Ներածություն.

Այսօրվա արագ զարգացող թվային լանդշաֆտում համակարգչային տեսողության հավելվածները հսկայական ժողովրդականություն են ձեռք բերել տարբեր ոլորտներում: Օբյեկտների հայտնաբերումը, որը համակարգչային տեսողության հիմնական խնդիրն է, հնարավորություն է տալիս մեքենաներին նույնականացնել և գտնել բազմաթիվ առարկաներ պատկերի մեջ: Այս հոդվածում մենք կուսումնասիրենք, թե ինչպես կառուցել օբյեկտների հայտնաբերման ճշգրիտ և արդյունավետ մոդել՝ օգտագործելով Amazon SageMaker-ը՝ մեքենայական ուսուցման հզոր հարթակ:

Տվյալների հավաքածուի ձեռքբերում և պիտակավորում՝

Օբյեկտների հայտնաբերման մեր մոդելը մարզելու համար մենք պահանջում ենք լավ ծանոթագրված տվյալների բազա: Այս նախագծում մենք կօգտագործենք inaturalist.org կայքից ստացված տվյալների բազան, որը հատուկ մշակված է մշակաբույսերի բույսերում մեղուների հայտնաբերման համար: Տվյալների հավաքածուն բաղկացած է պատկերների բազմազան հավաքածուից, որը պարունակում է մեղուներ և մշակաբույսեր, ինչը թույլ է տալիս մեր մոդելին արդյունավետորեն սովորել և ընդհանրացնել:

Այնուամենայնիվ, նման մեծ տվյալների բազայի ձեռքով նշումը կարող է ժամանակատար և աշխատատար լինել: Այս մարտահրավերը հաղթահարելու համար մենք օգտագործում ենք Amazon Ground Truth-ի՝ պիտակավորման ավտոմատացված ծառայության հնարավորությունները, որը տրամադրվում է Amazon SageMaker-ի կողմից: Amazon Ground Truth-ն ավտոմատացնում է պիտակավորման գործընթացը՝ օգտագործելով մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների և մարդկային վերանայողների համադրություն: Ավտոմատացնելով պիտակավորման գործընթացը՝ մենք խնայում ենք արժեքավոր ժամանակ և ռեսուրսներ՝ միաժամանակ ապահովելով ճշգրիտ ծանոթագրություններ մեր մոդելի ուսուցման համար:

Տվյալների նախնական մշակում՝

Երբ մենք ստեղծեցինք պիտակավորված տվյալների բազան՝ օգտագործելով Amazon Ground Truth-ը, մենք անցնում ենք տվյալների նախնական մշակմանը: Սա ներառում է պիտակավորման աշխատանքի արդյունքների բեռնում մանիֆեստի ֆայլում, որը ծառայում է որպես տվյալների բազայի կենտրոնական պահոց: Manifest ֆայլը թույլ է տալիս մեզ արդյունավետ կերպով կազմակերպել և շահարկել տվյալները:

Ապահովելու համար, որ մեր մոդելը գնահատվում է ուսուցման գործընթացի ընթացքում չտեսնված տվյալների վրա, մենք տվյալների բազան բաժանում ենք վերապատրաստման և վավերացման խմբերի: Այս տարանջատումը մեզ օգնում է գնահատել մեր մոդելի ընդհանրացման հնարավորությունը և կանխել ավելորդ հարմարեցումը:

Ուսուցման աշխատանքի ստեղծում.

