Обучение нейросетей: от разнородных данных к точной классификации

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование сравнивает эффективность пользовательской сверточной нейронной сети и проверенных архитектур глубокого обучения при работе с пятью различными наборами изображений.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Специализированная свёрточная нейронная сеть (CNN) разработана для решения конкретной задачи, демонстрируя адаптацию архитектуры глубокого обучения к специализированным требованиям обработки данных.

Сравнение обучения с нуля и переноса обучения для классификации изображений в задачах мониторинга сельского хозяйства и умных городов.

Несмотря на успехи глубокого обучения в анализе изображений, адаптация моделей к разнородным наборам данных остается сложной задачей. В работе ‘Training a Custom CNN on Five Heterogeneous Image Datasets’ исследуется эффективность сверточных нейронных сетей (CNN) на пяти гетерогенных наборах данных, охватывающих сельское хозяйство и городскую среду. Полученные результаты демонстрируют, что обучение с переносом знаний обеспечивает наилучшую производительность, в то время как разработанная заказная CNN представляет собой эффективную альтернативу для задач с ограниченными вычислительными ресурсами. Какие архитектурные решения и стратегии обучения позволят максимально раскрыть потенциал глубокого обучения в различных областях визуальной классификации?

Понимание городской среды: необходимость точного визуального восприятия

Стремительная урбанизация во всем мире ставит перед современными городами задачи, требующие внедрения интеллектуальных систем для обеспечения безопасности и эффективного управления инфраструктурой. Постоянный рост населения и плотности застройки создают повышенную нагрузку на коммунальные сети, транспортную систему и службы экстренного реагирования. Для решения этих проблем необходимы автоматизированные инструменты, способные непрерывно отслеживать состояние дорог, мостов, зданий и других критически важных объектов, а также оперативно выявлять и реагировать на потенциальные угрозы, такие как аварии, пробки или нарушения общественного порядка. Интеллектуальные системы мониторинга позволяют не только повысить уровень безопасности граждан, но и оптимизировать использование ресурсов, снизить затраты на обслуживание инфраструктуры и улучшить качество жизни в городах.

Точность распознавания объектов городской среды, таких как авторикши, повреждения дорожного покрытия и препятствия на тротуарах, является критически важной для функционирования интеллектуальных городских систем. Неспособность корректно идентифицировать эти элементы может приводить к серьезным последствиям — от затруднения движения и увеличения риска дорожно-транспортных происшествий до создания неудобств для пешеходов, особенно для людей с ограниченными возможностями. Эффективное обнаружение подобных объектов позволяет автоматизированным системам оперативно реагировать на изменяющиеся условия, обеспечивая безопасность и комфорт жителей, а также оптимизируя работу городского транспорта и служб экстренного реагирования. Поэтому разработка надежных алгоритмов для распознавания объектов в сложных городских условиях является ключевой задачей для создания действительно “умных” городов.

Традиционные методы компьютерного зрения часто сталкиваются с трудностями при анализе реальных городских пейзажей из-за их невероятной сложности и изменчивости. Городская среда характеризуется динамичным потоком объектов — от автомобилей и пешеходов до велосипедов и трехколесных такси — и постоянно меняющимися условиями освещения, погоды и теней. Это приводит к тому, что алгоритмы, разработанные для контролируемых условий, испытывают трудности с точным распознаванием и классификацией объектов в реальном времени. Кроме того, неоднородность и непредсказуемость расположения объектов, а также наличие помех, таких как граффити, рекламные щиты и строительные леса, существенно усложняют задачу, требуя разработки более устойчивых и адаптивных систем компьютерного зрения, способных эффективно работать в условиях неопределенности.

Кривые точности обучения и валидации для набора данных о поврежденных дорогах демонстрируют сходимость модели и обобщающую способность.

