بهبود مدل های تشخیص اشیا

 مدل‌های تشخیص شی بخش ضروری بسیاری از برنامه‌های بینایی کامپیوتری هستند. با این حال، توسعه یک مدل تشخیص شی با عملکرد بالا می تواند چالش برانگیز باشد. در این مقاله، برخی از معیارهای رایج مورد استفاده برای ارزیابی عملکرد مدل‌های تشخیص اشیا را مورد بحث قرار داده و نکاتی را برای بهبود عملکرد مدل ارائه می‌دهیم.

ارزیابی مدل های تشخیص اشیا

قبل از بحث در مورد چگونگی بهبود مدل های تشخیص اشیا، بسیار مهم است که عملکرد آنها ارزیابی شود. معیارهای مختلفی برای ارزیابی مدل های تشخیص اشیا استفاده می شود، از جمله:

دقت: دقت نسبت پیش بینی های مثبت واقعی (TP) را از بین تمام پیش بینی های مثبت انجام شده توسط مدل اندازه گیری می کند. به عبارت دیگر، اندازه گیری می کند که چه تعداد از اشیایی که مدل به عنوان مثبت شناسایی کرده است در واقع مثبت هستند. فرمول دقت در زیر آمده است:

دقت = TP / (TP + FP)

recall: recall نسبت پیش‌بینی‌های مثبت واقعی (TP) را از همه موارد مثبت واقعی اندازه‌گیری می‌کند. به عبارت دیگر، اندازه‌گیری می‌کند که مدل قادر است چه تعداد از اشیا موجود در تصویر را به درستی شناسایی کند. فرمول برای یادآوری به شکل زیر است: 

recall = TP / (TP + FN)

میانگین متوسط دقت (MAP) :معیاری است که هم دقت و هم recall را ترکیب می‌کند تا یک معیار کلی از عملکرد مدل ارائه دهد. با در نظر گرفتن میانگین دقت در تمام کلاس‌های مجموعه داده محاسبه می‌شود.

اشتراک روی اجتماع(IOU) : ارزیابی همپوشانی بین جعبه مرزی پیش بینی شده و جعبه مرزی حقیقی را اندازه گیری می کند. مقدار IOU  بالاتر نشان دهنده تطابق بهتر بین جعبه های مرزی پیش بینی شده و واقعی است. این معیار با فرمول زیر به دست می­آید:

  FPS (تعداد فریم در ثانیه): تعداد فریم هایی را که مدل می تواند در ثانیه پردازش کند اندازه گیری می کند. FPS بالاتر نشان می دهد که مدل می تواند تصاویر بیشتری را در یک بازه زمانی معین پردازش کند.

روش های بهبود مدل های تشخیص اشیا

استفاده از یک مجموعه داده بزرگ و متنوع: اندازه و تنوع مجموعه داده مورد استفاده برای آموزش مدل می تواند به طور قابل توجهی بر عملکرد آن تأثیر بگذارد. استفاده از یک مجموعه داده بزرگ و متنوع می تواند به مدل کمک کند تا اشیا را در زمینه های مختلف شناسایی کند و عملکرد کلی خود را بهبود بخشد.

استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده با تنظیمات دقیق: به کارگیری مدل های از پیش آموزش دیده با تنظیمات دقیق روشی موثر برای بهبود عملکرد مدل های تشخیص اشیا است. مدل های از قبل آموزش دیده قبلاً روی مجموعه داده های بزرگ آموزش داده شده اند و می توانند نقطه شروع خوبی برای ساخت یک مدل با کارایی بالا باشند.

استفاده از افزایش داده: افزایش داده ها تکنیکی است که برای افزایش اندازه مجموعه داده با تولید نمونه های آموزشی جدید از نمونه های موجود استفاده می شود. تقویت داده ها می تواند به مدل کمک کند تا اشیا را در جهت های مختلف، شرایط نوری و سایر تغییرات شناسایی کند.

بهینه سازی هایپرپارامترها: هایپر پارامترها پارامترهایی هستند که مدل در طول آموزش یاد نمی گیرد. بهینه سازی فراپارامترها، مانند نرخ یادگیری، اندازه دسته و تعداد دوره ها، می تواند به طور قابل توجهی بر عملکرد مدل تأثیر بگذارد.

استفاده از یادگیری گروهی: یادگیری گروهی تکنیکی است که چندین مدل را برای بهبود عملکرد کلی ترکیب می‌کند. یادگیری گروهی می تواند به کاهش واریانس مدل و بهبود دقت آن کمک کند.

استفاده از آموزش انتقالی: یادگیری انتقالی تکنیکی است که شامل استفاده از یک مدل از پیش آموزش دیده به عنوان نقطه شروع برای ساخت یک مدل جدید است. یادگیری انتقالی می تواند به مدل کمک کند تا با استفاده از دانشی که قبلاً از مدل از پیش آموزش دیده به دست آورده است، اشیا جدید را شناسایی کند.