簡介
在我們之前的博文中，我們討論了全球最佳的計算機視覺研究機構。在這篇有趣的文章中，我們將瞭解計算機視覺研究的不同階段以及如何釋出你的研究成果。現在讓我們深入探討一下。
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目錄
計算機視覺研究的不同階段
計算機視覺研究可以分為多個階段，一個階段建立在另一個階段之上。讓我們詳細瞭解一下。
問題陳述的識別
計算機視覺研究從識別問題陳述開始。這是定義研究專案範圍和目標的關鍵一步。它涉及清楚地理解研究人員旨在使用計算機視覺技術解決的具體挑戰或任務。以下是識別計算機視覺研究中問題陳述的步驟
- 問題陳述分析：第一步是確定計算機視覺中的特定應用領域。這可能與自動駕駛汽車中的目標識別或用於疾病檢測的醫學影像分析有關。
- 定義問題：接下來，我們定義要在該領域解決的具體問題，例如對動物影像進行分類或從 X 光片中診斷疾病。
- 理解目標：我們需要了解研究目標並概述我們希望透過這個專案實現什麼。例如，提高醫學影像系統的分類準確率或減少誤報。
- 資料可用性：接下來，我們需要分析專案的可用資料。檢查現有的資料集是否適合我們的任務，或者我們是否需要收集自己的資料，例如收集特定物體或醫療案例的影像。
- 審查：對該領域的現有研究和最新方法進行徹底審查。這將幫助你瞭解當前最先進的技術以及其他人在此類專案中遇到的挑戰。
- 問題制定：在我們審查了工作之後，我們可以制定研究問題來指導我們的實驗。這些問題可以解決我們計算機視覺問題的特定方面，並幫助我們更好地構建研究。
- 指標：接下來，我們定義用來衡量視覺系統效能的評估指標。一些常見的指標包括準確率、精確率、召回率和 F1 分數。
- 重點：突出解決問題的現實世界影響。例如，透過更好的目標識別或增強的醫學診斷來提高道路安全，從而實現早期治療。
- 研究概述：最後，概述研究計劃，詳細說明用於資料收集、模型開發和評估的方法。一個結構化的概述將確保我們在整個研究專案中都走上正軌。
讓我們進入下一步，資料收集和建立。
資料集收集和建立
建立和收集資料集是計算機視覺研究中的關鍵基石之一。這些資料集促進了視覺系統中使用的演算法和模型。讓我們看看這是如何完成的。
- 首先，我們需要知道我們要解決什麼問題。例如，我們是在訓練模型識別照片中的狗，還是識別醫學影像中的異常？
- 現在，我們需要影像或影片。根據研究需求，我們可以在公共資料集上找到它們，也可以自己收集。
- 接下來，我們需要標記資料。例如，如果你正在教計算機識別圖片中的狗，你需要在汽車周圍畫框，並說，“這些是狗！”
- 原始資料可能很混亂。我們可能需要調整影像大小、調整顏色或新增更多示例以確保資料集整潔完整。
- 將資料集分成幾部分，
- 1 部分用於訓練你的模型
- 1 部分用於微調
- 1 部分用於測試你的模型效果如何
- 接下來，確保資料集公平地代表現實世界，並且不會過分偏袒某個群體或類別。
人們還可以與他人分享他們的資料集和研究成果，以獲得反饋和改進。資料集收集和建立對計算機視覺研究至關重要。
探索性資料分析
探索性資料分析 (EDA) 簡要分析資料集以回答初步問題並指導建模過程。例如，這可能是尋找不同類別之間的模式。這不僅被計算機視覺工程師使用，而且也被資料科學家使用，以確保他們提供的資料與不同的業務目標或結果相一致。此步驟涉及瞭解影像資料集的具體情況。例如，EDA 用於發現異常、理解資料分佈或獲得見解以進一步進行模型訓練。讓我們看看 EDA 在模型開發中的作用。
