Улучшите результаты

Сеть не удалась сегментировать треугольники и классифицировала каждый пиксель как "фон". Обучение, казалось, подходило к учебной точности, больше, чем 90%. Однако сеть только училась классифицировать фоновый класс. Чтобы изучить, почему это произошло, можно считать вхождение каждой пиксельной метки через набор данных.

tbl = countEachLabel(pxds)

tbl=2×3 table
         Name         PixelCount    ImagePixelCount
    ______________    __________    _______________

    {'triangle'  }         10326       2.048e+05   
    {'background'}    1.9447e+05       2.048e+05   

Большинство пиксельных меток для фона. Плохие результаты происходят из-за неустойчивости класса. Неустойчивость класса смещает процесс обучения в пользу доминирующего класса. Вот почему каждый пиксель классифицируется как "фон". Чтобы исправить это, используйте взвешивание классов для балансировки классов. Существует несколько методов для вычислительных весов класса. Одним из распространенных методов является обратное взвешивание частот, где веса классов являются обратными частотам классов. Это увеличивает вес, данный недостаточно представленным классам.

totalNumberOfPixels = sum(tbl.PixelCount);
frequency = tbl.PixelCount / totalNumberOfPixels;
classWeights = 1./frequency

classWeights = 2×1

   19.8334
    1.0531

Веса класса могут быть заданы с помощью pixelClassificationLayer. Обновите последний слой, чтобы использовать pixelClassificationLayer с обратными весами класса.

layers(end) = pixelClassificationLayer('Classes',tbl.Name,'ClassWeights',classWeights);

Обучите сеть снова.

net = trainNetwork(trainingData,layers,opts);

Training on single CPU.
Initializing input data normalization.
|========================================================================================|
|  Epoch  |  Iteration  |  Time Elapsed  |  Mini-batch  |  Mini-batch  |  Base Learning  |
|         |             |   (hh:mm:ss)   |   Accuracy   |     Loss     |      Rate       |
|========================================================================================|
|       1 |           1 |       00:00:00 |       72.27% |       5.4135 |          0.0010 |
|      17 |          50 |       00:00:11 |       94.84% |       0.1188 |          0.0010 |
|      34 |         100 |       00:00:23 |       96.52% |       0.0871 |          0.0010 |
|      50 |         150 |       00:00:35 |       97.29% |       0.0599 |          0.0010 |
|      67 |         200 |       00:00:47 |       97.46% |       0.0628 |          0.0010 |
|      84 |         250 |       00:00:59 |       97.64% |       0.0586 |          0.0010 |
|     100 |         300 |       00:01:10 |       97.99% |       0.0451 |          0.0010 |
|========================================================================================|

Попытайтесь сегментировать тестовое изображение снова.

C = semanticseg(testImage,net);
B = labeloverlay(testImage,C);
imshow(B)

Используя взвешивание класса, чтобы сбалансировать классы привел к лучшему результату сегментации. Дополнительные шаги, чтобы улучшить результаты включают увеличение числа эпох, используемых для обучения, добавления большего количества обучающих данных или изменения сети.

Загрузите обучающие данные

Пример использует простой набор данных 32 32 треугольных изображений в целях рисунка. Набор данных включает сопроводительные пиксельные достоверные данные метки. Загрузите обучающие данные с помощью imageDatastore и pixelLabelDatastore.

dataFolder = fullfile(toolboxdir('vision'),'visiondata','triangleImages');
imageFolderTrain = fullfile(dataFolder,'trainingImages');
labelFolderTrain = fullfile(dataFolder,'trainingLabels');

Создайте imageDatastore для изображений.

imdsTrain = imageDatastore(imageFolderTrain);

Создайте pixelLabelDatastore для пиксельных меток основной истины.

classNames = ["triangle" "background"];
labels = [255 0];
pxdsTrain = pixelLabelDatastore(labelFolderTrain,classNames,labels)

pxdsTrain = 
  PixelLabelDatastore with properties:

                       Files: {200x1 cell}
                  ClassNames: {2x1 cell}
                    ReadSize: 1
                     ReadFcn: @readDatastoreImage
    AlternateFileSystemRoots: {}

Создайте сеть Семантической Сегментации

Этот пример использует простую сеть семантической сегментации на основе расширенных сверток.