Сверточные нейронные сети: инструмент для визуального анализа

Сверточные нейронные сети (CNN) представляют собой мощный инструмент для автоматического извлечения признаков из изображений. В отличие от традиционных методов обработки изображений, требующих ручного проектирования признаков, CNN используют многослойную архитектуру, состоящую из сверточных слоев, слоев подвыборки (pooling) и полносвязных слоев. Сверточные слои применяют фильтры (ядра) к входному изображению для обнаружения локальных закономерностей, таких как края, углы и текстуры. Слои подвыборки уменьшают размерность данных, снижая вычислительную сложность и повышая устойчивость к небольшим изменениям во входном изображении. Комбинация этих слоев позволяет CNN автоматически изучать иерархические представления признаков, начиная с низкоуровневых (например, края) и заканчивая высокоуровневыми (например, объекты), что делает их особенно эффективными для задач компьютерного зрения, таких как классификация, обнаружение и сегментация изображений.

Использование трансферного обучения, основанного на предварительно обученных моделях, таких как VGG-16 и ResNet-18, значительно ускоряет процесс разработки и повышает эффективность моделей компьютерного зрения. Эти модели были обучены на огромном наборе данных ImageNet, содержащем более 14 миллионов изображений, что позволило им извлечь общие признаки изображений. Применение трансферного обучения позволяет избежать обучения модели с нуля, используя уже полученные знания и адаптируя их к конкретной задаче, что требует меньше вычислительных ресурсов и времени, а также часто приводит к более высокой точности, особенно при ограниченном объеме обучающих данных.

Для задач эффективной классификации изображений была разработана облегченная архитектура сверточной нейронной сети (CNN). Данная архитектура характеризуется уменьшенным количеством параметров и слоев по сравнению со стандартными моделями, такими как VGG-16 или ResNet-18, что позволяет снизить вычислительную нагрузку и требования к объему памяти. Оптимизация производилась с акцентом на скорость обработки и возможность развертывания на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как встраиваемые системы или мобильные устройства. В процессе проектирования особое внимание уделялось выбору оптимального количества фильтров в сверточных слоях и использованию техник уменьшения размерности, например, пулинга, для сохранения ключевой информации и снижения вычислительной сложности.

Процесс обучения нейронной сети использует оптимизатор Adam и функцию потерь Cross-Entropy для эффективной настройки параметров модели. Оптимизатор Adam, являясь адаптивным алгоритмом, динамически регулирует скорость обучения для каждого параметра на основе оценок первого и второго моментов градиентов, что обеспечивает быструю сходимость и устойчивость. Функция потерь Cross-Entropy, в свою очередь, измеряет разницу между предсказанным распределением вероятностей и фактической меткой класса, минимизируя эту разницу в процессе обучения посредством алгоритма обратного распространения ошибки. Комбинация Adam и Cross-Entropy позволяет модели эффективно учиться на данных и достигать высокой точности классификации изображений.

Представленная архитектура использует специализированную свёрточную нейронную сеть (CNN) для обработки данных.

Применение и производительность в городской среде

В ходе предварительного этапа разработки систем обнаружения авторикш и незаконной застройки тротуаров модель VGG-16 продемонстрировала свою эффективность в качестве прототипа. Несмотря на последующее превосходство Custom CNN и ResNet-18 в достижении более высоких показателей точности, VGG-16 обеспечила быструю итерацию и валидацию концепции, позволив оценить базовую функциональность и определить ключевые параметры для дальнейшей оптимизации алгоритмов обнаружения объектов в городской среде. Это позволило создать рабочую модель для первичного тестирования и сбора данных, необходимых для обучения более сложных нейронных сетей.

По результатам тестирования, разработанная заказчиком сверточная нейронная сеть (Custom CNN) продемонстрировала превосходство в задачах идентификации повреждений дорожного покрытия, автоматических рикш, препятствий на тротуарах, а также в различении сортов манго и риса. Данная архитектура превзошла другие модели в указанных областях, обеспечивая более высокую точность обнаружения и классификации объектов на изображениях, полученных в городской среде. В частности, Custom CNN показала лучшие результаты по сравнению с VGG-16 в задачах, требующих детализированного анализа визуальных данных.