- 使用 EDA，人們可以開發資料預處理管道並選擇資料增強策略。
- 我們可以分析 EDA 的發現如何影響模型架構的選擇。例如，對某些卷積層或輸入影像的需求。
- EDA 對於高階計算機視覺任務也至關重要，例如基於研究的目標檢測、分割和影像生成。
現在讓我們深入瞭解 EDA 方法的細節，併為模型開發準備影像資料集。
視覺化
- 樣本影像視覺化包括從資料集中顯示一組隨機影像。這是一個基本步驟，我們可以從中瞭解資料，例如照明條件或影像質量的變化。人們可以從中推斷出視覺多樣性以及資料集中存在的任何挑戰。
- 分析畫素分佈強度可以提供關於資料集中亮度和對比度變化的見解，如果有需要，還可以使用影像增強技術。
- 接下來，為不同的顏色通道建立直方圖可以讓我們更好地理解資料集的顏色分佈。這是影像分類任務中的關鍵步驟。
影像屬性分析
- 另一個關鍵部分是瞭解資料集中影像的解析度和縱橫比。它有助於做出諸如調整影像大小或標準化縱橫比之類的決定，這對保持神經網路輸入資料的一致性至關重要。
- 分析帶註釋物件的尺寸和分佈可以洞察帶有註釋的資料集。這會影響神經網路中層的層設計以及對物件規模的理解。
相關性分析
- 使用一些高階 EDA 過程，例如高維影像資料，分析不同特徵之間的關係非常有用。這將有助於降維或特徵選擇。
- 接下來，重要的是要了解影像內的空間相關性，例如影像中不同區域之間的關係。這有助於在神經網路中開發空間層次結構。
類別分佈分析
- EDA 在瞭解類別分佈中的不平衡方面很重要。這在分類任務中是關鍵，因為不平衡的資料會導致模型出現偏差。
- 一旦識別出不平衡，我們可以在模型訓練期間採用諸如對多數類別進行欠取樣或對少數類別進行過取樣之類的技術。
幾何分析
- 瞭解影像中的幾何屬性，例如邊緣、形狀和紋理，可以洞察對當前問題很重要的特徵。我們可以根據這些見解做出明智的決定，選擇網路架構中的特定濾波器或層。
- 重要的是要了解不同的形態學變換如何影響分割和目標檢測任務的影像。
順序分析
順序分析適用於影片資料。
- 例如，分析幀之間的變化可以提供有關運動、時間一致性或影片資料集中或影片序列中需要時間建模的資訊。
- 識別時間變化和場景變化可以讓我們深入瞭解影片資料中的動態，這對事件檢測或動作識別等任務至關重要。
既然我們已經討論了探索性資料分析及其一些技術，讓我們進入計算機視覺研究的下一個階段，即定義模型架構。
定義模型架構
定義模型架構是計算機視覺研究的關鍵組成部分，因為它為機器學習模型如何感知、處理和解釋視覺資料奠定了基礎。我們分析模型，它會影響模型從視覺資料中學習並執行諸如目標檢測或語義分割等任務的能力。
計算機視覺中的模型架構是指人工神經網路的結構設計。架構定義了模型如何處理輸入影像、提取特徵以及進行預測和分類。
模型架構的組成部分是什麼？讓我們來探索一下。
輸入層
模型在此接收影像資料，通常以多維陣列的形式。對於彩色影像，這可以是 3D 陣列，其中顏色通道顯示 RGB 值。在此應用諸如歸一化之類的預處理步驟。
卷積層
這些層對輸入應用一組過濾器。每個過濾器在輸入卷的寬度和高度上進行卷積，計算過濾器條目與輸入之間的點積，為每個過濾器生成一個二維啟用圖。保持畫素之間的關係可以捕獲影像中的空間層次結構。
啟用函式