Создайте источник данных для обучающих данных и получите количество пикселей для каждой метки.

pximdsTrain = pixelLabelImageDatastore(imdsTrain,pxdsTrain);
tbl = countEachLabel(pxdsTrain)

tbl=2×3 table
         Name         PixelCount    ImagePixelCount
    ______________    __________    _______________

    {'triangle'  }         10326       2.048e+05   
    {'background'}    1.9447e+05       2.048e+05   

Большинство меток пикселей предназначены для фона. Этот классовый дисбаланс смещает процесс обучения в пользу доминирующего класса. Чтобы исправить это, используйте взвешивание классов для балансировки классов. Для вычисления весов классов можно использовать несколько методов. Одним из распространенных методов является обратное взвешивание частот, где веса классов являются обратными частотам классов. Этот метод увеличивает вес, придаваемый недостаточно представленным классам. Вычислите веса классов, используя обратное частотное взвешивание.

numberPixels = sum(tbl.PixelCount);
frequency = tbl.PixelCount / numberPixels;
classWeights = 1 ./ frequency;

Создайте сеть для классификации пикселей при помощи входного слоя изображений с входным размером, соответствующим размеру входных изображений. Затем задайте три блока свертки, нормализации партии. и слоев ReLU. Для каждого сверточного слоя задайте 32 3х3 фильтра с увеличивающимися коэффициентами расширения и заполните входные параметры, таким образом, они одного размера с выходными параметрами путем установки 'Padding' опция к 'same'. Чтобы классифицировать пиксели, включайте сверточный слой с K свертки 1 на 1, где K является количеством классов, сопровождаемых softmax слоем и pixelClassificationLayer с обратными весами класса.

inputSize = [32 32 1];
filterSize = 3;
numFilters = 32;
numClasses = numel(classNames);

layers = [
    imageInputLayer(inputSize)
    
    convolution2dLayer(filterSize,numFilters,'DilationFactor',1,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    convolution2dLayer(filterSize,numFilters,'DilationFactor',2,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    convolution2dLayer(filterSize,numFilters,'DilationFactor',4,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    convolution2dLayer(1,numClasses)
    softmaxLayer
    pixelClassificationLayer('Classes',classNames,'ClassWeights',classWeights)];

Обучение сети

Задайте опции обучения.

options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'MiniBatchSize', 64, ... 
    'InitialLearnRate', 1e-3);

Обучите сеть с помощью trainNetwork.

net = trainNetwork(pximdsTrain,layers,options);

Training on single CPU.
Initializing input data normalization.
|========================================================================================|
|  Epoch  |  Iteration  |  Time Elapsed  |  Mini-batch  |  Mini-batch  |  Base Learning  |
|         |             |   (hh:mm:ss)   |   Accuracy   |     Loss     |      Rate       |
|========================================================================================|
|       1 |           1 |       00:00:00 |       91.62% |       1.6825 |          0.0010 |
|      17 |          50 |       00:00:08 |       88.56% |       0.2393 |          0.0010 |
|      34 |         100 |       00:00:15 |       92.08% |       0.1672 |          0.0010 |
|      50 |         150 |       00:00:23 |       93.17% |       0.1472 |          0.0010 |
|      67 |         200 |       00:00:31 |       94.15% |       0.1313 |          0.0010 |
|      84 |         250 |       00:00:38 |       94.47% |       0.1167 |          0.0010 |
|     100 |         300 |       00:00:46 |       95.04% |       0.1100 |          0.0010 |
|========================================================================================|

Тестирование сети

Загрузите тестовые данные. Создайте imageDatastore для изображений. Создайте pixelLabelDatastore для пиксельных меток основной истины.

imageFolderTest = fullfile(dataFolder,'testImages');
imdsTest = imageDatastore(imageFolderTest);
labelFolderTest = fullfile(dataFolder,'testLabels');
pxdsTest = pixelLabelDatastore(labelFolderTest,classNames,labels);

Сделайте предсказания с помощью тестовых данных, и обучил сеть.

pxdsPred = semanticseg(imdsTest,net,'MiniBatchSize',32,'WriteLocation',tempdir);

Running semantic segmentation network
-------------------------------------
* Processed 100 images.

Оцените точность предсказания с помощью evaluateSemanticSegmentation.

metrics = evaluateSemanticSegmentation(pxdsPred,pxdsTest);

Evaluating semantic segmentation results
----------------------------------------
* Selected metrics: global accuracy, class accuracy, IoU, weighted IoU, BF score.
* Processed 100 images.
* Finalizing... Done.
* Data set metrics:

    GlobalAccuracy    MeanAccuracy    MeanIoU    WeightedIoU    MeanBFScore
    ______________    ____________    _______    ___________    ___________

       0.95237          0.97352       0.72081      0.92889        0.46416  

Для получения дополнительной информации об оценке сетей семантической сегментации смотрите evaluateSemanticSegmentation.

Сегмент новое изображение

Считывание и отображение тестового изображения triangleTest.jpg.

imgTest = imread('triangleTest.jpg');
figure
imshow(imgTest)

Сегментируйте тестовое изображение с помощью semanticseg и отобразите результаты с помощью labeloverlay.

C = semanticseg(imgTest,net);
B = labeloverlay(imgTest,C);
figure
imshow(B)