Die richtige Datenbank auswählen
Last updated
Last updated
Der Erfolg eines Objekterkennungsmodells hängt stark von der Qualität und Vielfalt der Datenbank ab, die für das Training und die Evaluation verwendet wird.
Die Auswahl der geeigneten Datenbank ist ein kritischer Schritt im Entwicklungsprozess, da sie die Leistung und die Verallgemeinerungsfähigkeit des Modells direkt beeinflusst.
Bevor Sie eine Datenbank auswählen, ist es wichtig, die Anforderungen und Ziele des Objekterkennungsmodells klar zu definieren. Berücksichtigen Sie die folgenden Faktoren:
Objektkategorien: Identifizieren Sie die spezifischen Arten von Objekten, die das Modell erkennen muss. Die Datenbank sollte eine repräsentative Stichprobe dieser Kategorien enthalten.
Bildvariabilität: Bewerten Sie die Variation in Bildqualität, Lichtverhältnissen und Objektpositionen, die in der Zielanwendung vorhanden sind. Wählen Sie/eine Datenbank, die diese realen Szenarien erfasst.
Maßstab und Komplexität: Bestimmen Sie den Maßstab und die Komplexität der Objekte. Einige Datenbanken konzentrieren sich auf kleine Objekte, während andere größere oder komplexere Szenen abdecken.
Die Größe der Datenbank wirkt sich direkt auf die Leistung und die Trainingszeit des Modells aus. Für Modelle mit einer großen Anzahl von Parametern wird in der Regel eine größere Datenbank bevorzugt. Für einfachere Modelle oder Machbarkeitsstudien können jedoch auch kleine Datenbanken ausreichen.
Eine gute Faustregel ist, mindestens 1000 Bilder pro Klasse zu verwenden. Dies stellt sicher, dass jede Klasse präzise unterrichtet werden kann.
Eine gute Qualität der Begrenzungsrahmen trägt zu einem besseren Lernprozess bei. Zwei Beispiele für gute und schlechte Implementierungen von Begrenzungsrahmen:
Wie Sie sehen, umschließt eine gute Annotation nur den Begrenzungsrahmen des Objekts. Dies erleichtert es dem Modell, optimiert zu werden, und gibt dem Hintergrund weniger Bedeutung.
Stellen Sie sicher, dass die Datenbank gut ausgewogen über verschiedene Objektkategorien ist, um Vorurteile gegenüber dominanten Klassen zu vermeiden.
Eine verzerrte Verteilung kann zu suboptimaler Leistung bei unterrepräsentierten Kategorien während des Trainings und der Evaluation führen.
Visuell nicht unterscheidbare Objekte in verschiedene Klassen zu unterteilen, kann einen ineffektiven Trainingsprozess zur Folge haben.
Augmentation ist eine Methode zur künstlichen Schaffung neuer Daten, indem die vorhandenen modifiziert werden. In der Bildverarbeitung erfolgt dies durch das Modifizieren von Kontrast, Werten, Breite, Höhe, Perspektive und vielen weiteren Merkmalen, um eine generischere Datenbank zu erstellen.
Sie können im AugeLab Studio Augmentierungswerkzeuge über das Plug-in-Fenster herunterladen.
