OpenCV分享：计算机视觉的六大问题、原因以及解决方案
计算机视觉的六大问题
（映维网Nweon 2024年03月14日）在之前的博文中，OpenCV分享了包括朴素起源，背后机制，任务，以及领先品牌如何利用其潜力来推动其业务向前发展等的计算机视觉基础知识，成为计算机视觉工程师的指南，以及计算机视觉研究不同阶段等等。
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在新一篇博文中，这家机构将介绍计算机视觉的六大问题，它们出现的原因，以及如何解决它们。
导读
计算机视觉是人工智能的一个新分支，而需求在近年来出现了激增现象。我们可以把这归功于我们今天拥有了令人难以置信的计算能力和大量可用的数据。在日常生活中，我们都以某种形式使用过计算机视觉应用程序，比如智能手机的面容解锁，甚至是Instagram和Snapchat等应用使用的滤镜。但即便是这样，目前依然存在诸多因素限制了它的实现。
在这篇文章中，我们将讨论常见的计算机视觉问题，它们出现的原因，以及如何解决它们。
为什么计算机视觉会出现问题？
当使用计算机视觉系统时，它们会提出诸多可能出现的技术问题，例如解释视觉数据的固有复杂性。克服相关问题有助于开发健壮且适应性强的视觉系统。在本节中，我们将深入研究计算机视觉问题产生的原因。
- 视觉数据多样性：视觉表现的多样性，比如物体的照明、透视或遮挡等，这带来了巨大的挑战。你需要克服它们以消除任何视觉差异。
- 尺寸复杂性：由于每张图像都由数百万像素组成，尺寸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。
- 数据完整性：视觉数据的完整性可能以压缩异常或传感器噪点的形式而遭到破坏。需要在降噪和保留特征之间取得平衡。
- 内部类变化：然后，在相同的类中存在可变性。这是什么意思？对象类别的多样性对算法提出了挑战，要在大量的变化中识别出统一的特征。这需要在忽略表面差异的同时，提炼出定义一个类别的典型属性。
- 实时决策：实时处理在为自主导航或交互式增强现实做出决策时发挥作用，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：这不是一个问题本身，而是一个关键的任务，即推断三维空间。这包括从二维图像中提取三维信息。在这里，算法必须遍历深度和空间关系的模糊性。
- 标记数据集稀缺性：在训练最先进的模型时，标注数据或广泛标记数据集的稀缺性提出了另一个问题。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出现的另一个原因是，视觉系统容易做出错误的预测，而研究人员可能不会注意到这一点。当我们讨论标记数据集稀缺性的话题时，我们同时必须熟悉不正确的标记。当贴错标签时，就会发生这种情况。在模型部署期间，它可能导致不准确的预测。
- 道德的考虑：伦理考虑在人工智能中至关重要，在计算机视觉中同样不例外。这可能是深度学习模型中的偏见或任何歧视性结果。这强调了对数据集管理或算法开发的适当方法的需要。
- 多模态的实现：将计算机视觉整合到更广泛的技术生态系统中，这不仅需要技术兼容性，同时需要共同的理解。
对于以上所列，我们只触及了不同机器视觉问题的表面原因。现在，我们将进入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，在强大而高效的系统投入使用之前，人们往往会遇到多个问题。在本节中，我们将讨论人们遇到的常见计算机视觉问题及其解决方案。
1. GPU计算不足
图形处理器最初是为加速图形处理而设计。英伟达一直在GPU领域的排行榜上名列前茅。所以，GPU与计算机视觉有什么关系呢？在过去的十年里，人们对加速机器学习和深度学习训练的GPU需求激增。
找到合适的GPU可能是一项艰巨的任务。先进的GPU价格不菲，而如果你考虑迁移到云端，它经常会出现短缺。GPU需要优化，我们大多数人都没有机会访问机器集群。
在选择合适的GPU时，内存是最关键的方面之一。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展。
解决这个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的图形卡的百分比。
所以，造成GPU利用率低下的原因是什么呢？
- 特定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。这可以通过利用内存访问模式进行排序。
