În domeniul computer vision, antrenarea modelelor de învățare automată necesită un volum mare de date etichetate pentru a învăța să recunoască și să înțeleagă imagini sau videoclipuri. Însă, adunarea și etichetarea manuală a unui astfel de set de date poate fi extrem de costisitoare și consumatoare de timp, mai ales atunci când vorbim despre imagini complexe, cum ar fi cele pentru recunoașterea obiectelor, detecția fețelor sau analiza scenei 3D.

Aici intervin dataset-urile sintetice, care sunt create artificial pentru a imita seturile de date reale, dar fără a necesita procesul de colectare și etichetare a datelor reale. Folosind dataset-uri sintetice, poți accelera procesul de antrenare a modelelor de computer vision și să îmbunătățești performanța acestora. În acest articol, vom explora cum să folosești dataset-uri sintetice pentru antrenarea modelelor de computer vision.

Ce sunt dataset-urile sintetice?

Dataset-urile sintetice sunt seturi de date generate automat prin simulări, algoritmi sau tehnici de augmentare a datelor, care creează imagini care imită lumea reală. Aceste date nu sunt obținute prin capturi reale de la camere sau senzori, dar pot fi generate pentru a reprezenta scenarii specifice sau condiții diverse care ar fi greu de capturat în realitate.

De exemplu, în loc să colectezi mii de imagini cu diverse obiecte din viața reală, poți utiliza un software de simulare pentru a crea imagini ale obiectelor în condiții variate (lumina, unghiuri, fundaluri etc.). În multe cazuri, dataset-urile sintetice sunt folosite pentru a completa seturile de date reale și pentru a extinde diversitatea acestora, îmbunătățind astfel capacitatea modelului de a generaliza.

Avantajele folosirii dataset-urilor sintetice

1. Reducerea costurilor: Crearea unui dataset sintetic este mult mai ieftină decât colectarea și etichetarea manuală a unui set de date real.
2. Scalabilitate: Dataset-urile sintetice pot fi generate rapid și într-un număr mare, ceea ce îți permite să creezi seturi de date masive fără a depinde de procesul de colectare.
3. Varietate și diversitate: Poți crea imagini cu o mare varietate de condiții (diferite unghiuri, iluminare, fonduri, obiecte greu accesibile etc.), ceea ce îmbunătățește performanța modelului în scenarii diverse.
4. Antrenare în condiții controlate: Poți controla perfect caracteristicile setului de date și condițiile în care modelul învață (ex. poți introduce zgomot, distorsiuni sau variabilitate pentru a testa robustetea modelului).

Tehnici pentru generarea de dataset-uri sintetice pentru computer vision

1. Generarea de imagini prin simulare 3D

Una dintre cele mai eficiente metode pentru a crea dataset-uri sintetice este utilizarea simulatoarelor 3D, care permit generarea de imagini realiste ale obiectelor într-un mediu controlat. Software-uri precum Unity, Unreal Engine sau Blender permit crearea de imagini 3D și oferă control complet asupra luminilor, texturilor, pozițiilor obiectelor și fundalurilor.

Exemplu:

• Folosind un motor 3D ca Unity, poți crea un set de date cu imagini de produse, schimbând unghiurile și condițiile de iluminare pentru a adăuga diversitate.
• CARLA este un simulator 3D folosit pentru antrenarea modelelor de auto-driving, care generează seturi de date sintetice pentru detecția de obstacole, semne de circulație și alte elemente de interes.

Avantaje:

• Permite generarea de imagini cu un control complet asupra variabilelor.
• Poți crea rapid seturi de date de mari dimensiuni cu condiții realiste și variabile.

2. Generarea de imagini prin GANs (Generative Adversarial Networks)

GAN-urile (rețele generative adversariale) sunt o tehnică avansată de învățare automată care poate fi folosită pentru a genera imagini realiste pe baza unui set de date de referință. Un GAN constă din două rețele neuronale: una generatoare, care creează imagini, și una discriminatorie, care evaluează cât de realiste sunt aceste imagini.

Exemplu:

• Folosind un GAN antrenat pe un set de date de imagini ale fețelor umane, poți genera imagini de fețe complet noi, care nu există în realitate, dar care au caracteristici specifice (expresii faciale, unghiuri, iluminare etc.).

Avantaje:

• Creează imagini fotorealiste pe baza unor date de antrenament.
• Nu necesită simulări complexe 3D și poate fi aplicat pentru o gamă largă de imagini, inclusiv fețe, obiecte, peisaje etc.

3. Augmentarea datelor

Augmentarea datelor presupune modificarea setului de date existent pentru a crea noi exemple. De exemplu, poți adăuga distorsiuni, zgomot sau variații de iluminare la imagini reale pentru a le transforma în seturi de date diversificate. Aceste tehnici nu sunt la fel de avansate ca simulările sau GAN-urile, dar sunt rapide și eficiente pentru a îmbogăți datele deja existente.

Exemplu:

• Modificarea imaginilor reale prin rotație, schimbarea unghiului, modificarea contrastului, adăugarea de zgomot etc. pentru a crea variabilitate.

Avantaje:

• Foarte rapid de implementat.
• Nu necesită resurse mari, doar un set de date inițial.

4. SynthText pentru date sintetice în text și imagini

Pentru aplicațiile de OCR (recunoaștere optică a caracterelor) și alte sarcini care implică textul în imagini, un tool precum SynthText poate fi folosit pentru a genera seturi de date sintetice. Acesta creează imagini de texte plasate în diferite medii (pe fundaluri variate, cu iluminare schimbată etc.).

Avantaje:

• Permite generarea de imagini de text într-un mod automatizat.
• Util pentru antrenarea modelelor OCR sau a celor care identifică textul în imagini.

Implementarea dataset-urilor sintetice în antrenarea unui model de computer vision

După ce ai generat dataset-ul sintetic, următorul pas este să-l folosești pentru antrenarea unui model de computer vision. Iată câțiva pași esențiali:

1. Pregătește datele:
   • Asigură-te că datele sunt într-un format care poate fi folosit de modelul tău (de exemplu, imagini redimensionate și etichetate corect).
   • Poți folosi biblioteci de procesare a imaginilor, cum ar fi OpenCV sau Pillow, pentru a manipula imaginile înainte de antrenament.
2. Antrenarea modelului:
   • Folosește framework-uri de învățare profundă, cum ar fi TensorFlow, Keras sau PyTorch, pentru a antrena modelul pe dataset-ul sintetic.
   • Poți începe cu un model pre-antrenat (transfer learning), care poate fi ajustat pentru setul tău de date.
3. Validarea modelului:
   • După antrenare, validează modelul folosind seturi de date reale pentru a evalua cum se comportă în fața datelor neantrenate.
4. Testarea și optimizarea:
   • Testează performanța modelului în condiții variate și optimizează-l pentru a îmbunătăți precizia.

Concluzie

Dataset-urile sintetice sunt o soluție puternică pentru antrenarea modelelor de computer vision, mai ales în domenii unde este greu de obținut suficiente date reale. Prin utilizarea tehnicilor precum simularea 3D, GANs, augmentarea datelor și SynthText, poți crea seturi de date masive și diversificate care ajută la antrenarea unor modele robuste. Aceste date sintetice pot îmbunătăți performanța modelelor, reducând totodată costurile și timpul necesar pentru colectarea datelor.

Sursă: perfectum.ro