استفاده از اندازه‌های مختلف تصویر، که به آن آموزش چند مقیاسی (multi-scale training) نیز گفته می‌شود، یک تکنیک متداول در وظایف شناسایی اشیا برای بهبود استحکام و تعمیم‌پذیری مدل آموزش‌داده‌شده است. آموزش چند مقیاسی شامل آموزش مدل بر روی تصاویری با اندازه‌های مختلف است که به آن امکان می‌دهد اشیاء را در مقیاس‌های مختلف شناسایی کند.

 در ادامه به بررسی نحوه اجرای آموزش چند مقیاسی با استفاده از اندازه‌های متفاوت تصویر می‌پردازیم:

1.  تعیین محدوده اندازه تصویر: ابتدا باید محدوده اندازه تصاویری که می‌خواهید برای آموزش استفاده کنید، تعیین کنید. این محدوده معمولاً شامل بزرگ و کوچک کردن اندازه تصویر اصلی به میزان مشخصی می‌شود. برای مثال، می‌توانیم اندازه تصویر را بین 50% کوچک‌تر تا 50% بزرگ‌تر از اندازه اصلی تغییر دهیم.

2.  انتخاب تصادفی اندازه تصویر: در هر تکرار آموزشی یا برای هر mini-batch، به صورت تصادفی یک اندازه تصویر از محدوده تعیین‌شده انتخاب کنید. این تصادفی بودن کمک می‌کند تا تنوع در داده‌های آموزشی ایجاد شود و از بیش‌برازش (overfitting) مدل به یک مقیاس خاص جلوگیری کند.

3.  تغییر اندازه تصاویر: تصاویر آموزشی را به اندازه انتخاب‌شده تغییر اندازه دهید قبل از اینکه آنها را به مدل برای آموزش وارد کنید. این کار تضمین می‌کند که مدل در هر تکرار، نمونه‌های آموزشی با مقیاس‌های مختلف دریافت می‌کند و قادر به شناسایی اشیا در اندازه‌های متفاوت خواهد بود.

4.  آموزش: مدل را با استفاده از تصاویر تغییر اندازه داده‌شده آموزش دهید. با این کار، مدل باید یاد بگیرد اشیا را در مقیاس‌های مختلف شناسایی کند که به بهبود تعمیم‌پذیری و استحکام آن منجر می‌شود.

در اینجا یک مثال از نحوه اجرای آموزش چند مقیاسی در پایتون با استفاده از چارچوب PyTorch آورده شده است:

در این مثال، هر تصویر در دیتاست به صورت تصادفی به یک مقیاس در محدوده تعیین‌شده (50٪ کوچکتر تا 50٪ بزرگتر از اندازه اصلی) تغییر اندازه داده می‌شود قبل از اینکه به مدل برای آموزش وارد شود. این فرآیند کمک می‌کند مدل یاد بگیرد اشیا را در مقیاس‌های مختلف شناسایی کند که منجر به بهبود عملکرد و استحکام آن می‌شود.

مزایای آموزش چند مقیاسی

آموزش چند مقیاسی می‌تواند تاثیرات مثبتی بر روی مدل‌های تشخیص اشیا داشته باشد. در ادامه به برخی از مزایای این تکنیک اشاره می‌کنیم:

بهبود تعمیم‌پذیری: با آموزش مدل بر روی تصاویری با اندازه‌های مختلف، مدل قادر خواهد بود اشیا را در شرایط واقعی و با مقیاس‌های مختلف شناسایی کند. این امر به تعمیم‌پذیری بهتر مدل کمک می‌کند و عملکرد آن را در مواجهه با داده‌های جدید بهبود می‌بخشد.

افزایش استحکام مدل: تنوع در داده‌های آموزشی باعث می‌شود مدل نسبت به تغییرات و ناهنجاری‌های موجود در داده‌ها مقاوم‌تر باشد. این ویژگی می‌تواند به کاهش خطاهای مدل در شرایط مختلف و بهبود دقت آن منجر شود.

جلوگیری از بیش‌برازش: آموزش مدل با استفاده از اندازه‌های مختلف تصویر، از بیش‌برازش به یک مقیاس خاص جلوگیری می‌کند. این کار باعث می‌شود مدل بتواند بهتر با داده‌های جدید و ناشناخته سازگار شود و عملکرد بهتری داشته باشد.

جمع‌بندی

آموزش چند مقیاسی یک تکنیک موثر برای بهبود استحکام و تعمیم‌پذیری مدل‌های تشخیص اشیا است. با استفاده از این تکنیک، مدل‌ها قادر خواهند بود اشی را در مقیاس‌های مختلف شناسایی کنند و عملکرد بهتری در شرایط واقعی داشته باشند. با اجرای مراحل بیان‌شده در این مقاله، می‌توانید مدل‌های خود را با استفاده از آموزش چند مقیاسی بهبود بخشید و دقت و کارایی آن‌ها را افزایش دهید.

پی‌نوشت

استفاده از تکنیک آموزش چند مقیاسی (multi-scale training) نه تنها می‌تواند بهبود قابل توجهی در دقت و عملکرد مدل‌های تشخیص اشیا ایجاد کند، بلکه به عنوان یک ابزار مهم در برابر مشکلاتی مانند تغییرات مقیاسی و ناهنجاری‌های موجود در داده‌های واقعی عمل می‌کند. با بهره‌گیری از این روش، می‌توانید مدل‌های مقاوم‌تر و عمومی‌تری ایجاد کنید که در مواجهه با شرایط مختلف عملکرد مطلوبی داشته باشند.