Что такое отладка модели компьютерного зрения?

Мы получим это-

Отладка моделей глубокого обучения может быть сложной задачей.

В то время как отладка программного обеспечения следует набору предопределенных правил для поиска корня проблемы, модели глубокого обучения могут быть очень мощными и сложными, что затрудняет поиск ошибок в них.

Чем более продвинутая нейронная сеть выбрана для модели, тем более сложные проблемы у нее могут быть и тем больше она ведет себя как черный ящик. Это особенно верно для моделей компьютерного зрения, которые известны своей способностью изучать важные функции из данных изображения.

Например, модель глубокого обучения, которая была обучена с неправильно предварительно обработанными данными, может по-прежнему давать хорошие результаты, но она потерпит неудачу при тестировании на новом наборе данных, который был должным образом предварительно обработан.

Есть много способов решить эти проблемы в алгоритмах машинного обучения и заставить их работать лучше.

Во-первых, крайне важно выявить недостатки во входных данных и метках с помощью таких инструментов, как Encord Active, и обеспечить их надлежащую предварительную обработку. Выполнение такого рода оценки данных помогает обнаружить потенциальные проблемы, такие как отсутствующие значения, неверные данные, выбросы или искаженное распределение данных.

Во-вторых, можно найти оптимальные гиперпараметры модели, отслеживая ход обучения с помощью таких инструментов, как Weights & Biases или TensorBoard. Кроме того, отслеживание хода обучения может помочь обнаружить проблемы с моделью на ранней стадии.

В этом посте мы рассмотрим 4 практических способа эффективной отладки моделей компьютерного зрения:

  1. использование Encord Active для отладки набора данных компьютерного зрения
  2. использование Jupyter для отладки модели компьютерного зрения
  3. использование Weights & Biases для мониторинга и отладки вашей модели компьютерного зрения
  4. использование TensorBoard для отслеживания производительности вашей модели компьютерного зрения

Прежде чем мы углубимся в руководство и рассмотрим четыре способа, давайте в первую очередь рассмотрим, зачем нам нужна отладка моделей.

Зачем нужно отлаживать модели компьютерного зрения?

Отладка — необходимый шаг в разработке моделей и алгоритмов компьютерного зрения. Модели и алгоритмы компьютерного зрения занимают центральное место в широком спектре приложений и вариантов использования, таких как классификация изображений, обнаружение объектов и сегментация.

Модели требуют высокой точности и аккуратности, так как даже небольшие ошибки могут иметь серьезные последствия. Таким образом, специалисты по данным и инженеры по машинному обучению должны быть осторожны в процессе отладки.

Например, в случае обнаружения объекта ложноположительный или ложноотрицательный результат может привести к неверным решениям и действиям — к ложному медицинскому диагнозу, поставленному классификатором изображений, или к автомобильной аварии, вызванной автопилотом.

Пример запутанной модели компьютерного зрения — источник

Отладка особенно важна, поскольку эти модели обучаются с использованием больших объемов данных, и даже небольшие ошибки могут привести к значительным неточностям. Модели машинного обучения часто не так надежны, как можно было бы подумать.

Отладка моделей включает анализ данных, тестирование модели и выявление потенциальных проблем. Это включает поиск и исправление ошибок, оптимизацию производительности и повышение точности.

Это итеративный процесс, требующий глубокого понимания нейронных сетей (особенно сверточных нейронных сетей (CNN)) и модели, ее структуры и данных, используемых для обучения.

Это помогает убедиться, что модели работают правильно и точно, и что они менее подвержены переоснащению.

Как отлаживать модели машинного обучения для компьютерного зрения?

Отладка включает несколько шагов, которые помогают выявить и устранить проблемы в моделях. Ниже приведены шаги, необходимые для отладки моделей компьютерного зрения.

  1. анализ данных
  2. тестирование модели
  3. анализ ошибок
  4. визуализация прогнозов
  5. проведение абляционных исследований

Анализ данных

Первым шагом в отладке модели компьютерного зрения является проверка данных, используемых для обучения. Данные должны быть высокого качества и не содержать ошибок.

