Узнай, как использовать Albumentations для дополнений при пользовательском обучении Ultralytics YOLO11 , чтобы улучшить работу модели с разнообразными обучающими данными.
При создании решений для компьютерного зрения сбор разнообразного набора изображений для обучения моделей искусственного интеллекта может стать важнейшей частью процесса. Часто это требует много времени и денег, и иногда собранные изображения все равно недостаточно разнообразны, чтобы модели могли эффективно обучаться.
Например, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11 могут быть натренированы на наборах данных изображений для решения различных задач компьютерного зрения, связанных с различными приложениями. Разнообразные данные - это ключевой момент, потому что они помогают модели лучше обобщаться, позволяя ей распознавать объекты и паттерны в самых разных сценариях реального мира.
Если ты борешься с недостатком разнообразных данных, то отличным решением могут стать методы дополнения изображений. Такие методы, как поворот, переворот и регулировка яркости, помогут увеличить разнообразие твоего набора данных, улучшив способность модели работать с более широким диапазоном условий.
Именно поэтому Ultralytics поддерживает интеграцию для дополнения данных изображений. Используя Albumentations, популярный инструмент, предлагающий коллекцию трансформаций, ты можешь создавать разнообразные визуальные данные. Эта интеграция упрощает процесс обучения YOLO11 , автоматически дополняя тренировочные изображения, что приводит к улучшению работы модели.
В этой статье мы рассмотрим, как ты можешь использовать интеграцию Albumentations, ее преимущества и влияние на обучение моделей.
Модели компьютерного зрения могут обучаться на широком наборе высококачественных изображений, чтобы распознавать объекты в различных средах. Сбор больших наборов данных из реальных источников может быть медленным, дорогостоящим и неэффективным. Чтобы упростить эту задачу, ты можешь использовать увеличение данных изображений для создания новых вариаций существующих изображений, что поможет моделям обучаться в различных сценариях без сбора дополнительных данных.
В частности, ты можешь использовать Albumentations - библиотеку с открытым исходным кодом, представленную для эффективного дополнения данных изображения в 2018 году. Она поддерживает множество операций, от простых геометрических изменений, таких как повороты и перевороты, до более сложных корректировок, таких как яркость, контрастность и добавление шума.
Albumentations известен своей высокой производительностью, то есть он может быстро и эффективно обрабатывать изображения. Построенный на оптимизированных библиотеках вроде OpenCV и NumPy, он обрабатывает большие наборы данных с минимальным временем обработки, что делает его идеальным для быстрого пополнения данных во время обучения модели.
Вот еще несколько ключевых особенностей "Альбуминации":
Тебе может быть интересно: существует множество способов применить аугментации к набору данных, и ты даже можешь создать свои собственные с помощью таких инструментов, как OpenCV. Так зачем же выбирать интеграцию, которая поддерживает такую библиотеку, как Albumentations?
Ручное создание аугментаций с помощью таких инструментов, как OpenCV, может занять много времени и требует определенного опыта. Кроме того, бывает непросто точно настроить преобразования, чтобы добиться наилучших результатов. Интеграция Albumentations упрощает этот процесс. Она предлагает множество готовых к использованию преобразований, которые помогут тебе сэкономить время и силы при подготовке набора данных.
Еще одна причина выбрать интеграцию Albumentations - это то, что она отлично работает с конвейеромобучения моделей Ultralytics . Это значительно упрощает обучение YOLO11, так как дополнения автоматически применяются во время обучения. Это упрощает процесс, и ты можешь больше сосредоточиться на улучшении своей модели, а не на подготовке данных.
Интересно, что использование интеграций Albumentations для обучения YOLO11 более простое, чем может показаться. Как только нужные библиотеки настроены, интеграция автоматически применяет дополнения к данным изображений во время обучения. Это помогает модели обучаться на разных вариантах изображений, используя один и тот же набор данных.
Далее рассмотрим, как установить и использовать интеграцию Albumentations при кастомном обучении YOLO11.
Прежде чем применять аугментации, необходимо установить как пакетUltralytics Python , так и Albumentations. Интеграция построена таким образом, что по умолчанию обе библиотеки работают вместе без проблем, поэтому тебе не нужно беспокоиться о сложных конфигурациях.