- 特定计算任务可能不那么密集，这意味着GPU可能没有充分利用。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不能快速向GPU提供数据，导致GPU空转。通过使用异步数据传输，我们可以解决这个问题。
- 特定操作，如内存分配或显式同步可以完全停止GPU并导致其空闲，这再次导致GPU利用率低下。
- GPU利用率低的另一个原因是线程并行化效率低下，工作负载没有均匀地分布在GPU的所有核心之上。
为了显著提高模型的性能，我们需要有效地监控和控制GPU的利用率。这可以通过英伟达系统管理接口等工具来实现，它们可以提供GPU多个方面的实时数据，如内存消耗、电源使用和温度。下面我们来看看如何利用相关工具来更好地优化GPU使用。
- 批大小调整：更大的批大小将消耗更多内存，但可以提高总体吞吐量。提高GPU利用率的一个步骤是在训练模型时修改批处理大小。可以通过测试各种批大小来修改批大小，并帮助我们在内存使用和性能之间取得适当的平衡。
- 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。在张量核执行计算时，它使用较低精度的数据类型。这种方法不仅减少了计算时间和内存需求，而且不影响准确性。
- 分布式训练：另一种解决高GPU使用率的方法是将工作负载分布在多个GPU之上。通过利用像 MirroredStrategy from TensorFlow或DistributedDataParallel from PyTorch这样的框架，我们可以简化分布式训练方法的实现。
两个标准的GPU系列是RTX和GTX系列，其中RTX是更新，更强大的图形卡，而GTX是旧系列。在投资之前，有必要对它们进行研究。在选择合适的GPU时，需要注意的几个因素包括分析项目需求和计算所需的内存。一个合适的起点是拥有至少8GB的视频RAM，以用于无缝深度学习模型训练。
如果预算有限，市场有其他选择，比如Google Colab或Azure，它们允许限时免费使用GPU。所以，无需投资GPU就可以完成你的愿景项目，。
在训练模型时，像GPU这样的硬件问题非常常见，但有很多方法可以解决这个问题。
2 数据分布和质量差
输入视觉模型的数据集的质量至关重要。对注释所做的每一次更改都必须转化为项目中更好的性能。纠正相关错误可以大大提高生产模型的整体准确性，并大大提高标签和注释的质量。
图像或视频数据集中的低质量数据可能给研究人员带来非常大的问题。另一个问题可能是无法访问高质量的数据，这导致我们无法产生期望的输出。
尽管有人工智能辅助的自动化工具用于标记数据，但提高数据集的质量可能十分耗时。再加上数据集中有成千上万的图像和视频，而且要在颗粒级别查看它们。寻找不准确的地方可能是一项艰苦的任务。
次优数据分布会严重破坏模型的性能和泛化能力。下面我们来看看数据分布次优或错误的原因及其解决方案。
2.1 贴错标签的图像
当指定的分类标签或连续标签与图像中描述的实际视觉内容之间存在冲突时，就会出现错误标记的图像。这可以在下列过程出现：
- 手动标注流程
- 自动标签系统中的算法错误分类
- 易受主观解释影响的模棱两可视觉表征
如果在训练数据集中存在错误标记的图像，则可能导致学习算法中不正确的特征标签关联。这可能会导致模型精度的下降，以及模型从训练数据泛化到新的、未见过的数据集的能力下降。
克服贴错标签的图像：
- 我们可以实现严格的数据集审计协议
- 通过多个注释器利用共识标签来确保标签的准确性
- 实现先进的机器学习算法，可以通过迭代改进过程识别和纠正错误标记的实例
2.2 缺失标签
另一个可能面临的问题是，数据集中的图像子集没有任何标签。这可能是由于：
- 注释过程中的疏忽
- 手工标签工作的规模令人望而却步
- 自动检测算法无法识别图像中的相关特征
当数据集的一部分没有标签时，缺少标签会产生有偏差的训练过程。在这里，深度学习模型暴露于数据分布的不完整表示，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，我们可以消除缺失的标签。通过在模型训练中同时使用标记和未标记的数据，我们可以增强模型对底层数据分布的暴露。另外，通过部署更有效的检测算法，我们可以减少缺失标签的发生率。
2.3 不平衡数据
不平衡数据会导致类别的代表性不成比例。就像缺少标签一样，不平衡数据集的不平衡训练可能导致机器学习模型对更频繁表示的类产生偏见。这可能会严重影响模型准确识别和分类代表性不足的类实例的能力，并可能严重限制其在需要跨各种类公平性能的场景中的适用性。
