, принимаемые в доли секунды моделями компьютерного зрения, такими как YOLO11 . Модель должна уметь точно определять дороги, людей и другие объекты.
Однако реальные условия, с которыми сталкивается самодвижущийся автомобиль, могут быть непредсказуемыми. Плохая погода, размытость движения и скрытые знаки могут сделать решения Vision AI в этом секторе сложными. Обучения моделей компьютерного зрения только на реальных изображениях часто бывает недостаточно. Наборы данных изображений для моделей в самодвижущихся автомобилях должны быть разнообразными, чтобы модель могла научиться справляться с неожиданными ситуациями.
Дополнение данных изображения решает эту проблему, имитируя туман, регулируя яркость и искажая формы. Эти изменения помогают моделям распознавать объекты в разных условиях. В результате модели становятся умнее и надежнее.
Благодаря расширенному обучению решения Vision AI в самодвижущихся автомобилях лучше адаптируются и принимают более безопасные решения. Более точные результаты означают меньшее количество аварий и улучшенную навигацию.
Самоуправляемые автомобили - лишь один из примеров. На самом деле увеличение данных изображения имеет огромное значение в самых разных отраслях, от медицинской визуализации до аналитики розничной торговли. Любое приложение, которое опирается на компьютерное зрение, потенциально может извлечь выгоду из увеличения данных изображения.
Системы ИИ для зрения должны уметь распознавать объекты в различных условиях, но собрать бесконечное количество реальных изображений для обучения может быть непросто. Дополнение данных изображениями решает эту проблему, создавая вариации существующих изображений, помогая моделям быстрее обучаться и лучше работать в реальных ситуациях. Это повышает точность, гарантируя, что модели искусственного интеллекта, такие как YOLO11 , могут работать с различным освещением, углами и окружением.
Для предприятий и разработчиков дополнение данных изображениями экономит время и силы, делая модели компьютерного зрения более надежными. От здравоохранения до самодвижущихся автомобилей - многие отрасли зависят от этого. По мере того как ИИ компьютерного зрения продолжает развиваться, аугментация будет оставаться важной частью построения более умных и адаптируемых моделей будущего.
Присоединяйся к нашему сообществу и посети наш репозиторий GitHub, чтобы увидеть ИИ в действии. Изучи наши варианты лицензирования и узнай больше об ИИ в сельском хозяйстве и компьютерном зрении в производстве на страницах наших решений.
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
