مقدمه
در این پروژه، با هدف توسعه یک مدل تشخیص اشیاء کارآمد و دقیق، فرآیند تولید یک دیتاست مناسب برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از تصاویر شکلات انجام شده است. چالش اصلی در این نوع معماری، آموزش و تست مدل با تعداد محدودی از داده‌ها (One-shot learning) می‌باشد. ابتدا با تحقیق و ارزیابی، یک معماری مناسب شناسایی گردید و سپس مدل بر روی دیتاست اعتبارسنجی ارزیابی شد.
قسمت اول: تولید دیتاست برای تشخیص اشیاء در تصاویر
هدف
هدف این بخش، تولید یک دیتاست متنوع و مناسب برای آموزش مدل‌های تشخیص اشیاء است. هدف اصلی، ایجاد تصاویری است که در آن‌ها اشیاء (در اینجا شکلات‌ها) به‌صورت دقیق قرار گرفته و مختصات آن‌ها به‌صورت خودکار استخراج و ذخیره شده باشد.
روش تولید دیتاست
بارگذاری و آماده‌سازی تصاویر: تصاویر مربوط به اشیاء از پوشه‌های مشخص بارگذاری می‌شوند. برای هر شیء، یک تصویر به‌صورت خودکار انتخاب و برای پردازش آماده می‌شود.
اعمال تغییرات روی تصاویر: به منظور افزایش تنوع داده‌ها و جلوگیری از بیش‌برازش، تصاویر اشیاء تحت تغییرات مختلفی قرار می‌گیرند. این تغییرات شامل چرخش، تغییر روشنایی، اعمال فیلتر بلور، آینه کردن و تغییر مقیاس (Resize) می‌باشند. این فرآیند Data Augmentation به مدل کمک می‌کند تا با داده‌های متنوع‌تری آموزش داده شود.
انتخاب پس‌زمینه: تصاویر اشیاء در پس‌زمینه‌های مختلف قرار داده می‌شوند. این پس‌زمینه‌ها شامل پس‌زمینه‌های سبز و رنگی هستند که به‌صورت تصادفی انتخاب می‌شوند تا چالش‌های مختلفی برای مدل در حین آموزش ایجاد شود.
ذخیره مختصات و برچسب‌ها: پس از قرارگیری اشیاء در پس‌زمینه، مختصات اشیاء به‌صورت خودکار محاسبه و در قالب فرمت استاندارد برای تشخیص شیء (مانند فرمت YOLO یا Pascal VOC) ذخیره می‌شود. این مختصات شامل مرکز، عرض و ارتفاع هر شیء در تصویر است.
ذخیره تصاویر و برچسب‌هاتصاویر نهایی و فایل‌های متنی مربوط به مختصات و برچسب‌ها در پوشه‌ای به‌طور منظم ذخیره می‌شوند تا در مرحله آموزش مورد استفاده قرار گیرند.
قسمت دوم: آموزش مدل تشخیص اشیاء با استفاده از معماری پیشرفته
هدف
هدف این بخش، آموزش یک مدل تشخیص اشیاء است که توانایی تشخیص دقیق و سریع اشیاء (در اینجا شکلات‌ها) را در تصاویر داشته باشد. برای این منظور، از یک معماری پیشرفته در یادگیری عمیق، مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) با ساختارهای مدرن مانند YOLO یا SSD، استفاده شده است که به‌صورت خاص برای تشخیص اشیاء در تصاویر طراحی شده‌اند.
مراحل آموزش
پیش‌پردازش داده‌ها: ابتدا تصاویر تولید شده از دیتاست به مدل ورودی داده می‌شوند. در این مرحله، تمامی تصاویر و مختصات اشیاء برای پردازش آماده‌سازی می‌شوند. داده‌ها به اندازه‌های مناسب ورودی شبکه تبدیل شده و نرمال‌سازی می‌شوند.
آغاز فرآیند آموزش: مدل با استفاده از تصاویر و برچسب‌های متناظر شروع به یادگیری می‌کند. در این مرحله، مدل به‌طور مداوم وزن‌های خود را برای بهینه‌سازی توانایی تشخیص اشیاء در تصاویر به‌روزرسانی می‌کند. از روش‌های یادگیری نظارت‌شده و الگوریتم‌های بهینه‌سازی مانند Adam یا SGD استفاده می‌شود.
اعتبارسنجی مدل: در طول فرآیند آموزش، مدل به‌صورت دوره‌ای بر روی مجموعه‌ای از تصاویر دیده‌نشده (داده‌های اعتبارسنجی) ارزیابی می‌شود تا از دقت و عملکرد آن اطمینان حاصل شود. این کار به جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) کمک می‌کند و امکان تنظیم ابرپارامترها را فراهم می‌سازد.
تنظیمات پیشرفته: مدل با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته مانند Data Augmentation و Dropout برای مقابله با نویز و تنوع داده‌ها تنظیم شده است. این تکنیک‌ها باعث بهبود دقت و توانایی تعمیم‌دهی مدل در شرایط واقعی می‌شوند.
ارزیابی نهایی: پس از تکمیل آموزش، مدل بر روی یک مجموعه تست از تصاویر بررسی می‌شود. عملکرد مدل با معیارهای دقت (Accuracy)، فراخوانی (Recall)، دقت مثبت پیش‌بینی‌شده (Precision) و میانگین تداخل اتحادیه (mAP) مورد ارزیابی قرار می‌گیرد تا اطمینان حاصل شود مدل به درستی کار می‌کند.
نتایج
دو تصویر زیر نشان‌دهنده داده اولیه برای استخراج اشیاء با هدف تولید دیتاست آموزش (چپ) و نتیجه ارزیابی مدل بر روی داده تست (راست) می‌باشند. نتیجه ارزیابی نشان‌دهنده عملکرد عالی مدل در تشخیص شکلات‌ها در داده تست می‌باشد. شکلات‌ها به‌عنوان اشیاء با کلاس مربوطه و ضریب اطمینان هر کدام در شکل ذکر شده است.
تصویر زیر نشان‌دهنده ارزیابی اولیه مدل در تشخیص شکلات در پس‌زمینه‌های مختلف، از جمله پس‌زمینه‌های ساده، پیچیده و همچنین قرارگیری در جعبه می‌باشد. مدل به‌خوبی توانسته است شکلات‌ها و کلاس آن‌ها را در تصاویر تشخیص دهد.
جمع‌بندی
این پروژه با رعایت استانداردهای علمی و فنی در حوزه یادگیری عمیق و بینایی ماشین، به توسعه یک مدل تشخیص اشیاء با عملکرد بالا پرداخته است. استفاده از روش‌های مدرن در تولید دیتاست و آموزش مدل، نشان‌دهنده تسلط تیم بر مبانی علمی و تکنیک‌های پیشرفته در این حوزه می‌باشد. فرآیند دقیق در تهیه دیتاست، اعمال تکنیک‌های Data Augmentation، انتخاب معماری مناسب و ارزیابی جامع مدل، همگی به عملکرد عالی مدل در شرایط واقعی منجر شده‌اند. این پروژه نمونه‌ای از یک کار حرفه‌ای و سطح بالا است که با رعایت اصول مهندسی و علمی، نتایج قابل توجهی در حوزه تشخیص اشیاء ارائه داده است.