啟用函式透過引入非線性特性，使網路能夠學習更復雜的表示。例如，ReLU（修正線性單元）函式應用非線性變換（f(x) = max(0,x)），該變換僅保留正值，並將所有負值設定為零。其他函式包括 sigmoid 和 tanh。
池化層
這些層用於在空間維度（寬度、高度）上執行降取樣操作，減少網路中的引數數量和計算量。例如，最大池化是一種常見的方法，它從過濾器區域中的一組值中取最大值。此操作提供空間方差，使對輸入中特徵的識別對尺度和方向變化保持不變。
全連線層
在這裡，層將一層中的每個神經元連線到下一層中的每個神經元。在 CNN 中，神經網路中的高階推理是透過這些密集層執行的。通常，它們位於網路的末端，用於將卷積層和池化層的輸出展平成一個特徵向量，用於最終分類或迴歸任務。
Dropout 層
Dropout 是一種正則化技術，在訓練過程中會隨機忽略選定的神經元。這意味著這些神經元對啟用下游神經元的貢獻在正向傳播中被暫時移除，並且任何權重更新都不會在反向傳播中應用於該神經元。這有助於防止過擬合。
批次歸一化
在批次歸一化中，透過減去批次均值，然後除以批次的標準差來歸一化來自先前啟用層的輸出。此技術有助於穩定學習過程，並顯著減少深度網路訓練所需的訓練週期數。
損失函式
損失函式量化了模型預測結果與預期結果之間的差異。交叉熵用於分類任務，均方誤差用於迴歸任務，是計算機視覺中一些常見的損失函式。
最佳化器
最佳化器是一種用於最小化損失函式的演算法。它根據損失梯度更新網路的權重。一些常見的最佳化器包括隨機梯度下降（SGD）、Adam 和 RMSprop。它們使用反向傳播來確定每個權重應該調整的方向，以最小化損失。
輸出層
這是最後一層，模型的輸出在此產生。輸出層通常包含一個用於分類任務的 softmax 函式，該函式將輸出轉換為每個類的機率值。對於迴歸任務，輸出層可能只有一個神經元。
TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等框架廣泛用於設計和實現模型架構。它們提供預構建的層、訓練例程以及與硬體加速器的輕鬆整合。
定義模型架構需要深入瞭解神經網路的理論方面和特定任務的實踐方面。
訓練和驗證
訓練和驗證對於開發模型至關重要。它們有助於評估模型的效能，尤其是在處理目標檢測或影像分類任務時。
訓練
在此階段，模型被表示為一個神經網路，它透過迭代地改變其內部引數來學習識別影像模式和特徵。這些引數是與網路層相關的權重和偏差。訓練是提取原始視覺資料中有意義特徵的關鍵。讓我們看看如何訓練一個模型。
- 獲取資料集是第一步。它可以是用於模型學習目的的影像或影片形式。為了魯棒性，它們涵蓋了各種環境條件、變化和物件類別。
- 下一步是資料預處理。這包括調整大小、歸一化和增強。
- 調整大小是所有輸入資料都具有相同的尺寸以進行批處理。
- 在歸一化中，畫素被標準化為零均值和單位方差，這有助於收斂。
- 增強會應用隨機變換來人工增加資料集的大小，從而提高模型的泛化能力。
- 完成資料預處理後，我們必須選擇合適的滿足特定視覺任務的神經網路架構。例如，CNN 廣泛用於與影像相關的任務。
- 接下來，我們使用隨機值或從在簡單資料集上訓練的模型中預訓練的權重來初始化模型引數，通常是權重和偏差。遷移學習可以顯著提高效能，尤其是在資料有限的情況下。
- 然後我們可以最佳化演算法，透過隨機梯度下降（SGD）或 RMSprop 迭代地調整其引數。透過反向傳播計算模型引數相關的梯度，這些梯度用於更新引數。
