Améliorer les classificateurs d'images : lutter contre les défis de distorsion
Apprends à améliorer la fiabilité des classificateurs d'images face aux distorsions.
Dang Nguyen, Sunil Gupta, Kien Do, Svetha Venkatesh
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Table des matières
- Qu'est-ce que la Distorsion d'image ?
- Pourquoi on a besoin de prédire la fiabilité ?
- Construire un Ensemble d'entraînement
- Le Problème d'Imbalance
- Rééquilibrer l'Ensemble d'Entraînement
- Processus Gaussiens : Le Secret
- Gérer l'Incertitude
- Tester les Classificateurs
- Évaluer les Performances
- Résultats : Un Travail Bien Fait
- Conclusion
- Source originale
- Liens de référence
Dans le monde d'aujourd'hui, on dépend beaucoup des classificateurs d'images pour plein de trucs, comme reconnaître des visages, identifier des objets, et même diagnostiquer des problèmes de santé. Ces classificateurs, c'est des programmes informatiques super complexes qui apprennent à partir de plein d'images pour prendre des décisions selon ce qu'ils voient. Mais ils peuvent vite se perdre quand ils tombent sur des images déformées. Par exemple, si ta caméra a une journée pourrie et prend une photo floue, le classificateur pourrait croire que c'est une photo complètement différente !
L'objectif principal des classificateurs d'images, c'est d'être fiables, c'est-à-dire qu'ils doivent continuer à bien fonctionner même quand les images ne sont pas parfaites. Si un classificateur se trompe souvent avec des images déformées, il ne remplit pas bien son rôle. Donc, c'est super important de prédire à quel point un classificateur sera fiable face à différents types de déformations. Décortiquons tout ça et voyons comment on peut améliorer ces classificateurs pour qu'ils ne baissent pas les bras quand les choses deviennent floues.
Distorsion d'image ?
Qu'est-ce que laImagine ça : tu essaies de prendre une super photo, mais ton téléphone te glisse des mains, et l'image tourne un peu. Ou peut-être que la lumière dans ta chambre est tellement mauvaise que ta photo ressemble à une prise dans une grotte. Voilà des exemples de distorsions d'images-tout ce qui peut changer comment une image apparaît par rapport à ce qu'elle devrait être.
Pour les classificateurs d'images, les versions détaillées de ces images sont comme des puzzles. Ils s'entraînent sur des images claires et créent des cartes mémoires pour différents objets. Mais quand les distorsions entrent en jeu, les images qui étaient claires deviennent soudainement des œuvres d'art abstrait, laissant les classificateurs perplexes et en train de deviner.
Pourquoi on a besoin de prédire la fiabilité ?
Imagine que tu essaies de savoir si tu as déjà visité chez ton pote ou pas, mais quand tu regardes la photo de la maison, elle est à l'envers. Tu pourrais penser, "C'était censé être un toit ou une porte ?" C'est comme ça que se sentent les classificateurs d'images quand ils rencontrent des images déformées.
Si ces classificateurs pouvaient prédire leur fiabilité sous différents niveaux de distorsion, on saurait à quel point on doit avoir confiance dans leurs conclusions. Tout comme tu ne ferais pas confiance à un ami qui ne peut pas faire la différence entre un chat et un chien quand ils portent tous les deux des chapeaux ridicules, on ne devrait pas se fier à des classificateurs qui galèrent avec des images déformées.
Ensemble d'entraînement
Construire unPour construire un classificateur fiable, il faut commencer par créer un ensemble d'entraînement. Cet ensemble inclut divers niveaux de distorsion ainsi que des étiquettes indiquant si le classificateur est fiable ou non sous ces conditions. C'est comme donner à un classificateur une feuille de triche avec les types d'images qu'il pourrait rencontrer.
L'idée, c'est de rassembler plein d'images déformées et de les étiqueter comme "fiables" ou "pas fiables." Mais, petit hic : tous les types de distorsions ne sont pas égaux. Tu peux avoir des images déformées par rotation, des changements de luminosité, ou d'autres trucs amusants. C'est presque comme organiser une fête où tout le monde est invité, mais certains invités pourraient arriver déguisés en clowns alors que d'autres viennent en pyjama.
Le Problème d'Imbalance
Pense-y : si tu invites 90 clowns et seulement 10 personnes en pyjama à une fête, tu te retrouveras probablement avec un cirque bien fou ! De la même manière, quand on crée notre ensemble d'entraînement, il est courant d'avoir beaucoup plus d'échantillons "pas fiables" que "fiables". Certains types de distorsions font échouer les classificateurs plus que d'autres, entraînant un déséquilibre dans notre jeu de données.
Cet équilibre rend difficile pour le classificateur d'apprendre efficacement. Il finit par croire qu'il y a beaucoup plus d'images non fiables qu'il n'y en a réellement, tout comme une personne qui ne voit que des clowns à une fête pourrait oublier que des gens normaux existent.
Rééquilibrer l'Ensemble d'Entraînement
Pour résoudre ce déséquilibre, on doit appliquer des techniques qui peuvent aider à équilibrer les choses. Pense à ça comme donner au classificateur un meilleur mélange d'invités à la fête. Une méthode s'appelle SMOTE, ça a l'air sophistiqué, mais en gros, ça signifie créer des échantillons synthétiques de la classe minoritaire pour équilibrer l'ensemble de données.
Imagine que tu prennes deux images et que tu les mélanges pour créer une nouvelle image qui partage des qualités des deux. C'est un peu ce que fait SMOTE ! Le défi, cependant, c'est que parfois les nouveaux échantillons ne s'intègrent pas tout à fait et peuvent ne pas être assez précis.
