简介
计算机视觉是近年来需求激增的人工智能 的一个子集。这要归功于我们今天拥有的强大计算能力和海量数据的可用性。我们都在日常生活中以某种形式使用过计算机视觉应用程序，比如我们移动设备上的面部解锁，甚至我们在 Instagram 和 Snapchat 中使用的滤镜。但是，拥有如此强大的功能，也存在许多限制其实施的因素。
在这篇文章中，我们将讨论常见的**计算机视觉问题**，它们产生的原因以及如何解决这些问题。
目录
简介
为什么计算机视觉中会出现问题？
常见的计算机视觉问题
结论
为什么计算机视觉中会出现问题？
在使用计算机视觉 系统时，会遇到许多技术问题，例如，解释视觉数据的内在复杂性。克服这些问题可以帮助开发健壮且适应性强的视觉系统。在本节中，我们将深入探讨计算机视觉问题产生的原因。
视觉数据多样性
例如，在照明、透视或物体遮挡等方面，**视觉表示**的多样性构成了巨大的挑战。需要克服这些差异，以消除任何视觉差异。
维度复杂性
由于每张图像都由数百万像素组成，**维度复杂性**成为需要跨越的另一个障碍。这可以通过采用不同的技术和方法来实现。
数据集完整性
**视觉数据**的完整性可能以压缩异常或传感器噪声的形式被破坏。需要在降噪和特征保留之间取得平衡。
内部类别差异
然后，同一类别内部存在差异。这意味着什么？好吧，对象类别的多样性对算法提出了挑战，因为它们需要识别大量变化中的**统一特征**。这需要提炼定义类别的本质属性，同时忽略表面的差异。
实时决策
**实时处理**可能会很烦人。当为自主导航或交互式增强现实做出决策时，这就会发挥作用，这些决策需要计算框架和算法的最佳性能，以进行快速准确的分析。
三维感知
这不是一个问题，而是一项关键任务，即推断三维。这涉及从二维图像中提取三维见解。在这里，算法必须遍历深度和空间关系的模糊性。
标记数据集稀缺
训练最先进模型时，带注释数据的稀缺或大量标记数据集的稀缺构成了另一个问题。这可以通过使用无监督和半监督学习来克服。计算机视觉问题可能产生的另一个原因是，视觉系统容易做出错误的预测，而研究人员可能没有注意到这一点。
虽然我们正在讨论标记数据集的稀缺问题，但也必须了解**错误标记**。当附加到对象上的标签被错误标记时，就会发生这种情况。它会导致模型部署期间出现不准确的预测。
伦理考量
**伦理考量**在人工智能中至关重要，在计算机视觉中也不例外。这可能是深度学习模型中的偏差或任何歧视性结果。这强调了对数据集整理或算法开发采用适当方法的必要性。
多模式实现
将计算机视觉整合到更广泛的技术生态系统（如 NLP 或机器人技术）中，不仅需要技术兼容性，还需要共同理解。
我们只触及了不同机器视觉问题原因的表面。现在，我们将深入探讨常见的**计算机视觉问题**及其解决方案。
常见的计算机视觉问题
在使用深度学习 算法和模型时，通常会在将健壮且高效的系统投入使用之前遇到多个问题。在本节中，我们将讨论遇到的常见**计算机视觉问题**及其解决方案。
GPU 计算不足
**GPU** 或**图形处理单元**最初是为加速图形处理而设计的。英伟达一直是 GPU 领域的领跑者。那么，GPU 与计算机视觉有什么关系？好吧，过去十年，GPU 的需求激增，用于加速机器学习和深度学习训练。
寻找合适的 GPU 可能是一项艰巨的任务。大型 GPU 价格昂贵，如果您考虑迁移到云，就会经常出现短缺。GPU 需要进行优化，因为我们大多数人无法访问机器集群。
内存是选择合适 GPU 时最关键的方面之一。**低 vRAM**（低内存 GPU）会严重阻碍大型计算机视觉和深度学习项目的进度。
解决这一内存难题的另一种方法是 GPU 利用率。GPU 利用率是指在特定时间点使用图形卡的百分比。