Полигональные аннотации сыграли важную роль в создании точных обучающих наборов данных для оценки повреждений дорожного покрытия, что позволило повысить точность обнаружения. В отличие от ограничивающих прямоугольников (bounding boxes), полигональные аннотации позволяют более детально очерчивать контуры повреждений, таких как трещины и выбоины. Это особенно важно для нерегулярных форм, где использование ограничивающих прямоугольников приводит к включению в аннотацию значительной площади фона, снижая эффективность обучения модели. Точное очерчивание повреждений с помощью полигонов позволило создать более качественные обучающие данные, что, в свою очередь, привело к повышению точности обнаружения и классификации повреждений дорожного покрытия.

Для повышения устойчивости модели классификации сортов риса применялись методы аугментации данных. Данные техники включали в себя случайные повороты, сдвиги, изменения масштаба и яркости изображений, что позволило искусственно увеличить размер обучающей выборки. Применение аугментации данных позволило модели обобщать информацию, полученную из исходного набора данных, и демонстрировать более высокую точность классификации на независимом тестовом наборе, снижая чувствительность к незначительным изменениям в изображениях и повышая устойчивость к шуму.

При использовании метода переноса обучения, ResNet-18 демонстрировала стабильно наивысшую точность валидации на различных наборах данных, предназначенных для анализа городской инфраструктуры. На наборе данных Road Damage точность валидации составила 97.1%, на FootpathVision — 90.0%, а на MangoImageBD — 85.0%. Эти результаты указывают на эффективность архитектуры ResNet-18 и подхода переноса обучения для задач компьютерного зрения, связанных с анализом дорожного покрытия, пешеходных зон и идентификацией объектов на изображениях городской среды.

При оценке производительности моделей на городских датасетах, ResNet-18 продемонстрировала валидационную точность в 79.0% при распознавании авторикш (Rickshaw dataset) и 71.5% при идентификации несанкционированных транспортных средств (Unauthorized Vehicles dataset). Для сравнения, Custom CNN достигла точности в 52.1% на датасете PaddyVarietyBD, предназначенном для классификации сортов риса. Данные показатели свидетельствуют о превосходстве архитектуры ResNet-18 в задачах, связанных с обнаружением и классификацией транспортных средств в городской среде, и о более низкой эффективности Custom CNN при классификации сельскохозяйственных культур.

Матрицы ошибок, полученные для моделей, обученных с нуля на наборе данных с поврежденными дорогами, демонстрируют качество их классификации в сложных условиях.

К интеллектуальной и адаптивной городской инфраструктуре

Интеграция систем визуального восприятия открывает возможности для проактивного обслуживания городской инфраструктуры, что существенно снижает расходы и повышает безопасность граждан. Эти системы, основанные на анализе изображений с камер видеонаблюдения и других источников, способны выявлять трещины в дорожном покрытии, повреждения тротуаров, коррозию металлических конструкций и другие дефекты на ранних стадиях. Автоматическое обнаружение этих проблем позволяет оперативно планировать ремонтные работы, избегая дорогостоящих аварий и длительных перекрытий движения. Более того, постоянный мониторинг состояния инфраструктуры позволяет перейти от реактивного подхода к превентивному, значительно увеличивая срок ее службы и обеспечивая надежную работу городских служб.

Системы обнаружения препятствий на тротуарах в режиме реального времени открывают новые возможности для повышения доступности городской среды, особенно для людей с ограниченными возможностями. Используя алгоритмы компьютерного зрения, эти системы способны оперативно выявлять объекты, создающие помехи для пешеходов — от строительных материалов и мусорных контейнеров до припаркованных транспортных средств и временных конструкций. Полученные данные позволяют немедленно информировать пешеходов через мобильные приложения или другие каналы связи, предлагая альтернативные маршруты или предупреждая о потенциальных опасностях. Такая проактивная система навигации значительно упрощает передвижение по городу для людей с нарушениями зрения, использующих инвалидные коляски или сталкивающихся с другими трудностями, обеспечивая им большую независимость и безопасность.