Качество данных напрямую влияет на точность модели. Анализ данных включает проверку распределения данных и обеспечение их сбалансированности и разнообразия. Сбалансированный набор данных гарантирует, что модель не будет смещена в сторону определенного класса, что приведет к большей точности.

Еще один способ улучшить качество данных — визуализировать прогнозы модели и сравнить их с реальными данными. Визуализация прогнозов помогает выявить расхождения и понять причины ошибок в модели.

Посмотрите этот репозиторий GitHub, чтобы получить помощь в визуализации прогнозов модели.

Крупномасштабный высококачественный набор данных является важным шагом для достижения современных характеристик сверточных моделей и моделей преобразования.

Тестирование модели

Тестирование моделей включает запуск обученных моделей на тестовом наборе данных и оценку их производительности. Это важный шаг в отладке моделей глубокого обучения, поскольку он помогает выявить любые проблемы в модели.

Тестирование модели помогает определить ее точность и показатели потерь. Показатели потерь и точности являются ключевыми показателями производительности модели компьютерного зрения.

Такие метрики помогают определить точность модели и определить любые проблемы, которые необходимо решить. Изучая показатели потерь и точности, можно определить, является ли модель переоснащением или недообучением, и внести необходимые коррективы.

Анализ ошибок

Следующим шагом после тестирования модели является анализ ошибок. Анализ ошибок включает в себя изучение результатов тестирования модели для выявления любых ошибок или проблем, которые необходимо решить. Цель анализа ошибок состоит в том, чтобы определить основную причину любых ошибок в модели и найти решение для их исправления.

Анализ ошибок в Encord Active

Выполнение исследований абляции

Исследования абляции — мощный инструмент для отладки моделей компьютерного зрения. Этот метод включает в себя удаление или изменение отдельных компонентов модели, чтобы определить их влияние на ее производительность и сравнить их друг с другом. Абляционные исследования помогают выявить наиболее важные компоненты модели и определить причины любых ошибок.

Пример отслеживания исследований абляции в YOLOX (Источник: https://arxiv.org/pdf/2107.08430.pdf)

В следующих разделах будут рассмотрены популярные инструменты для отладки моделей машинного обучения. В таблице ниже перечислены методы отладки, поддерживаемые этими инструментами.

Как лучше всего отлаживать модель компьютерного зрения?

Лучший способ отладки модели компьютерного зрения зависит от конкретной модели и проблемы, для решения которой она используется, но можно следовать нескольким передовым методам, чтобы сделать процесс более эффективным.

Начните с четкого понимания проблемы и данных:

Прежде чем погрузиться в процесс отладки, важно иметь хорошее представление о решаемой проблеме и используемых данных. Это поможет направить процесс и гарантировать, что будут предприняты надлежащие шаги для исправления модели.

Используйте системный подход

Систематический подход, такой как анализ данных, тестирование модели, анализ ошибок и исследования абляции (изложенные выше), может помочь обеспечить тщательное изучение всех аспектов модели и выявление и устранение любых проблем.

Ведите подробные записи

Ведение подробной записи процесса отладки, включая любые изменения, внесенные в модель, может помочь понять причины любых проблем и отслеживать ход их решения.

Работа с командой

Сотрудничество с командой может предоставить множество точек зрения и знаний, которые могут оказаться бесценными для более эффективного выявления и решения проблем.

Используйте инструменты визуализации

Инструменты визуализации могут помочь лучше понять поведение модели и принять обоснованные решения об изменениях, которые необходимо внести.

Следуя этим рекомендациям, можно оптимизировать процесс отладки моделей компьютерного зрения, что приведет к повышению точности и производительности.

Четыре способа отладки моделей компьютерного зрения

Отладка модели компьютерного зрения может быть сложным и трудоемким процессом. Тем не менее, это важный шаг в обеспечении точности, надежности и хорошей работы вашей модели.