那么，导致 GPU 利用率低的原因有哪些呢？
- 某些视觉应用程序可能需要大量的内存带宽，这意味着 GPU 可能需要很长时间才能将数据传输到内存或从内存传输到内存。这可以通过利用内存访问模式来解决。
- 一些计算任务可能不太密集，这意味着 GPU 可能没有被充分利用。这可能是条件逻辑或其他不适合并行处理的操作。
- 另一个问题是 CPU 无法快速将数据提供给 GPU，导致 GPU 处于闲置状态。通过使用异步数据传输，可以解决这个问题。
- 一些操作，例如内存分配或显式同步，可能会完全停止 GPU 并导致其处于闲置状态，这也会导致 GPU 利用率低下。
- 导致 GPU 利用率低下的另一个原因是线程并行化效率低下，其中工作负载没有均匀分布到 GPU 的所有核心上。
我们需要有效地监控和控制**GPU 利用率**，因为它可以显着提高模型的性能。这可以通过使用 NVIDIA 系统管理界面等工具来实现，该工具提供有关 GPU 多个方面的实时数据，例如内存使用情况、功耗和温度。让我们来看看如何利用这些工具来更好地优化 GPU 使用率。
- **批次大小调整：**较大的批次大小会消耗更多内存，但也可能提高整体吞吐量。提高 GPU 利用率的一步是在训练模型时修改批次大小。可以通过测试不同的批次大小来修改批次大小，并帮助我们找到内存使用率和性能之间的平衡。
- **混合精度训练：**提高 GPU 效率的另一种解决方案是混合精度训练。它在张量核心上执行计算时使用低精度数据类型。这种方法不仅减少了计算时间和内存需求，而且不会影响精度。
- **分布式训练：**解决高 GPU 使用率的另一种方法是在多个 GPU 之间分配工作负载。通过利用 TensorFlow 中的 MirroredStrategy 或 PyTorch 中的 DistributedDataParallel 等框架，可以简化分布式训练方法的实施。
GPU 的两个标准系列是**RTX** 和**GTX** 系列，其中 RTX 是更新、更强大的显卡，而 GTX 是较旧的系列。在投资任何一个系列之前，务必对其进行研究。选择合适 GPU 时需要考虑的一些因素包括分析项目需求和计算所需的内存。一个好的起点是拥有至少 8GB 的显存，以确保深度学习模型训练顺利进行。
如果您预算有限，那么 Google Colab 或 Azure 等替代方案可以提供有限时间段内免费使用 GPU 的机会。因此，您无需投资 GPU 就可以完成视觉项目。
如您所见，GPU 等硬件问题在训练模型时很常见，但有很多方法可以解决这些问题。
数据分布和质量差
馈送到视觉模型中的数据集质量至关重要。对注释进行的每次更改都必须转化为项目中更好的性能。纠正所有这些不准确之处可以极大地提高生产模型的**总体准确率**，并极大地提高标签和注释的质量。
图像或视频数据集中质量差的数据可能对研究人员造成很大困扰。另一个问题是可能无法获得高质量数据，这会导致我们无法产生所需的结果。
尽管存在用于标记数据的**人工智能辅助**自动化工具，但提高这些数据集的质量可能很耗时。再加上数据集中有数千张图像和视频，并在粒度级别上检查它们；寻找不准确之处可能是一项艰巨的任务。
数据分布不佳会严重影响这些模型的性能和泛化能力。让我们看看造成数据分布不佳或错误的原因以及它们的解决方案。
图像标记错误
**图像标记错误**是指分配的分类或连续标签与图像中描绘的实际视觉内容之间存在冲突时发生的。这可能是由于人工标记过程中的人为错误造成的
- 手动注释过程
- 自动标记系统中的算法误分类，或
- 容易受到主观解释影响的模糊视觉表示
如果训练数据集中存在误标记图像，则会导致学习算法中特征-标签关联错误。这会导致模型准确率下降，以及模型从训练数据泛化到新数据集的能力下降。