Պատրաստված տվյալների բազայի միջոցով մենք այժմ կարող ենք ստեղծել վերապատրաստման աշխատանք Amazon SageMaker վահանակում՝ մեր օբյեկտների հայտնաբերման մոդելը մարզելու համար: Կարգավորման ընթացքում մենք նշում ենք տարբեր հիպերպարամետրեր, որոնք կարգավորում են վերապատրաստման գործընթացը:

Հիմնական ցանցի ընտրությունը կարևոր նշանակություն ունի օբյեկտների հայտնաբերման մոդելներում: Այս նախագծում մենք ընտրում ենք «resnet-50»-ը որպես հիմնական ցանց՝ հնարավորությունների արդյունահանման համար: Որպես այլընտրանք, «vgg-16» մոդելը հասանելի է նաև որպես նախապես պատրաստված տարբերակ Amazon SageMaker-ի ուսումնական աշխատանքի օբյեկտների հայտնաբերման մոդուլում: Օգտագործելով նախապես պատրաստված մոդելներ, մենք կարող ենք օգտագործել սովորած ներկայացումները և օգուտ քաղել դրանց բարձր արդյունավետությունից:

Վերապատրաստման աշխատանքը կարգավորելու համար մենք սահմանում ենք հիպերպարամետրեր, ինչպիսիք են դասերի քանակը, մինի խմբաքանակի չափը, դարաշրջանները, ուսուցման արագությունը, օպտիմիզատորը, թափը, քաշի քայքայումը, համընկնման շեմը և ճնշելու ոչ առավելագույն շեմը: Այս հիպերպարամետրերը վճռորոշ դեր են խաղում ուսուցման ընթացքում մոդելի ճշգրտության և մերձեցման հարցում:

Հիպերպարամետրի օպտիմիզացում՝

Օբյեկտների հայտնաբերման մեր մոդելի արդյունավետությունը հետագայում բարձրացնելու համար մենք կարող ենք օգտագործել հիպերպարամետրերի օպտիմալացման հատկությունը Amazon SageMaker վահանակում: Հիպերպարամետրերի օպտիմիզացումը մեզ օգնում է գտնել հիպերպարամետրերի օպտիմալ համադրություն, որը առավելագույնի է հասցնում մոդելի արդյունավետությունը:

Օպտիմալացման գործընթացում մենք պետք է նշենք ալգորիթմի աղբյուրը, օբյեկտիվ մետրիկը և հիպերպարամետրի կոնֆիգուրացիան: Մենք ընտրում ենք SageMaker ներկառուցված ալգորիթմը օբյեկտների հայտնաբերման համար որպես ալգորիթմի աղբյուր: Օբյեկտիվ չափման համար մենք կարող ենք օգտագործել կամ Բայեսյան կամ Պատահական որոնում, միջին միջին ճշգրտությամբ (mAP) որպես գնահատման չափիչ: Օբյեկտիվ չափիչն ուղղորդում է օպտիմալացման գործընթացը՝ քանակականացնելով մոդելի կատարումը:

Բացի այդ, մենք հնարավորություն ենք տալիս ավտոմատ վաղ դադարեցումը հիպերպարամետրային օպտիմալացման ժամանակ: Վաղ դադարեցումը կանխում է չափից ավելի հարմարեցումը` դադարեցնելով վերապատրաստման աշխատանքը, երբ մոդելի կատարողականը վավերացման հավաքածուի վրա դադարում է բարելավվել: Սա օգնում է մեզ խնայել հաշվողական ռեսուրսները և ապահովել, որ մոդելը լավ ընդհանրացվի չտեսնված տվյալներին:

Մենք նաև սահմանում ենք հիպերպարամետրերի միջակայքերը, ինչպիսիք են ուսուցման արագությունը, օպտիմիզատորը, մինի խմբաքանակի չափը և ուսուցման նմուշների քանակը՝ տարբեր կոնֆիգուրացիաների տիրույթ ուսումնասիրելու համար: Ուսումնասիրելով հիպերպարամետրերի տարբեր համակցությունները՝ մենք կարող ենք բացահայտել օպտիմալ կարգավորումները, որոնք հանգեցնում են օբյեկտների հայտնաբերման բարձր ճշգրիտ և արդյունավետ մոդելի:

