Ajuste dos parâmetros de treinamento

[Leandro Teodoro Souza]

Olá, para um melhor treinamento do classificador como escolher se é melhor aumentar o tamanho da imagem, número de imagens positiva ou número de imagens negativas? Como escolher qual parâmetro alterar?

[Gabriel Alves]

Olá Leandro!

Aumentar o tamanho da imagem é útil se o objeto a ser detectado tiver detalhes finos que são importantes para a correta classificação. Isso ocorre porque imagens maiores podem capturar melhor esses detalhes, permitindo que o classificador aprenda características mais sutis. Também é benéfico quando o objeto é pequeno em relação ao fundo (entre as imagens usadas para treinamento e teste) e precisa de mais resolução para ser identificado corretamente.

Aumentar o número de imagens positivas é indicado no geral para que o classificador aprenda a detectar com mais precisão, pois isso dá mais exemplos de como o objeto aparece em diferentes condições (iluminação, ângulos, variações), melhorando a sua generalização. Para um classificador realmente bom recomenda-se utilizar umas 5000 imagens (não é exigido tudo isso, pode usar metade ou até menos em seus testes iniciais, mas aqui quanto mais imagens melhor. Só lembrado que isso pode deixar o treinamento muito lento). Então, a verdade mesmo é que não há uma regra de quantas utilizar.

Um detalhe importante também é sobre a qualidade das imagens usadas no treinamento, se estão em uma resolução boa e nítida e com bastante variações por exemplo. Um classificador com 1000 imagens bem selecionadas pode ser melhor que um com 5000 imagens “ruins”, que podem acabar confundindo o modelo. Se você quer um classificador mais robusto (que atenda uma grande variedade de cenários e situações) então será necessário coletar manualmente imagens positivas desse objeto sob diferentes condições. Para objetos mais rígidos (como uma logo) da para usar apenas o createsamples para gerar amostras a partir das imagens de treinamento.

Já aumentar o número de imagens negativas é fundamental caso esteja cometendo muitos erros falsos positivos (identificando coisas que não são o objeto como sendo o objeto). Desse modo o classificador consegue aprender melhor a distinguir entre o que é e o que não é o objeto-alvo.

Ou seja, a escolha ideal do que alterar depende dos desafios específicos que você está enfrentando nos experimentos com o treinamento.

Para mais detalhes sobre como ajustar os parâmetros de treinamento e sobre como melhorar o desempenho, consulte a aula “Melhorias e parâmetros haarcascades”.

[Autor]

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