为了克服误标记图像
- 我们可以实施严格的数据集审计协议
- 利用多个标注者的共识标注来确保标签准确性
- 实施高级机器学习算法，可以通过迭代优化过程识别和纠正误标记的实例
缺少标签
另一个问题是，当数据集中一部分图像没有标签时。这可能是由于
- 标注过程中的疏忽
- 人工标注工作量过大，或者
- 自动检测算法未能识别图像中的相关特征
缺少标签会导致训练过程出现偏差，因为数据集的一部分没有标签。在这种情况下，深度学习模型会接触到不完整的数据分布表示，导致模型在应用于未标记数据时表现不佳。
通过利用半监督学习技术，我们可以消除缺少标签。通过在模型训练中利用标记数据和未标记数据，我们可以增强模型对潜在数据分布的接触。此外，通过部署更有效的检测算法，我们可以减少缺少标签的发生率。
数据不平衡
数据不平衡可以表现为某些类别的出现频率明显高于其他类别，导致类别表示比例失衡。
与缺少标签类似，不平衡数据集上的不平衡训练会导致机器学习模型对表示频率较高的类别产生偏差。这会严重影响模型准确识别和分类欠表示类别实例的能力，并会严重限制其在需要跨各种类别均衡表现的场景中的适用性。
可以通过以下技术来解决数据不平衡问题
- 对少数类别进行过采样
- 对多数类别进行欠采样
- 通过生成对抗网络 (GAN) 等技术生成合成数据，或
- 实现自定义损失函数
我们必须解决与数据分布不良或数据缺乏相关的任何复杂挑战，因为这些挑战会导致模型性能低下或出现偏差。通过结合先进的算法策略和持续的模型评估，可以开发出健壮、准确和公平的计算机视觉模型。
数据增强组合不当
训练深度学习模型时的一个巨大限制因素是缺乏大规模标记数据集。这就是数据增强发挥作用的地方。
什么是数据增强？
数据增强是利用基于图像处理的算法对数据进行一定程度的扭曲，从而增加可用数据点的数量。它不仅有助于增加数据大小，还有助于提高模型对之前从未见过图像的泛化能力。通过利用数据增强，我们可以一定程度上解决数据问题。一些数据增强技术包括
- 图像偏移
- 裁剪
- 水平翻转
- 平移
- 垂直翻转
- 高斯噪声
- 旋转
数据增强用于生成一个比原始数据集更庞大的合成数据集。如果模型在生产中遇到任何问题，那么增强图像以创建更广泛的数据集将有助于更好地对其进行泛化。
让我们探讨一些基于任务的计算机视觉中数据增强组合不当的原因。
过度旋转
过度旋转会导致模型难以学习物体的正确方向。这主要体现在目标检测等任务中，因为目标通常以标准方向出现（例如路标），或者某些方向是不现实的。
重噪声
在图像中过度添加噪声可能对需要识别类别之间细微差异的任务产生反作用，例如生物学中物种分类。噪声会掩盖重要的特征。
随机裁剪
随机裁剪会导致移除图像中一些重要的部分，而这些部分对于正确分类或检测至关重要。例如，随机裁剪医学图像的一部分可能会移除对诊断至关重要的病理特征。
亮度过高
对亮度或对比度进行极端的调整会导致重要诊断特征的外观发生改变，从而导致模型出现误判。
过度扭曲
假设我们要以激进的方式应用几何扭曲（例如极端倾斜或扭曲）。在这种情况下，它会显著改变图像中文本的外观，使模型难以在光学字符识别 (OCR) 任务中准确识别字符。
颜色抖动
颜色抖动是在处理数据增强时可能会遇到的另一个问题。对于任何以颜色为主要区分特征的任务，过度修改颜色，例如亮度、对比度或饱和度，可能会扭曲物体的自然颜色分布，并误导模型。
避免过度增强需要对模型的需求和局限性有深刻的了解。让我们探索一些标准指南，以帮助避免不当的增强做法。
了解任务和数据
首先，我们需要了解手头的任务，例如是分类还是检测，以及图像的性质。然后，我们需要选择合适的增强形式。了解你的数据集的特征也很重要。如果你的数据集包含来自不同方向的图像，则可能不需要过度旋转。