不平衡的数据可以通过以下技术来抵消：
- 少数类的过度抽样
- 多数类的抽样不足
- 通过诸如GAN等技术合成数据生成
- 实现自定义损失函数
最重要的是，我们需要解决与数据分布次优或缺乏相关的任何复杂挑战，因为它可能导致模型性能低下或偏差。通过结合先进的算法策略和连续的模型评估，我们可以开发出鲁棒、准确和公平的计算机视觉模型。
3. 糟糕的增强组合
训练深度学习模型的一个巨大限制因素是缺乏大规模标记数据集。这就是数据增强技术派上用场的地方。
什么是数据增强？数据增强是使用基于图像处理的算法在一定范围内扭曲数据并增加可用数据点数量的过程。它不仅有助于增加数据大小，而且有助于对以前从未见过的图像进行模型泛化。通过利用数据增强，我们可以在一定程度上限制数据问题。数据增强技术包括：
- 图像偏移
- 裁剪
- 水平翻转
- 翻译
- 垂直翻转
- 高斯噪点
- 旋转
数据增强是为了生成一个比原始数据集更大的合成数据集。如果模型在生产中遇到任何问题，则增加图像以创建更广泛的数据集将有助于以更好的方式泛化它。
下面我们来探讨一下糟糕增强组合发生的原因。
- 过度旋转：过度旋转会给模型学习对象的正确方向带来问题。
- 过多噪点：对于需要识别类别之间细微差异的任务，例如生物学中的物种分类，在图像中添加过多的噪点可能会适得其反。噪点可以掩盖基本特征。
- 随机裁剪：随机裁剪可能会导致去除图像中一些对正确分类或检测至关重要的重要部分。例如，随机裁剪医学图像的部分可能会删除对诊断至关重要的病理特征。
- 过亮：对亮度或对比度进行极端调整可能会改变关键诊断特征的外观，导致模型产生误解。
- 过度扭曲：假设我们要应用激进的几何扭曲（如极端扭曲或翘曲）。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OCR任务中准确识别字符。
- 颜色抖动：颜色抖动是处理数据增强时可能遇到的另一个问题。对于任何关键区分特征是颜色的任务，对颜色的过度修改，如亮度、对比度或饱和度，都会扭曲对象的自然颜色分布并误导模型。
为了避免这种过度的增强，我们需要很好地理解模型的需求和限制。下面我们来探讨标准的指导原则。
3.1 理解任务和数据
首先，我们需要了解手头的任务是什么，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。了解数据集的特征同样非常有用。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。
3.2 使用适当的增强库
尝试使用Albumentations、imagug或TensorFlow等库和PyTorch的内置增强功能。它们提供了对增强过程的广泛控制，允许我们指定应用的增强程度。
3.3 实现条件扩增
根据图像的内容或元数据使用增强功能。例如，避免对可能靠近边缘的重要特征进行不必要的裁剪。
根据模型的表现或在不同的训练阶段动态调整增强的强度。
3.4 增强参数微调
找到适当的平衡，既能提高模型的鲁棒性，又不会使数据失真，无法识别。这可以通过仔细调整参数来实现。
进行增量更改，从较小的增强开始，并逐渐增加其强度，监控对模型性能的影响。
3.5 优化增强管道
管道中的任何多个增强都必须进行优化。我们同时必须确保组合任何增强不会导致非现实的图像。
使用合理范围内的随机参数以确保多样性，而不会产生极端的失真。
3.6 验证与实验
定期在非增强的验证集上验证模型，以确保增强提高了模型的泛化能力，而不是记忆噪点。
并行试验不同的增强策略，比较它们对模型性能的影响。
如上所述，在处理数据增强时会出现大量问题，如亮度过高、颜色抖动或严重噪点。但通过利用裁剪、图像移位、水平翻转和高斯噪声等技术，我们可以抑制次优的增强组合。
4. 模型架构选择不足
选择不适当的模型架构是另一个常见的计算机视觉问题，而这可以归因于许多因素。它们会影响模型对特定计算任务的总体性能、效率和适用性。
下面我们来讨论导致糟糕模型架构选择的常见原因。
- 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。不同的架构要求精通不同的领域。例如，CNN对于图像数据必不可少，而RNN则需要序列数据。对任务细微差别的肤浅理解可能导致选择与任务需求不一致的架构。
- 计算的局限性：我们必须时刻牢记可用的计算资源。需要高计算能力和内存的模型不适合部署。这可能导致人们选择更简单、效率更低的模型。