Processus Gaussiens : Le Secret
Là, ça devient intéressant ! Au lieu de se fier uniquement à un échantillonnage aléatoire, on peut utiliser quelque chose qui s'appelle les Processus Gaussiens (PG). C'est comme avoir une boule de cristal magique qui nous dit quels niveaux de distorsion ont plus de chances de donner des images fiables.
En utilisant les PG, on peut sélectionner des niveaux de distorsion qui ont une chance plus élevée d'être fiables. Comme ça, on s'assure que notre ensemble d'entraînement a un bon nombre d'images fiables. C'est comme s'assurer que notre fête a un mélange équilibré d'invités qui peuvent vraiment tenir une conversation au lieu de juste faire du bruit.
Gérer l'Incertitude
Maintenant, quand on crée des échantillons synthétiques, on peut aussi mesurer à quel point ces échantillons sont incertains. C'est comme avoir un ami qui prétend toujours pouvoir cuisiner mais qui ne sait même pas faire bouillir de l'eau. On ne veut pas se fier à des échantillons sur lesquels on n'est pas sûr !
En attribuant un score d'incertitude à ces échantillons synthétiques, on peut filtrer les risqués et garder les dignes de confiance. Ça aide à améliorer la fiabilité globale de notre ensemble d'entraînement.
Tester les Classificateurs
Une fois qu'on a notre ensemble d'entraînement bien en place, c'est le moment de voir comment nos classificateurs se débrouillent ! Mais avant ça, on doit créer un ensemble de test qui comprend divers niveaux de distorsion qu'on veut évaluer.
On peut penser à cette étape comme inviter quelques amis à goûter la nourriture de notre fête avant l'événement principal. On veut voir à quel point nos classificateurs peuvent identifier s'ils sont fiables ou non face à différentes distorsions.
Évaluer les Performances
Pour évaluer à quel point nos classificateurs fonctionnent bien, on utilise une métrique appelée score F1. C'est un chiffre qui nous donne une idée de la précision de nos classificateurs quand ils identifient des images fiables par rapport à des images non fiables. Si le score est élevé, alors on peut faire confiance à notre classificateur, même si les images sont un peu floues.
Résultats : Un Travail Bien Fait
Après avoir fait plusieurs tests, on découvre que notre méthode utilisant les PG et le filtrage des échantillons synthétiques améliore significativement les performances des classificateurs sur divers ensembles de données d'images. C'est comme si nos classificateurs étaient passés de simples invités perdus à des hôtes confiants qui savent exactement comment gérer chaque situation.
En fait, ils surpassent beaucoup d'autres méthodes, prouvant qu'un ensemble d'entraînement bien préparé fait toute la différence. Tout comme un bon organisateur de fête sait comment disposer les invités pour passer un bon moment, un bon ensemble d'entraînement peut garantir que les classificateurs passent moins de temps à galérer pour identifier les images, peu importe à quel point elles peuvent être déformées.
Conclusion
Prédire la fiabilité des classificateurs d'images face à diverses distorsions est crucial pour le contrôle de qualité dans beaucoup d'applications. En construisant soigneusement notre ensemble d'entraînement, en le rééquilibrant et en mettant en place des techniques d'échantillonnage intelligentes, on peut améliorer significativement la performance de ces classificateurs.
Maintenant, alors qu'on continue à développer et à affiner ces méthodes, on peut espérer un futur où les classificateurs d'images peuvent interpréter les images de manière précise, qu'elles viennent d'une caméra haut de gamme ou d'un smartphone qui est tombé. Donc, la prochaine fois que tu prends une photo et qu'elle ne sort pas tout à fait comme prévu, ne t'inquiète pas. Avec une technologie améliorée et quelques techniques astucieuses, on est bien partis pour apprendre aux classificateurs d'images à rester calmes et à continuer !
Titre: Predicting the Reliability of an Image Classifier under Image Distortion
Résumé: In image classification tasks, deep learning models are vulnerable to image distortions i.e. their accuracy significantly drops if the input images are distorted. An image-classifier is considered "reliable" if its accuracy on distorted images is above a user-specified threshold. For a quality control purpose, it is important to predict if the image-classifier is unreliable/reliable under a distortion level. In other words, we want to predict whether a distortion level makes the image-classifier "non-reliable" or "reliable". Our solution is to construct a training set consisting of distortion levels along with their "non-reliable" or "reliable" labels, and train a machine learning predictive model (called distortion-classifier) to classify unseen distortion levels. However, learning an effective distortion-classifier is a challenging problem as the training set is highly imbalanced. To address this problem, we propose two Gaussian process based methods to rebalance the training set. We conduct extensive experiments to show that our method significantly outperforms several baselines on six popular image datasets.
Auteurs: Dang Nguyen, Sunil Gupta, Kien Do, Svetha Venkatesh
Dernière mise à jour: Dec 22, 2024
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2412.16881
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.16881
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.
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Liens de référence
- https://www.lyx.org/
- https://keras.io/api/applications/resnet/
- https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/imagenette
- https://scikit-learn.org/stable/
- https://imbalanced-learn.org/stable/
- https://github.com/analyticalmindsltd/smote
- https://github.com/ZhiningLiu1998/imbalanced-ensemble
- https://github.com/ZhiningLiu1998/mesa
- https://github.com/dialnd/imbalanced-algorithms
- https://github.com/sdv-dev/CTGAN