- 最佳化演算法後，資料透過網路以小批次進行訓練，計算每個小批次的損失並執行梯度更新。這會一直持續到損失降至預定義的閾值以下。
- 接下來，我們必須透過微調超引數來最佳化訓練效能和收斂速度。這可以透過最佳化學習率、批次大小、權重正則化項或網路架構來完成。
- 我們需要使用驗證或測試資料集來評估模型的效能，並最終透過軟體整合或嵌入式裝置將模型部署到實際應用中。
現在讓我們轉到下一步 - 驗證。
驗證
驗證對於定量評估演算法的效能和泛化能力至關重要。它確保模型在應用於實際資料時具有可靠性和有效性。驗證評估模型對以前未見過的資料的準確預測能力，因此能夠衡量其泛化能力。
現在讓我們探索驗證中涉及的一些關鍵技術。
交叉驗證技術
- K 折交叉驗證是一種方法，將資料集劃分為 K 個不重疊的子集。模型被訓練和評估 K 次，每個折輪流作為驗證集，而其餘部分作為訓練集。結果取平均值以獲得魯棒的效能估計。
- 留一交叉驗證或 LOOCV 是交叉驗證的一種極端形式，其中每個資料點都用作驗證集，而剩餘資料點構成訓練集。LOOCV 對模型效能進行了詳盡的評估。
分層抽樣
在某些不平衡的資料集中，一些類別的例項明顯少於其他類別，分層抽樣確保訓練集和驗證集之間對類別分佈的平衡。
效能指標
為了評估模型的效能，部署了為計算機視覺任務指定的範圍的效能指標。它們不僅限於以下內容。
- 準確率是正確預測的例項數與總例項數之比。
- 精確率是在所有正預測中真陽性預測的比例。
- 召回率是在所有正例項中真陽性預測的比例。
- F1 分數是精確率和召回率的調和平均數。
- 平均精度均值 (mAP) 通常用於目標檢測和影像檢索任務中，以評估結果排序列表的質量。
超引數調整
驗證與超引數調整緊密整合，其中模型的超引數使用驗證集進行系統調整和評估。網格搜尋、隨機搜尋或貝葉斯最佳化等技術有助於識別模型的最佳超引數配置。
資料增強
資料增強技術用於測試模型的魯棒性和處理驗證過程中不同條件或變換的能力，以模擬輸入資料的變化。
訓練是模型從標記資料中學習的地方，而驗證是評估模型的學習和泛化能力的地方。它們確保最終模型是魯棒的、準確的，並且能夠在看不見的資料上表現良好，這對計算機視覺研究至關重要。
超引數調整
**超引數調整**是指在深度學習模型中系統地最佳化超引數，以用於影像處理和分割等任務。它們控制著學習演算法的效能，但沒有從訓練資料中學習。如果我們希望獲得準確的結果，微調超引數至關重要。
讓我們看看模型訓練的一些關鍵超引數。
批次大小
它是每次正向和反向傳播中使用的訓練樣本數量。大的批次大小提供更平滑的收斂，但需要更多記憶體。相反，小的批次大小需要更少的記憶體，並且可以幫助逃脫區域性最小值。
時期數
時期數定義了在訓練期間處理整個訓練資料集的頻率。時期數太少會導致欠擬合，時期數太多會導致過擬合。
學習率
這決定了基於梯度的最佳化過程中的步長。如果學習率太高，會導致過沖，導致損失函式發散，如果學習率太短，會導致收斂緩慢。
權重初始化
權重的初始化會影響訓練的穩定性。Glorot 初始化等技術旨在解決梯度消失問題。
正則化技術
Dropout 和權重衰減等技術有助於防止過擬合。透過使用資料增強進行隨機旋轉來增強模型的泛化能力。
最佳化器選擇
最佳化器決定訓練期間模型權重的更新。它們具有自己的引數，如動量、衰減率和 epsilon。
**超引數調整**通常被視為一個最佳化問題。貝葉斯最佳化等少數技術有效地探索了超引數空間，平衡了計算成本，並且不會降低效能。定義明確的超引數調整不僅包括調整單個超引數，還包括考慮它們的相互作用。
對看不見資料的效能評估