使用适当的增强库
尝试使用 Albumentations、imgaug 或 TensorFlow 和 PyTorch 的内置增强功能等库。它们提供对增强过程的广泛控制，允许我们指定应用的增强程度。
实施条件增强
根据图像的内容或元数据使用增强。例如，避免对图像进行不必要的裁剪，因为这些图像的重要特征很可能位于边缘附近。
根据模型的性能或在不同的训练阶段动态调整增强强度。
微调增强参数
找到合适的平衡点，既可以提高模型的鲁棒性，又不会将数据扭曲到无法识别的程度。可以通过仔细调整参数来实现这一点。
进行增量更改，从轻微的增强开始，逐渐增加增强强度，同时监控对模型性能的影响。
优化增强管道
管道中的任何多个增强都必须进行优化。我们还必须确保组合任何增强不会导致出现不真实的图像。
在合理的范围内使用随机参数，以确保多样性，而不是过度扭曲。
验证和实验
定期在未增强验证集上验证模型，以确保增强可以提高模型的泛化能力，而不是记住噪声。
并行尝试不同的增强策略，以比较它们对模型性能的影响。
如上所述，处理数据增强时会遇到许多问题，例如亮度过高、颜色抖动或重噪声。但是，通过利用裁剪、图像偏移、水平翻转和高斯噪声等技术，我们可以减少数据增强组合不当的情况。
模型架构选择不当
选择不当的模型架构是另一个常见的计算机视觉问题，它可能是由许多因素造成的。它们会影响模型的整体性能、效率和在特定计算任务中的适用性。
让我们讨论一些常见的模型架构选择不当的原因。
缺乏领域理解
一个常见的问题是缺乏对问题空间或任务需求的了解。不同的架构需要在不同的领域具备精通。例如，卷积神经网络 (CNN) 对图像数据至关重要，而循环神经网络 (RNN) 则适用于序列数据。对任务细微差别的了解不足会导致选择与任务需求不符的架构。
计算限制
我们必须始终牢记我们可用的计算资源。需要高计算能力和内存的模型可能不适合部署。这会导致选择更简单、效率更低的模型。
数据约束
选择合适的架构在很大程度上取决于可用数据的量和完整性。复杂的模型需要大量高质量、标记数据的训练。在数据稀缺、噪声、不平衡或模型复杂度更高的场景中，更复杂的模型可能无法获得更好的性能，甚至可能导致过拟合。
对架构范式的了解有限
随着深度学习的巨大进步，许多新的架构和模型不断涌现。然而，研究人员默认使用他们熟悉的模型，而这些模型可能不是他们预期结果的最佳选择。我们必须始终关注深度学习和计算机视觉领域的最新成果，以分析新架构的优势和局限性。
低估任务复杂度
模型架构选择不当的另一个原因是未能准确评估任务的复杂度。这会导致采用过于简单的模型，无法捕获数据中的重要特征。这可能是由于不完整或未进行全面的探索性数据分析，或未完全认识到数据的细微差别和差异。
忽略部署约束
部署环境对架构选择过程有重大影响。对于实时应用程序或部署在处理能力有限的设备上（例如智能手机、物联网设备），需要优化内存和计算效率的架构。
要管理这些模型架构选择不当的问题，需要关注最新的架构，同时全面了解问题领域和数据特征，并仔细考虑与模型部署和功能相关的实际约束。
现在，我们已经探讨了模型架构选择不当的可能原因，让我们看看如何避免这些问题。
平衡模型
可能遇到的两个常见挑战是过拟合模型，该模型过于复杂，过度拟合数据，以及欠拟合模型，该模型过于简单，无法从数据中推断模式。我们可以利用正则化或交叉验证等技术来优化模型的性能，以避免过拟合或欠拟合。
了解模型局限性
接下来，我们需要充分了解不同算法和模型的局限性和假设。不同的模型有不同的优缺点。它们都需要数据满足不同的条件或属性才能获得最佳性能。例如，有些模型对噪声或异常值敏感，有些模型更适合不同的任务，例如检测、分割或分类。我们必须了解每种模型背后的理论和逻辑，并检查数据是否满足所需条件。