- 数据约束：选择正确的架构在很大程度上取决于可用数据的数量和完整性。为了进行有效的训练，复杂的模型需要大量高质量的标记数据集。在数据缺乏的场景中，噪点、不平衡或更复杂的模型都可能无法产生更好的性能，并可能导致过拟合。
- 对架构范例的熟悉程度有限：随着深度学习的巨大进步，许多新颖的架构和模型正在出现。然而，研究人员默认使用他们熟悉的模型，而这可能不是他们期望结果的最佳选择。人们必须随时了解深度学习和计算机视觉领域的最新贡献，以分析新架构的优点和局限性。
- 任务复杂度低估：架构选择不佳的另一个原因是未能准确评估任务的复杂性。这可能导致采用更简单的模型，而它们缺乏捕捉数据中的基本特征的能力。这可能是由于不完整或没有进行全面的探索性数据分析，或者没有完全认识到数据的微妙之处和差异。
- 忽略部署约束：部署环境对体系结构选择过程有重要影响。对于实时应用程序或部署在处理能力有限的设备，需要针对内存和计算效率进行优化的架构。
管理糟糕的架构选择需要更新至最新架构，以及对问题领域和数据特征的透彻理解，并仔细考虑与模型部署和功能相关的实用约束。
既然我们已经探讨了不适当的模型架构的可能原因，下面我们来看看如何避免它们。
- 平衡模型：你可能面临的两个常见挑战是过度拟合模型，它太复杂并且过度拟合数据；或者有一个欠拟合模型，它太简单并且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。
- 了解模型的局限性：接下来，我们需要很好地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点和缺点。它们都需要不同的条件或数据属性来获得最佳性能。例如，有些模型是对噪点或异常值敏感，有些模型更适用于不同的任务，如检测、分割或分类。我们必须了解每个模型背后的理论和逻辑，并检查数据是否满足所需的条件。
- 遏制数据泄露：当使用来自测试数据集的信息来训练模型时，就会发生数据泄漏。这可能导致对模型的准确性和性能的估计有偏差。一个经验法则是，在进入预处理或特征工程等步骤之前，将数据分成训练数据集和测试数据集。另外，可以避免使用受目标变量影响的特性。
- 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。我们需要持续地监控、分析和改进部署的模型。视觉模型的准确性会随着时间的推移而下降，因为它们是基于数据子集进行泛化。另外，它们可能难以适应复杂的用户输入。所述原因进一步强调了在部署后监控模型的必要性。
持续评估和改进的几个步骤包括：
- 实施强有力的监测系统
- 收集用户反馈
- 利用正确的工具进行最佳监控
- 参考真实场景
- 通过分析模型效率或准确性下降的根本原因来解决潜在问题
就像其他计算机视觉问题一样，你必须通过评估自己所拥有的计算资源、数据约束、领域专业知识，并找到不过度拟合或欠拟合的最佳模型，从而选择正确的模型架构。遵循上述步骤有助于减少模型架构中的错误选择。
5. 错误的超参数调优
在深入研究糟糕的超参数调优背后的原因及其解决方案之前，我们先看看什么是超参数。
超参数是模型的配置，其中模型不从数据中学习，而是从训练前提供的输入中学习。它们为学习过程提供了途径，并影响模型在训练和预测期间的行为。学习率、批大小和层数是超参数的几个例子。它们可以根据计算资源、任务的复杂性以及数据集的特征来设置。
深度学习中不正确的超参数调优会对模型性能、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，不能直接从数据中学习。超参数对训练模型的性能和训练算法的行为至关重要。以下是不正确的超参数调优的缺点。
5.1 过拟合或欠拟合
如果超参数没有正确调优，模型可能会将训练数据中的噪点捕获为合法模式。
另一方面，当模型过于简单，由于不正确的调优而无法捕获数据的底层结构时，就会导致欠拟合。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的知识之前停止。
5.2 糟糕的泛化
不正确调优的超参数可能导致模型在训练数据上表现出色，但在未见数据上表现不佳。这表明模型没有很好地泛化，这通常是过度拟合的结果。
5.3 低效率的训练
许多超参数控制训练过程的效率，包括批大小和学习率。如果这些参数没有得到适当的调整，模型将需要更长的时间来训练，需要比必要的更多的计算资源。如果学习速率太小，收敛速度可能会减慢，但如果学习速率过大，训练过程可能会发散。
5.4 收敛困难
超参数的不正确设置会使收敛变得困难。例如，过高的学习率会导致模型的损失波动而不是稳定下降。