在前面的部分中，我們討論瞭如何進行模型的訓練和驗證。現在我們將討論如何評估資料集在看不見的資料上的效能。
**訓練和驗證**資料集拆分對於開發和評估模型至關重要。不要與我們之前討論的模型訓練和驗證混淆。將資料集拆分為訓練和驗證有助於瞭解模型在看不見的資料上的效能。這確保了模型能夠很好地泛化到新資料。讓我們看看它們。
- **訓練資料集**是用於訓練模型的標記資料點的集合，用於調整引數以及推斷模式和特徵。
- **單獨的資料集**用於在開發過程中評估模型，用於超引數調整和模型選擇。這是驗證資料集。
- 然後是**測試資料集**，一個獨立的資料集，用於評估最終效能和對看不見資料的泛化能力。
拆分資料集是為了防止模型在相同資料上進行訓練。這會阻礙模型的效能。資料集的一些常用拆分比例為 70:30、80:20 或 90:10。較大的一部分用於訓練，而較小的一部分用於驗證。
研究出版物
您在研究論文上付出了很多努力。但是我們如何發表它？我們應該在哪裡發表它？我如何找到合適的計算機視覺研究小組？本節將涵蓋這些內容，所以讓我們開始吧。
會議
全球範圍內有一些頂級計算機視覺會議。它們是展示研究成果、尋找未來合作機會和建立人脈的最佳場所。
計算機視覺與模式識別會議 (CVPR)
也被稱為**CVPR**，它是計算機視覺領域最負盛名的會議之一。它由 IEEE 計算機協會組織，是一項年度活動。它有著輝煌的歷史，展示了影像分析、目標檢測、深度學習技術等領域的尖端研究論文。 CVPR 設定了高標準，強烈強調提交作品的技術方面。它們必須滿足以下標準。
論文必須對該領域有創新性貢獻。這可能是開發新的演算法、技術或方法，從而推動計算機視覺領域的進步。
如果適用，提交的作品必須包含其方法的數學公式，例如方程式和定理證明。這為論文的方法提供了堅實的理論基礎。
接下來，論文應包括涉及多個數據集的全面實驗結果，並與現有模型進行基準測試。這些對於證明您提出的方法的有效性至關重要。
清晰度——這是顯而易見的；寫作和表達必須清晰簡潔。作者應以技術上合理的方式解釋演算法、模型和結果。
CVPR 是一個與社群建立人脈和互動交流的絕佳平臺。這是一個與學者、研究人員和行業專家會面、進行合作和交流思想的好地方。論文的錄取率僅為 25.8%，因此在視覺界獲得了認可。它通常會導致引用、更高的知名度以及與知名研究人員和專業人士潛在的合作機會。
國際計算機視覺會議 (ICCV)
**ICCV** 是另一個每年度舉辦一次的頂級會議，為尖端計算機視覺研究提供了一個絕佳的平臺。與 CVPR 類似，ICCV 也由 IEEE 計算機協會組織，吸引了來自世界各地的有遠見卓識者、研究人員和專業人士。主題範圍從目標檢測和識別到計算攝影。ICCV 邀請原創論文，這些論文對該領域有重大貢獻。提交作品的標準與 CVPR 非常相似。它們必須包含數學公式、演算法、實驗方法和結果。ICCV 採用同行評審制度，為透過的論文添加了一層技術嚴謹性和質量保證。提交的作品通常會經歷多個評審階段，對研究論文的技術方面提供詳細的反饋。 ICCV 的錄取率通常很低，為 26.2%。
除了主會場之外，ICCV 還舉辦研討會和教程，在新興研究領域提供深入的討論和演示。它還提供與計算機視覺任務（如影像分割和目標檢測）相關的挑戰和競賽。
