Как быстро создать обучающий датасет для задач обнаружения объектов с помощью NEIMARKER

Обнаружение объектов — одна из ключевых задач компьютерного зрения, направленная на идентификацию и локализацию объектов на изображениях или видео. Примером может служить определение дефектов конструкций зданий. Для успешного решения такой задачи необходимо создать качественный обучающий датасет. В этой статье мы рассмотрим, как быстро и эффективно создать такие датасеты.

Шаг 1: Сбор данных

Первым шагом является сбор изображений, которые будут использоваться для обучения модели. Если у вас уже есть набор изображений, можно передать его в NEIMARKER, который предлагает услуги по сбору и разметке данных под ключ. Это существенно сэкономит ваше время, однако требует дополнительных финансовых затрат. Если вы хотите создать датасет самостоятельно, убедитесь, что ваши данные включают изображения с различными объектами и углами обзора, чтобы улучшить качество модели.

Шаг 2: Разметка данных 

После сбора данных наступает этап разметки. Предположим, что ваша задача заключается в детекции дефектов конструкций для кадастрового учета. Процесс разметки чрезвычайно прост и удобен: вы выбираете нужный класс и отмечаете объекты, разметив их через segmentations mask. Этот процесс продолжается до тех пор, пока все изображения не будут полностью размечены.

При разметке данных важно учитывать следующие нюансы:

• Равномерное распределение классов: Убедитесь, что в наборе данных представлено примерно равное количество примеров каждого класса.
• Точность разметки: Размечайте объекты по контуру, чтобы обеспечить точность модели.
• Количество изображений: Для обучения модели рекомендуется разметить не менее 400 изображений одного класса.
• Ограничение количества классов: Старайтесь ограничивать количество классов, которые вы хотите обнаружить, чтобы повысить точность модели. Если обучать модель на 15 классов одновременно, качество детекции может пострадать.

Шаг 3: Обучение модели

После завершения разметки данных необходимо экспортировать их для обучения модели. Этот процесс интуитивно понятен: выберите экспорт и укажите модель, которую вы планируете использовать.

Экспортированный файл будет включать:

• classes.txt: файл с именами всех классов, использованных при аннотировании.
• Каталог images: с исходными изображениями.
• .txt файлы: содержащие координаты ограничительных рамок для каждого изображения.

Теперь вы готовы настроить среду для обучения и начать процесс тренировки модели с использованием созданного датасета. Обученная модель сможет эффективно анализировать новые изображения и обнаруживать важные объекты, релевантные вашему проекту.

Заключение

Создание обучающего датасета и последующее обучение модели для задач обнаружения объектов может быть трудоемким процессом. Однако с NEIMARKER этот процесс значительно упрощается благодаря удобному интерфейсу, возможностям оптимизации работы и подготовке данных в нужном формате. Это позволяет вам сосредоточиться на построении и улучшении моделей, не тратя лишнее время на подготовку данных.

Еще больше новостей в нашем телеграмм канале