5.5 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。不正确的超参数调优可能导致大量不必要的训练运行。
5.6 模型不稳定
在某些情况下，超参数配置可能导致模型不稳定，其中数据或模型初始化的微小变化都可能导致性能的巨大变化。
使用系统的超参数优化策略对于缓解上述问题至关重要。
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。
下满我们来探讨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，找到一个最优学习率至关重要，从而防止模型在训练过程中更新参数太快或太慢。
- 批大小：在模型训练过程中，批大小决定了每次迭代过程中处理的样本数量。这影响了模型的训练动态、记忆需求和泛化能力。批大小应根据计算资源和模型将在其上训练的数据集的特征来选择。
- 网络架构：网络架构概述了神经网络的蓝图，详细说明了其各层的排列和连接。这包括指定层的总数，识别层的种类，以及如何设置它们。网络架构的选择至关重要，应该根据任务的复杂性和手头的计算资源进行调整。
- 核大小：在卷积神经网络领域，核大小是关键，因为它定义了提取特征的接受域的范围。这种选择影响模型辨别细节和空间信息的能力。调整核大小是一种平衡行为，以确保模型有效地捕获局部和更广泛的特征。
- Dropout Rate：Dropout是一种防止过拟合的策略，通过在训练阶段随机省略一定比例的神经网络单元。Dropout Rate是每个单元被忽略的可能性。通过这样做，它推动网络学习更多的广义特征，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。流行的选项包括ReLU，sigmoid和tanh。激活函数的选择至关重要，因为它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：使用旋转、缩放和翻转等技术为训练数据引入更多的多样性，增强其范围。调整与数据增强相关的超参数，如旋转角度范围、缩放因子和翻转概率，可以微调增强过程。这反过来又有助于模型更好地泛化到新的、未见过的数据。
- 优化算法：优化算法的选择影响模型在训练过程中学习的快速性和流畅性。流行的算法包括SGD、ADAM和RMSprop。调整与这些算法相关的超参数在优化训练动力学中起着重要作用。
使用系统的超参数优化策略对于缓解这些问题至关重要。
6. 不切实际的项目时间表
这是一个相当广泛的话题，影响到所有的研究领域，不仅仅涉及计算机视觉和深度学习。它不仅影响我们的心理状态，同时影响我们的士气。一个主要原因可能是个人设定了不切实际的最后期限，通常未能合理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一个人的自尊。
现在，把我们的注意力带到计算机视觉领域，截止日期可以从收集数据到部署模型的时间不等。我们如何解决这个问题？下面我们来看看我们可以采取的不仅可以确保我们准时完成，而且可以部署强大而准确视觉系统的几个步骤。
6.1 确定你的目标
在进入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。这意味着确定和定义最终目标、目标和里程碑。这同时需要与相关团队进行沟通，例如我们的同事、客户和赞助商。这将消除任何不切实际的时间表或错位。
6.2 规划
一旦我们设定了目标，我们可以进入第二步：计划和优先级。这包括理解和可视化我们的工作流程，利用适当的工具、成本估算和时间线，以及分析可用的资源。我们必须最优地分配它们，控制任何依赖关系或风险，消除任何可能影响项目的假设。
6.3 测试
一旦我们有了我们的工作流程，我们就开始实现和测试阶段，在这里我们编码、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。这可能涉及到适当使用工具和库，以促进模型执行我们训练它们的任务，例如分割、检测或分类、模型评估和模型的准确性。
6.4 审查
最后一步是项目审查。我们从结果中推断，分析反馈，并对其进行改进。我们同时需要检查它与赞助商或用户给出的建议是否一致，并进行迭代（如果有的话）。
跟上项目的最后期限一开始可能是一项艰巨的任务，但随着更多的经验和正确的心态，我们会有更好的时间管理。
结论
这篇文章到此结束。我们上面介绍了人们在旅途中遇到的六个最常见的计算机视觉问题，并研究了它们的原因，以及如何通过利用不同的方法和技术来克服它们。下期节目再见!
