Doğru Veritabanını Seçme

Giriş

Bir nesne tespit modeli, eğitim ve değerlendirme için kullanılan veritabanının kalitesi ve çeşitliliğine büyük ölçüde dayanır.

Uygun veritabanını seçmek, modelin performansını ve genelleme yeteneklerini doğrudan etkilediği için geliştirme sürecinde kritik bir adımdır.

Tespit Gereksinimlerini Tanımlama

Bir veritabanı seçmeden önce, nesne tespit modelinin gereksinimlerini ve hedeflerini açıkça tanımlamak esastır. Aşağıdaki faktörleri dikkate alın:

• Nesne Kategorileri: Modelin tespit etmesi gereken belirli nesne türlerini tanımlayın. Veritabanı, bu kategorilerin temsilci bir örneğini içermelidir.

• Görüntü Değişkenliği: Hedef uygulamadaki görüntü kalitesi, aydınlatma koşulları ve nesne pozları arasındaki varyasyonu değerlendirin. Bu gerçek dünya senaryolarını yakalayan bir veritabanı seçin/oluşturun.

• Ölçek ve Karmaşıklık: Nesnelerin ölçeğini ve karmaşıklığını belirleyin. Bazı veritabanları küçük nesnelere odaklanırken, diğerleri daha büyük veya daha karmaşık sahneleri kapsar.

Veritabanı Boyutunu Dikkate Alma

Veritabanının boyutu, modelin performansını ve eğitim süresini doğrudan etkiler. Çok sayıda parametreye sahip modeller için genellikle daha büyük bir veritabanı tercih edilir. Ancak, daha basit modeller veya kavramsal kanıt uygulamaları için küçük veritabanları yeterli olabilir.

Her sınıf için en az 1000 görüntü kullanmak iyi bir kuraldır. Bu, her sınıfın kesin bir şekilde öğretilmesini sağlar.

Sınırlayıcı Kutu Kalitesi

İyi sınırlayıcı kutu kalitesinin sağlanması, daha iyi bir öğrenme süreci garantiler. İyi ve kötü sınırlayıcı kutu uygulamalarına iki örnek:

Kötü Notasyon

İyi Notasyon

Gördüğünüz gibi, iyi notasyon yalnızca nesnenin sınırlayıcı kutusunu kapsar. Bu, modelin optimize edilmesini kolaylaştırır ve arka plana daha az önem verir.

Veri Dengesi ve Önyargı

Veritabanının, baskın sınıflara öznel bir önyargı oluşmasını önlemek için farklı nesne kategorileri arasında iyi dengelendiğinden emin olun.

Dengesiz bir dağılım, eğitim ve değerlendirme sırasında yeterince temsil edilmeyen kategorilerde suboptimal performansa yol açabilir.

Görsel olarak ayırt edilemeyen nesneleri farklı sınıflara ayırmak, etkisiz bir eğitim süreci sağlayabilir.

Artırma

Artırma, mevcut verileri değiştirerek yeni veriler yapay olarak oluşturma yöntemidir. Görüntü işlemekte, bu, daha genel bir veritabanı oluşturmak için kontrastı, değerleri, genişliği, yüksekliği, perspektifi ve daha birçok özelliği değiştirerek yapılır.

AugeLab Studio'da artırma araçlarını indirmek için Plug-in Window kullanabilirsiniz.