Автоматизированный мониторинг состояния дорожного покрытия позволяет оперативно выявлять повреждения, такие как трещины, выбоины и деформации, до того, как они приведут к серьезным авариям или значительным затруднениям в движении. Используя передовые алгоритмы компьютерного зрения и данные, полученные с камер, установленных на транспортных средствах или стационарных объектах, система способна в режиме реального времени оценивать степень износа дорожного полотна. Это, в свою очередь, дает возможность дорожным службам планировать ремонтные работы с высокой точностью, минимизируя время простоя и оптимизируя распределение ресурсов. Своевременное устранение даже незначительных дефектов значительно продлевает срок службы дорог, снижает затраты на их содержание и повышает безопасность всех участников дорожного движения. Внедрение подобной системы представляет собой важный шаг к созданию действительно «умной» и адаптивной городской инфраструктуры.

Гибкость сверточных нейронных сетей (CNN) представляет собой ключевое преимущество при внедрении интеллектуальной городской инфраструктуры. Эти модели способны к быстрой адаптации к различным городским ландшафтам, будь то исторические центры или современные новостройки, благодаря своей способности к обучению на разнообразных наборах данных. Более того, разработанная архитектура обеспечивает бесшовную интеграцию с существующими платформами «умного города», позволяя использовать накопленные данные и инфраструктуру для повышения эффективности и расширения функциональности. Такая совместимость снижает затраты на внедрение и позволяет оперативно масштабировать решения, охватывая всё больше городских объектов и сервисов. В результате, города получают возможность не просто реагировать на текущие проблемы, но и проактивно управлять инфраструктурой, обеспечивая безопасность и комфорт для всех жителей.

Матрицы ошибок демонстрируют эффективность моделей переноса обучения на наборе данных Footpath.

Исследование закономерностей в разнородных наборах данных подтверждает важность адаптации моделей глубокого обучения. Как отмечает Ян Лекун: «Машинное обучение — это не только создание алгоритмов, но и понимание данных, на которых они обучаются». В представленной работе акцент на transfer learning, демонстрирующий его превосходство в большинстве сценариев, вполне закономерен. Хотя разработанная кастомная CNN и предоставляет более легковесное решение, эффективность transfer learning подчеркивает необходимость тщательного анализа структуры данных и поиска оптимальных стратегий переноса знаний. Это особенно актуально для задач, связанных с мониторингом сельского хозяйства и умными городами, где разнообразие визуальной информации требует гибких и адаптивных подходов.

Куда двигаться дальше?

Представленное исследование, хотя и демонстрирует эффективность трансферного обучения в условиях гетерогенности данных, лишь осторожно касается фундаментального вопроса: насколько глубоко принципы, лежащие в основе успешной классификации на одном наборе данных, применимы к совершенно иным задачам? Замечается, что визуальная интерпретация требует терпения: «быстрые выводы могут скрывать структурные ошибки». Очевидно, что дальнейшие исследования должны быть направлены на выявление универсальных признаков, позволяющих строить модели, способные к адаптации без значительной потери производительности. Необходимо учитывать, что “лёгкость” кастомной CNN достигается компромиссом, и понимание границ этого компромисса — задача нетривиальная.

Особое внимание следует уделить исследованию методов, позволяющих оценивать степень «похожести» различных наборов данных. Простое сравнение долей правильно классифицированных объектов, по всей видимости, недостаточно. Требуется разработка метрик, учитывающих сложность признаков, структуру данных и, возможно, даже контекст применения. Интересно было бы изучить возможность автоматического выбора оптимальной архитектуры сети для каждого набора данных, основываясь на анализе его характеристик.

И, наконец, не стоит забывать о проблеме интерпретируемости. Глубокие нейронные сети, даже те, которые демонстрируют высокую точность, часто остаются “чёрными ящиками”. Понимание того, какие признаки сеть использует для принятия решений, имеет решающее значение для повышения доверия к ней и для возможности её применения в критически важных областях, таких как сельское хозяйство и системы «умного города».

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04727.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-09 23:40