Весь процесс установки можно завершить всего за пару минут с помощью одной команды pip, которая представляет собой инструмент управления пакетами для установки библиотек Python , как показано на изображении ниже.
После установки Albumentations режим обучения модели Ultralytics автоматически применяет аугментации изображения во время обучения. Если Albumentations не установлен, эти дополнения применяться не будут. За более подробной информацией ты можешь обратиться к официальной документации Ultralytics .
Давай лучше разберемся в том, что происходит под капотом интеграции Albumentations.
Вот более подробный взгляд на аугментации, применяемые во время тренировок YOLO11 :
Если ты настраиваешь YOLO11 для конкретного применения, интеграция Albumentations поможет повысить производительность модели за счет адаптации к различным условиям. Давай обсудим некоторые реальные приложения и задачи, которые может решить эта интеграция.
ИИ в здравоохранении помогает врачам более точно анализировать медицинские изображения, чтобы помочь в постановке диагноза и улучшить уход за пациентами. На самом деле около пятой части медицинских организаций уже используют решения на основе ИИ.
Однако создание таких решений на основе компьютерного зрения сопряжено с определенными трудностями. Медицинские снимки в разных больницах могут сильно отличаться друг от друга, на что влияют такие факторы, как различное оборудование, настройки и даже опыт техников. Вариации яркости, контрастности и экспозиции могут повлиять на согласованность и точность моделей Vision AI, что затрудняет их надежную работу в различных условиях.
Именно здесь интеграция таких инструментов, как Albumentations, становится незаменимой. Создавая несколько дополненных версий одного и того же снимка, Albumentations позволяет модели обучаться на различных качествах изображения. Это помогает модели стать более надежной, позволяя ей точно выявлять заболевания как на высококачественных, так и на низкокачественных изображениях.
Еще одно интересное применение Vision AI - безопасность и видеонаблюдение. Обнаружение объектов в реальном времени может помочь командам безопасности быстро выявлять потенциальные угрозы.
Основная проблема, связанная с этим приложением, заключается в том, что камеры наблюдения снимают видео при различных условиях освещения в течение дня, и эти условия могут кардинально повлиять на то, как модель понимает такие изображения. Такие факторы, как низкая освещенность, блики или плохая видимость, могут затруднить для моделей компьютерного зрения последовательное обнаружение объектов или распознавание потенциальных угроз.
Интеграция Albumentations помогает, применяя преобразования для имитации различных условий освещения. Это позволяет модели научиться обнаруживать объекты как при ярком, так и при слабом освещении, что делает ее более надежной и улучшает время отклика в сложных условиях.
Пролив в проходе супермаркета, пробегающая по магазину собака или ребенок, опрокинувший витрину с товаром, - вот лишь несколько примеров повседневных событий, которые могут стать крайними случаями для применения Vision AI в розничной торговле . Компьютерное зрение все чаще используется для улучшения покупательского опыта, отслеживая поведение покупателей, контролируя пешеходный трафик и идентифицируя товары на полках. Однако такие ситуации в реальном мире могут быть сложными для понимания и точной обработки системами ИИ.
Хотя не каждый сценарий может быть представлен в наборе данных компьютерного зрения, интеграция Albumentations помогает, дополняя данные, чтобы охватить множество возможных ситуаций, таких как неожиданное освещение, необычные углы или препятствия. Это помогает моделям компьютерного зрения адаптироваться к различным условиям, улучшая их способность справляться с нестандартными ситуациями и делать точные прогнозы в динамичных условиях розничной торговли.
Сбор разнообразных данных из реального мира для обучения моделей может быть сложной задачей, но Albumentations упрощает ее, создавая вариации изображений, которые помогают моделям адаптироваться к различным условиям.
Интеграция Albumentations, поддерживаемая Ultralytics , упрощает процесс применения этих дополнений при индивидуальном обучении YOLO11. Это приводит к улучшению качества наборов данных, что приносит пользу широкому спектру отраслей за счет создания более точных и надежных моделей Vision AI.
Присоединяйся к нашему сообществу и изучи наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте, а также ознакомься с нашими вариантами лицензирования, чтобы запустить свои проекты Vision AI. Интересуют такие инновации, как ИИ в производстве или компьютерное зрение в самостоятельном вождении? Загляни на страницы наших решений, чтобы узнать больше.
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