В этой части будут рассмотрены четыре различных метода отладки моделей компьютерного зрения. Независимо от того, предпочитаете ли вы использовать свою любимую среду разработки Python, Encord Active, блокноты Jupyter, TensorBoard или Weights & Biases, вы найдете решение, которое наилучшим образом соответствует вашим потребностям и предоставляет необходимые функции и функции.

Использование Encord Active для отладки модели компьютерного зрения

Подход к отладке, ориентированный на данные, фокусируется на изучении данных, используемых для обучения и тестирования модели, для выявления проблем, которые могут повлиять на ее производительность. Этот подход включает в себя:

  • Очистка и предварительная обработка данных. Убедитесь, что данные, используемые для обучения и тестирования, чистые, полные и правильно отформатированы.
  • Визуализация данных. Используйте методы визуализации, такие как диаграммы рассеяния, гистограммы и диаграммы, чтобы понять распределение данных и определить любые выбросы или закономерности, которые могут повлиять на производительность модели.
  • Анализ распределения данных: проанализируйте разделение данных (обучающий набор, проверочный набор и тестовый набор), чтобы убедиться, что они репрезентативны для общего распределения данных, и избежать переобучения или недообучения модели.
  • Разработка функций. Изучите функции, используемые для обучения модели, чтобы убедиться, что они релевантны, информативны и не дублируют друг друга.
  • Оценка модели. Используйте соответствующие показатели для оценки производительности модели на данных обучения и тестирования.

Благодаря систематическому изучению данных, используемых для обучения и тестирования модели, ориентированный на данные подход может помочь выявить и решить проблемы, которые могут существенно повлиять на ее производительность. Однако самостоятельная реализация конвейера, ориентированного на данные, требует много времени.

Encord Active — это новый набор инструментов для активного обучения с открытым исходным кодом, разработанный с учетом подхода, ориентированного на данные. Он эффективно обнаруживает ошибки этикеток, позволяя исправить их несколькими простыми щелчками мыши. Его удобный интерфейс и разнообразная визуализация данных упрощают понимание и отладку моделей компьютерного зрения.

Encord Active группирует отладку данных по трем типам:

  • отладка данных:выбор правильных данных для использования маркировки данных, обучения модели и проверки.
  • Отладка меток: снижение количества ошибок и несоответствий меток.
  • отладка модели, ориентированной на данные: оценка производительности модели по отношению к различным подмножествам в наборе данных, определение того, на каких классах модель работает неэффективно.

Все эти показатели качества автоматически вычисляются для набора данных после того, как данные, метки и/или прогнозы выходных данных модели загружаются в инструмент. Например:

  • Вы можете легко найти ошибки маркировки в своем наборе данных (неправильно маркированные объекты, отсутствующие метки, неточные метки), предоставив Encord Active свой набор данных и предварительно обученную модель.
  • Функция поиска визуального сходства позволяет пользователям находить похожие изображения и дубликаты, а также контролировать качество этикеток.
  • Выбросы можно определить с помощью предварительно рассчитанных межквартильных диапазонов, отображаемых на странице сводки на основе показателей на уровне кадра.

Если вы хотите попробовать Encord Active сегодня, вы можете ознакомиться с Github Repo здесь.

Дополнительная литература:

Использование Jupyter для отладки модели компьютерного зрения

Jupyter — популярный инструмент с открытым исходным кодом, используемый для научных вычислений, анализа данных и визуализации. Это интерактивная вычислительная среда на базе Интернета, позволяющая создавать и совместно использовать документы, содержащие живой код, уравнения, визуализации и описательный текст. Ноутбуки Jupyter часто используются в исследованиях и разработках компьютерного зрения для быстрого прототипирования, тестирования и отладки моделей компьютерного зрения.

Для отладки модели компьютерного зрения с помощью Jupyter сначала необходимо установить необходимые библиотеки, такие как NumPy, Matplotlib, OpenCV и TensorFlow. После установки этих библиотек вы можете начать писать код в Jupyter, чтобы загрузить модель компьютерного зрения и протестировать ее. Jupyter позволяет отлаживать код модели с помощью функции «Отладка с помощью IPython». IPython — это расширенная интерактивная оболочка Python, которая предоставляет несколько инструментов для упрощения отладки.