防止数据泄露
数据泄漏是指将测试集中的信息用于训练模型的情况。这会导致对模型准确率和性能的偏差估计。一个好的经验法则是，在进行任何步骤（如预处理或特征工程）之前，将数据分成训练集和测试集。也可以避免使用受目标变量影响的特征。
持续评估
一个常见的误解是研究人员认为部署是项目的最后阶段。我们需要持续监控、分析和改进已部署的模型。视觉模型的准确率会随着时间的推移而下降，因为它们会根据数据子集进行泛化。此外，它们可能难以适应复杂的用户输入。这些原因进一步强调了部署后监控模型的必要性。
持续评估和改进的一些步骤包括
- 实施稳健的监控系统
- 收集用户反馈
- 利用合适的工具进行最佳监控
- 参考现实场景
- 通过分析模型效率或准确率下降的根本原因来解决潜在问题
与其他计算机视觉问题类似，必须勤奋地选择正确的模型架构，方法是评估可用的计算资源、数据约束，具备良好的领域专业知识，并找到既不过拟合也不欠拟合的最佳模型。遵循所有这些步骤将抑制模型架构的选择错误。
超参数调整不当
在我们深入研究超参数调整不当的原因及其解决方案之前，让我们先看看什么是超参数。
什么是超参数？
超参数是模型的配置，模型不是从数据中学习，而是从训练前提供的输入中学习。它们为学习过程提供了一条途径，并影响模型在训练和预测过程中的行为。学习率、批次大小和层数是超参数的一些实例。它们可以根据计算资源、任务的复杂性以及数据集的特性进行设置。
深度学习中超参数调整不当会对模型性能、训练效率和泛化能力产生不利影响。超参数是模型外部的配置，无法直接从数据中学习。超参数对训练模型的性能和训练算法的行为至关重要。以下是一些超参数调整不当的缺点。
过拟合或欠拟合
如果超参数没有正确调整，模型可能会将训练数据中的噪声作为合法模式捕获。例如，在没有适当正则化的情况下，层数或神经元过多，或者容量过大。
另一方面，欠拟合可能是由于模型过于简单，无法捕获数据的底层结构，这是由于调整不当造成的。或者，由于模型容量低或学习率低，训练过程可能在模型从数据中学习到足够信息之前就停止了。
泛化能力差
超参数调整不当会导致模型在训练数据上表现良好，但在未见数据上表现不佳。这表明模型没有很好地泛化，这通常是过拟合的结果。
训练效率低下
一些超参数控制训练过程的效率，包括批次大小和学习率。如果这些参数没有适当地调整，模型将需要更长的时间进行训练，需要比必要更多的计算资源。如果学习率太小，收敛速度可能会变慢，但如果学习率太大，训练过程可能会振荡或发散。
难以收敛
超参数设置不当会导致收敛困难。例如，学习率过高会导致模型的损失波动而不是稳定下降。
资源浪费
训练深度学习模型需要相当大的计算能力和时间。超参数调整不当会导致许多不必要的训练运行。
模型不稳定
在某些情况下，超参数配置会导致模型不稳定，即数据或模型初始化的微小变化会导致性能发生巨大变化。
使用系统化的超参数优化策略对于缓解这些问题至关重要。
微调这些超参数至关重要，因为它们会显著影响模型的性能和准确性。
让我们探索一些常见的超参数优化方法。
- 学习率：为了防止欠拟合或过拟合，找到最佳学习率至关重要，以防止模型在训练过程中更新其参数过快或过慢。
- 批次大小：在模型训练期间，批次大小决定每次迭代处理多少个样本。这会影响模型的训练动态、内存需求和泛化能力。批次大小的选择应根据计算资源和模型将要训练的数据集的特性进行选择。
- 网络架构：网络架构概述了神经网络的蓝图，详细说明了其层的排列和连接。这包括指定总层数，识别不同类型的层（如卷积层、池化层或全连接层），以及它们的设置方式。网络架构的选择至关重要，应根据任务的复杂性和可用的计算资源进行调整。
