在工業(yè)場景中,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)決定了下限,數(shù)據(jù)決定著上限,要想模型有好的表現(xiàn),數(shù)據(jù)是至關(guān)重要的。下面就這個項目來說一說,工業(yè)缺陷檢測在標(biāo)注數(shù)據(jù)時需要注意的幾個事項:
1、離得比較近的缺陷就合并在一個框里
以上兩個圖里的缺陷都是可以合并的,一是為了保持缺陷的完整性,同一個缺陷被標(biāo)注成好多個,會給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)造成誤解,同時也避免出現(xiàn)多個小目標(biāo)。
2、盡量不要有太細長的目標(biāo)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積基本上都是3*3的,而且先驗框anchor在設(shè)計寬高比時一般也是在1左右,回歸非常細長的目標(biāo),需要比較大的感受野和寬高比,不一定能做得很好。如圖左邊那塊目標(biāo),可以合并一下,稍微標(biāo)大一點,把長寬比例搞得居中一點。
3、不要打太小的目標(biāo),比如低于10x10像素的
模型一般都對小目標(biāo)不敏感,除非采用比較好的trick,就拿YOLOv4來說,到第三次下采樣的特征圖才拿去后面做檢測,也就是在原圖上最小都有8個像素,才能在特征圖上體現(xiàn)為1個像素。有人會杠了,那我的目標(biāo)就是小目標(biāo)啊,小哥,我說了,另外還有很多trick的,不在本文討論范圍,打標(biāo)簽這個環(huán)節(jié)你要么打大點,要么不要打,或者把局部區(qū)域放大成大圖,再打標(biāo)簽,不然送到模型里頭,也是沒用的。這跟嚴(yán)謹(jǐn)不嚴(yán)謹(jǐn)沒有任何關(guān)系。
YOLOv4網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖
4、不要標(biāo)注特別不明顯的特征
這一條相信都能理解,特征連人都認(rèn)不出來,哪個網(wǎng)絡(luò)都不好識別吧。像這種標(biāo)注框,恐怕誰都不好認(rèn)吧。
5、框的位置盡量準(zhǔn)確一點,把缺陷部分剛好框進去
像右下角那個框,完全可以打大點吧。
6、需要檢測的缺陷在訓(xùn)練集中至少要出現(xiàn)一次相似的
另外,需要多說一句,跟標(biāo)注無關(guān)的。就是雖然都是缺陷,但實際上也分很多種的,如果訓(xùn)練集里都沒有出現(xiàn)過相似的,就基本上別指望測試時能夠檢測出來了。比如下圖中,雖然只劃分了一類缺陷,但是從特征的角度來說,實際上已經(jīng)是好幾類了,比如劃痕、凸起、裂開。還是回到開頭那句話:網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)決定了下限,數(shù)據(jù)決定上限。目前的技術(shù),不靠大量的數(shù)據(jù)喂,是訓(xùn)練不出很好的模型的。
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審核編輯:劉清
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原文標(biāo)題:工業(yè)缺陷檢測中數(shù)據(jù)標(biāo)注需要注意的幾個事項
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