與 CVPR 一樣，它為未來的合作、與同行建立人脈和交流思想提供了絕佳的機會。在 ICCV 上被接受的論文通常發表在 IEEE 計算機協會，並提供給視覺界。這為被接受論文的研究人員提供了顯著的知名度和認可。
歐洲計算機視覺會議 (ECCV)
如果您正在尋找全球頂級的計算機視覺會議，那麼歐洲計算機視覺會議，即 **ECCV**，是另一個全面的會議。ECCV 非常重視論文的科學和技術質量。與我們討論過的上述兩個會議一樣，它強調研究人員如何將數學基礎、演算法以及詳細的推導和證明與廣泛的實驗評估相結合。
根據 ECCV 的格式指南，研究論文的理想長度為 10 至 14 頁。它採用雙盲同行評審，研究人員必須匿名提交作品，以消除任何差異。
ECCV 還為合作和建立聯絡提供了巨大的機會。憑藉 31.8% 的錄取率，研究人員可以從學術認可、高知名度和引用中受益。
計算機視覺應用冬季會議 (WACV)
WACV 是一個頂級的國際計算機視覺活動，包括主會場以及一些研討會和教程。與其他會議一樣，它每年舉行一次。錄取率低於 30%，吸引了領先的研究人員和行業專業人士。會議通常在每年的 1 月份第一週舉行。
期刊
作為一名計算機視覺研究人員，必須將自己的作品發表在期刊上，以展示您的發現，並對該領域提供更多見解。讓我們看看一些計算機視覺期刊。
模式分析與機器智慧彙刊 (TPAMI)
也被稱為 TPAMI，該期刊側重於機器智慧、模式識別和計算機視覺的各個方面。它提供混合出版，允許傳統或作者付費的開放獲取手稿提交。
對於開放獲取手稿，可以透過 IEEE Xplore 和計算機協會數字圖書館無限制地訪問該論文。
關於傳統手稿提交，IEEE 計算機協會有各種獲獎期刊供發表。您可以瀏覽符合自己研究主題的不同主題。它們通常會發表有關新興主題的特別部分。您需要考慮的一些因素是提交到出版的時間、影響因子等文獻計量得分以及出版費用。
國際計算機視覺雜誌 (IJCV)
IJCV 為新的研究成果提供了一個平臺。國際計算機視覺雜誌每年出版 15 期，為計算機視覺領域提供高質量的原創貢獻。文章的長度從 10 頁的常規文章到最多 30 頁的綜述文章，這些文章提供最新的演示和結果。研究必須涵蓋計算機視覺的數學、物理和計算方面，例如影像形成、處理、解釋、機器學習技術和統計方法。研究人員無需為在 **IJCV** 上發表付費。它不僅是一個讓研究人員展示論文的期刊，也是深度學習、人工智慧和機器人領域資訊的寶庫。
機器學習研究雜誌 (JMLR)
成立於 2000 年的 **JMLR** 是全面研究論文的電子和紙質出版的論壇。該平臺涵蓋機器學習演算法和技術、深度學習、神經網路、機器人和計算機視覺等主題。 JMLR 對公眾免費開放。它由志願者運營，論文經過嚴格的評審，是該領域最新更新的寶貴資源。
您已經在這篇論文上投入了數週甚至數月的時間。為什麼不獲得您的作品應得的認可和信譽？上述期刊和會議為研究人員展示自己的作品提供了絕佳的途徑，併為學術和行業合作提供了大量機會。
結論
總之，我們穿越 **計算機視覺研究** 複雜世界之旅非常有趣。從理解問題陳述的初始階段到在計算機視覺研究小組中釋出的最後階段，我們已經全面深入研究了其中的每一個階段。
沒有大小之分的研究；每個研究都對不斷發展的計算機視覺領域做出了自己的貢獻。
我們還會有更多詳細的文章釋出。敬請期待！我們在下一篇再見！
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