Թեստավորում և վստահության շեմ՝

Օբյեկտների հայտնաբերման մեր մոդելը վերապատրաստելուց հետո մենք գնահատում ենք դրա կատարումը առանձին թեստային տվյալների բազայի վրա: Այս գնահատումը կարևոր է օբյեկտները ճշգրիտ և ամուր հայտնաբերելու մոդելի կարողությունը գնահատելու համար:

Ճշգրիտ հայտնաբերումն ապահովելու համար մենք վստահության շեմ ենք սահմանել: Վստահության շեմը որոշում է նվազագույն վստահության մակարդակը, որն անհրաժեշտ է օբյեկտը դրականորեն հայտնաբերված համարվելու համար: Այս նախագծում վստահության շեմը սահմանել ենք 0,2: Ավելի ցածր շեմ սահմանելով՝ մենք խրախուսում ենք մոդելին տրամադրել սահմանափակող արկղեր, նույնիսկ այն դեպքում, երբ այն չունի բարձր վստահություն՝ թույլ տալով մեզ ֆիքսել հնարավոր հայտնաբերումները, որոնք հակառակ դեպքում կարող են բաց թողնել:

Եզրակացություն.

Օբյեկտների հայտնաբերման ճշգրիտ և արդյունավետ մոդելի ստեղծումը կարևոր է համակարգչային տեսողության տարբեր ծրագրերի համար: Amazon SageMaker-ի միջոցով գործընթացը դառնում է պարզեցված և հասանելի: Օգտագործելով ավտոմատ պիտակավորումը, արդյունավետ տվյալների նախնական մշակումը և հիպերպարամետրերի օպտիմալացումը՝ մենք կարող ենք զարգացնել ամուր մոդել, որը լավ է աշխատում տարբեր տվյալների հավաքածուներում:

Amazon Ground Truth-ի օգտագործումը ավտոմատ պիտակավորման համար խնայում է ժամանակ և ռեսուրսներ՝ ապահովելով ճշգրիտ ծանոթագրություններ վերապատրաստման համար: Բացի այդ, տվյալների բազան վերապատրաստման և վավերացման խմբերի բաժանելու հնարավորությունը մեզ թույլ է տալիս գնահատել մոդելի ընդհանրացման հնարավորությունը և կանխել ավելորդ հարմարեցումը:

Amazon SageMaker վահանակի միջոցով մենք կարող ենք հեշտությամբ ստեղծել ուսուցման աշխատանք և նշել հիպերպարամետրեր՝ վերապատրաստման գործընթացը մեր հատուկ պահանջներին համապատասխանեցնելու համար: Հիմնական ցանցի, հիպերպարամետրերի և օպտիմալացման տեխնիկայի ընտրությունը էականորեն ազդում է մոդելի կատարողականի և կոնվերգենցիայի վրա:

Օգտագործելով հիպերպարամետրերի օպտիմիզացման հատկանիշը, մենք կարող ենք էլ ավելի բարձրացնել մոդելի արդյունավետությունը՝ գտնելով հիպերպարամետրերի օպտիմալ համակցություն, որոնք առավելագույնի են հասցնում գնահատման չափանիշը: Ավտոմատ վաղաժամկետ դադարեցման ընդգրկումն օգնում է մեզ կանխել ավելորդ հարմարեցումը և խնայել հաշվողական ռեսուրսները:

Ի վերջո, մոդելի փորձարկումն առանձին տվյալների բազայի վրա և համապատասխան վստահության շեմ սահմանելը ապահովում է օբյեկտների ճշգրիտ և կայուն հայտնաբերում: Հետևելով այս քայլերին և օգտագործելով Amazon SageMaker-ի հնարավորությունները՝ մենք կարող ենք ստեղծել օբյեկտների հայտնաբերման մոդելներ, որոնք գերազանցում են ճշգրտությամբ և արդյունավետությամբ՝ բացելով հնարավորություններ համակարգչային տեսողության տարբեր հավելվածների համար տարբեր ոլորտներում:

Աղբյուրի կոդը համար այցելեք Github. https://github.com/Raghul-G2002/Object-Detection-AWS-SageMaker.git