- 内核大小：在卷积神经网络 (CNN) 领域，内核大小至关重要，因为它定义了用于提取特征的感受野的范围。这种选择会影响模型区分细节和空间信息的能力。调整内核大小是一种权衡，以确保模型有效地捕获局部和更广泛的特征。
- 丢弃率：丢弃是一种策略，通过在训练阶段随机省略神经网络的一部分单元来防止过拟合。丢弃率是每个单元被省略的可能性。通过这样做，它迫使网络学习更通用的特征，并减少对任何单个单元的依赖。
- 激活函数：这些函数将非线性引入神经网络，决定每个节点的输出。常用的选项包括 ReLU（修正线性单元）、sigmoid 和 tanh。激活函数的选择至关重要，因为它会影响网络学习复杂模式的能力，并影响其训练的稳定性。
- 数据增强技术：诸如旋转、缩放和翻转之类的技术用于为训练数据引入更多多样性，增强其范围。调整与数据增强相关的超参数，例如旋转角度范围、缩放因子和翻转的概率，可以微调增强过程。这反过来有助于模型更好地泛化到新的、未见的数据。
- 优化算法：优化算法的选择会影响模型在训练期间学习的速度和平滑度。常用的算法包括随机梯度下降 (SGD)、ADAM 和 RMSprop。调整与这些算法相关的超参数，例如动量、学习率衰减和权重衰减，在优化训练动态方面发挥着重要作用。
使用系统化的超参数优化策略对于缓解这些问题至关重要。
不切实际的项目时间线
这是一个更广泛的主题，它会影响所有研究领域，不仅仅是计算机视觉和深度学习。它不仅会影响我们的心理状态，还会破坏我们的士气。一个主要原因可能是个人设置了不切实际的截止日期，通常无法衡量完成手头项目或任务所需的时间或精力。如前所述，这会导致士气低落或降低自尊心。
现在，将我们的注意力转向计算机视觉领域，截止日期可能从收集数据的时间到部署模型的时间不等。我们如何解决这个问题？让我们看看我们可以采取的一些步骤，不仅让我们按时完成，而且还可以部署健壮且准确的视觉系统。
定义你的目标
在我们深入研究计算机视觉项目的细节之前，我们需要清楚地了解我们希望通过它实现什么。这意味着识别和定义最终目标、目标和里程碑。这也需要传达给相关团队，这可能是我们的同事、客户和赞助商。这将消除任何不切实际的时间线或错位。
规划
一旦我们设定了目标，我们就会进入我们的第二步，规划和优先排序。这包括了解和可视化我们的工作流程、利用合适的工具、成本估算和时间线，以及分析可用的资源，无论是硬件还是软件。我们必须以最佳方式分配它们，避免任何依赖关系或风险，并消除任何可能影响项目的假设。
测试
一旦我们确定了工作流程，我们就会开始实施和测试阶段，在此阶段我们编写代码、调试和验证所做的推断。必须记住模型开发、文档、代码审查和框架测试的最佳实践。这可能涉及适当使用 OpenCV、PyTorch、TensorFlow 或 Keras 等工具和库来帮助模型执行我们训练它们执行的任务，这些任务可能是分割、检测或分类、模型评估以及模型的准确性。
审查
这使我们进入我们的最后一步，项目审查。我们从结果中得出推断，分析反馈，并对其进行改进。我们还需要检查它与赞助商或用户提供的建议是否一致，并进行任何必要的迭代。
一开始，跟上项目截止日期可能是一项艰巨的任务，但随着更多经验和正确的心态，我们将拥有更好的时间管理能力，并在每一个即将到来的项目中取得更大的成功。
结论
我们已经到了这篇有趣的文章的结尾。我们已经涵盖了人们在旅途中遇到的六个最常见的计算机视觉问题，从 GPU 计算的不足到超参数调整不当。我们已经全面深入研究了它们的原因，以及如何通过利用不同的方法和技术来克服所有这些问题。 更多关于人工智能、深度学习和计算机视觉领域的有趣文章即将到来。下一次再见！