Например, вы можете использовать pdb (отладчик Python) для пошагового выполнения кода и проверки переменных или использовать волшебную команду %debug для входа в интерактивный отладчик в Jupyter.

При отладке модели компьютерного зрения важно проверить точность модели, оценив ее на тестовом наборе данных. Чтобы визуализировать результаты оценки, вы можете использовать Matplotlib, чтобы построить историю потерь при обучении и точность модели или сравнить результаты модели с данными наземной истины.

Еще одним аспектом отладки модели компьютерного зрения является проверка внутреннего состояния модели, например весов, смещений и функций активации. В Jupyter вы можете проверять внутреннее состояние модели с помощью TensorBoard от TensorFlow. TensorBoard — это инструмент, предоставляющий визуальный интерфейс для визуализации внутреннего состояния модели TensorFlow. С помощью TensorBoard вы можете проверять веса и смещения модели, визуализировать график вычислений и отслеживать производительность модели во время обучения.

Наконец, Jupyter предоставляет возможность совместного использования и совместной работы над моделями компьютерного зрения. Делясь блокнотами Jupyter, вы можете делиться своим кодом, визуализациями и результатами с другими. Это упрощает сотрудничество с другими исследователями и инженерами при разработке и отладке моделей компьютерного зрения.

Использование весов и смещений для отладки модели компьютерного зрения

Weights & Biases — это платформа искусственного интеллекта, которая предоставляет интерактивную панель инструментов для мониторинга и отладки моделей машинного обучения. Платформа предлагает ряд функций для анализа производительности моделей глубоких нейронных сетей и понимания того, как они делают прогнозы.

Одной из ключевых особенностей Weights & Biases является возможность визуализировать процесс обучения модели машинного обучения. Платформа обеспечивает интерактивную визуализацию производительности модели с течением времени, включая потери, точность и другие показатели. Эти визуализации помогают определить тенденции и закономерности в производительности модели, помогая понять причины низкой производительности или внести улучшения в модель.

Еще одной особенностью этого инструмента является возможность анализа весов и смещений модели. Платформа предоставляет подробную информацию о параметрах модели, включая распределение весов, величину смещения и корреляцию между параметрами. Эта информация помогает понять, как модель делает прогнозы, и определить любые потенциальные проблемы или области для улучшения.

Weights & Biases также предоставляет интерактивный интерфейс для сравнения различных моделей и отслеживания результатов экспериментов. Платформа позволяет сравнивать производительность различных моделей по различным показателям, таким как точность, воспроизводимость и полнота. Это упрощает сравнение результатов разных моделей и выбор лучшей модели.

В дополнение к функциям визуализации и анализа, Weights & Biases также предоставляет функции совместной работы и совместного использования. Платформа позволяет вам делиться своими результатами с другими, упрощая сотрудничество с другими исследователями и инженерами. Это особенно полезно для команд, работающих над большими и сложными проектами машинного обучения.

С Weight & Biases вы можете загружать свои журналы TensorBoard в облако и сохранять весь свой анализ в одном месте. Метрики, отслеживаемые TensorBoard, будут регистрироваться в собственных диаграммах Weights & Biases.

Чтобы использовать Weights & Biases, вам необходимо интегрировать его в рабочий процесс машинного обучения. Платформа предоставляет API, который позволяет вам регистрировать информацию о вашей модели. После того, как информация будет зарегистрирована, она будет доступна на панели инструментов «Веса и смещения», где вы можете просмотреть и проанализировать результаты.

Использование TensorBoard для отладки модели компьютерного зрения

TensorBoard — веб-инструмент, позволяющий визуализировать и анализировать производительность моделей машинного обучения. Чтобы начать использовать функции TensorBoard, вам нужно выполнить два шага: зарегистрировать данные для TensorBoard, а затем запустить TensorBoard. Для отображения TensorBoard нужны данные в определенном формате. Чтобы регистрировать данные для TensorBoard, вы можете использовать класс SummaryWriter в фреймворках PyTorch или TensorFlow.

Это позволяет вам записывать скалярные данные, изображения, гистограммы и другие типы данных в файл, который может отображать TensorBoard. После регистрации данных запустите TensorBoard, выполнив команду tensorboard в терминале или командной строке. Это запустит веб-сервер, к которому вы можете получить доступ в своем веб-браузере для просмотра данных.

TensorBoard предоставляет множество функций отладки, таких как:

  • просмотреть архитектуру модели
  • отслеживать историю обучения модели
  • просматривать гистограммы и распределения весов модели
  • сравнить результаты эксперимента

TensorBoard позволяет просматривать архитектуру модели, что может помочь выявить потенциальные проблемы с моделью. Вы можете увидеть график модели и связи между его слоями.

С TensorBoard вы можете просматривать производительность модели с течением времени, что может помочь вам определить закономерности и тенденции в производительности модели. Это может быть особенно полезно, если вы обучаете модель в течение длительного времени, поскольку в противном случае может быть сложно отслеживать производительность модели.

TensorBoard может просматривать гистограммы и распределения весов модели, что может помочь вам выявить проблемы с весами модели. Например, если все веса одинаковы, это может указывать на то, что модель не учится на обучающих данных.

С помощью TensorBoard вы можете визуально оценить эффективность различных экспериментальных результатов, отображая их рядом друг с другом. Эта функция особенно полезна, когда вы экспериментируете с различными структурами моделей или значениями гиперпараметров, поскольку она позволяет определить наиболее оптимальную конфигурацию.

Используя TensorBoard для отладки модели компьютерного зрения, вы можете лучше понять производительность модели и выявить любые проблемы с моделью. Помните, что отладка моделей может быть итеративным процессом, поэтому может потребоваться несколько раундов экспериментов и анализа, чтобы модель работала оптимально.

Что мне делать после отладки моей модели компьютерного зрения?

После успешной отладки модели компьютерного зрения и повышения ее производительности следующим шагом будет развертывание модели для использования в производстве. Развертывание включает в себя интеграцию модели в более крупную систему, например мобильное приложение или веб-службу, и проведение дополнительного тестирования, чтобы убедиться, что модель работает должным образом в реальных условиях.

Крайне важно постоянно отслеживать производительность развернутой модели и вносить обновления по мере необходимости, чтобы поддерживать ее точность и производительность с течением времени. Это может включать настройку гиперпараметров модели, переобучение модели с новыми данными или тонкую настройку модели для решения конкретных проблем, которые могут возникнуть.

Кроме того, рекомендуется вести учет процесса отладки и любых изменений, внесенных в модель, поскольку эта информация может быть полезна для будущих улучшений или отладки. Эта информация также может помочь другим членам команды понять причины изменений, внесенных в модель, что может быть особенно важно в крупных организациях.

Наконец, важно учитывать общую устойчивость и масштабируемость модели. Это может включать разработку модели и системы развертывания для обработки растущих объемов данных и планирование будущих обновлений и обслуживания.

В заключение, после отладки модели компьютерного зрения крайне важно развернуть ее для использования в производственной среде. После запуска вам необходимо постоянно отслеживать его производительность, вести учет изменений и процесса отладки, а также учитывать устойчивость и масштабируемость модели. Эти шаги помогут гарантировать, что модель продолжает работать эффективно и оставаться актуальной и актуальной.

Хотите приступить к отладке модели в Encord Active?

Я хочу начать прямо сейчас — вы можете найти Encord Active на Github здесь.

"Можете ли вы сначала показать мне пример?" – посмотрите этот блокнот Colab.

"Я новичок, и мне нужно пошаговое руководство" — попробуйте "руководство по началу работы".

Если вы хотите поддержать проект, вы можете помочь нам, поставив звезду на GitHub ⭐

Хотите быть в курсе?

  • Подпишитесь на нас в Twitter и LinkedIn, чтобы узнать больше о компьютерном зрении, обучающих данных и активном обучении.
  • Присоединяйтесь к сообществу Slack, чтобы общаться и общаться.

Оригинал статьи можно прочитать здесь