Évaluation de backbone légers pour la classification d'images

Dans le domaine de la vision par ordinateur, surtout quand on classifie des images, une pratique courante est d'utiliser certains modèles appelés "backbones". Ces backbones servent d'extracteurs de caractéristiques et sont généralement pré-entraînés sur de grands ensembles de données, comme ImageNet. L'objectif de cette approche est de tirer parti des connaissances acquises à partir du gros ensemble de données lorsqu'on traite des ensembles de données plus petits et spécifiques.

Cependant, il y a encore beaucoup à apprendre sur la façon dont différents backbones se comportent dans diverses situations, notamment en ce qui concerne leur efficacité et leur efficacité sur des ensembles de données plus petits. Cet article a pour but d'évaluer plusieurs backbones Légers qui ont été pré-entraînés, en comparant leur adéquation pour une gamme de types d'images, y compris des images naturelles, des images médicales, des images de galaxies et des images provenant de données satellitaires.

#Importance de la sélection du backbone

Pour les professionnels travaillant dans l'apprentissage automatique, surtout dans la vision par ordinateur, choisir le bon backbone est crucial. Le bon modèle peut avoir un impact significatif sur les résultats, surtout quand on travaille avec des données limitées. Le fine-tuning de modèles pré-entraînés sur des ensembles de données plus petits est devenu une pratique courante en raison du défi de trouver de grands ensembles de données spécifiques à un domaine, comme ceux utilisés dans les applications médicales.

Beaucoup de praticiens se tournent vers des bibliothèques bien connues qui offrent une collection de ces modèles pré-entraînés, leur permettant de sélectionner un modèle qui correspond à leurs besoins. Utiliser ces modèles, une fois ajustés pour des ensembles de données plus petits, entraîne généralement de meilleures performances que de partir de zéro. Cette méthode améliore non seulement l'exactitude mais fait également gagner du temps et des ressources.

Cependant, il est essentiel de noter que bien que ces bibliothèques offrent des métriques de performance pour les backbones, un modèle qui fonctionne bien sur l'ensemble de données ImageNet ne performe pas nécessairement de la même manière lorsqu'il est affiné sur un ensemble de données spécifique. Des divergences peuvent survenir, soulignant la nécessité d'une sélection et d'une évaluation soigneuses de ces backbones.

#Limitations des ressources

Un des principaux défis auxquels de nombreux professionnels sont confrontés est la disponibilité de ressources comme les GPU, le temps d'entraînement et la taille du modèle lui-même. Pour faire face à ces problèmes, notre recherche se concentre sur la comparaison uniquement des architectures légères qui sont plus économes en ressources tout en offrant une grande rapidité lors de l'inférence.

De nombreux professionnels ont du mal à trouver des benchmarks adaptés aux modèles légers sur plusieurs ensembles de données. De plus, la taille de l'ensemble de données utilisé pour le fine-tuning peut affecter la performance de ces backbones, rendant essentiel de comprendre comment choisir le bon modèle en fonction de la quantité de données disponibles.

#Évaluation des architectures de backbone

Nous avons sélectionné divers backbones parmi des bibliothèques de modèles populaires, en appliquant certains critères pour garantir l'efficacité des ressources. Les modèles ont généralement moins de 30 millions de paramètres, ce qui équivaut à environ 100 Mo en taille. En respectant ces contraintes, nous avons cherché à identifier les modèles les plus performants pour nos expériences.

Parmi les backbones notables sélectionnés pour notre étude, on trouve :

• ResNet : Un modèle largement utilisé qui intègre des connexions résiduelles pour aider à entraîner efficacement des réseaux profonds.
• WaveMix : Ce modèle est remarquable pour ses performances dans plusieurs tâches de Classification d'images.
• ConvNeXt : Une architecture récente conçue pour améliorer les CNN traditionnels en incorporant des fonctionnalités inspirées des modèles transformateurs.
• Swin Transformer : Ce modèle vise à améliorer les transformateurs conventionnels et peut gérer de grands ensembles de données plus efficacement.
• EfficientNet : Une série de modèles qui équilibrent taille et performance tout en utilisant des techniques de mise à l'échelle avancées.
• DenseNet : Un modèle conçu pour s'assurer que chaque couche reçoit des entrées de toutes les couches précédentes, promouvant une réutilisation efficace des caractéristiques.
• MobileNet : Un modèle léger adapté aux environnements mobiles et à ressources limitées.
• RegNet : Cette architecture est conçue pour optimiser à la fois l'efficacité et la performance grâce à une structure systématique.

Ces modèles ont été testés sur divers ensembles de données couvrant différents domaines, tels que des images naturelles, des textures et des images médicales. Nous avons cherché à comprendre leurs performances dans des conditions d'entraînement constantes.

#Sélection et détails de l'ensemble de données

Le cœur de nos expériences impliquait d'analyser la performance de divers backbones sur une sélection d'ensembles de données disponibles publiquement. Nous nous sommes concentrés sur des ensembles de données ayant jusqu'à 100 000 images pour l'entraînement. Ces ensembles de données comprenaient :

• CIFAR-10 : Un ensemble de données de référence avec 60 000 images réparties sur 10 classes.
• CIFAR-100 : Similaire à CIFAR-10 mais avec 100 classes.
• Tiny ImageNet : Une version plus petite d'ImageNet avec 200 classes.
• Stanford Dogs : Contient des images détaillées de 120 races de chiens.
• Galaxy10 DECals : Axé sur la classification des galaxies en fonction de leur morphologie.
• Ensembles de données médicales : Divers ensembles de données destinés à détecter des conditions comme le cancer du sein et la pneumonie.

Les ensembles de données varient énormément en nombre d'images et de classes, et nous avons veillé à ce qu'ils représentent une diversité de domaines pour une évaluation précise.

#Configuration expérimentale

Pour évaluer l'efficacité des backbones, nous avons utilisé un protocole d'entraînement standardisé. Nous avons entièrement affiné les backbones, en ajustant uniquement la couche finale pour correspondre au nombre de classes de chaque ensemble de données. Les images étaient généralement redimensionnées pour répondre aux exigences des backbones, avec des ajustements spécifiques effectués pour certains ensembles de données si nécessaire.

L'entraînement a été réalisé sur des GPU puissants, et nous avons mis en œuvre des méthodes pour améliorer l'efficacité, comme l'arrêt précoce et l'entraînement en précision mixte.

#Évaluation des performances

Nos expériences de fine-tuning ont évalué comment chaque backbone performait à travers les différents ensembles de données. Les résultats montrent des tendances notables :

1. Performance globale : Certains modèles, comme ConvNeXt, ont constamment surpassé d'autres dans la plupart des ensembles de données d'images naturelles. EfficientNet et RegNet ont aussi montré de bons résultats à travers différents ensembles de données.

2. Effet de la taille de l'ensemble de données : Nous avons noté que les modèles les plus performants maintenaient également leurs niveaux de performance même lorsque la quantité de données d'entraînement était considérablement réduite. Par exemple, ConvNeXt et EfficientNet ont montré leur capacité à généraliser efficacement même en n'utilisant qu'une fraction des données d'entraînement.

3. Défis avec les transformateurs : Bien que les modèles basés sur l'attention comme Swin Transformer deviennent populaires, ils n'ont souvent pas aussi bien performé dans des scénarios à ressources limitées par rapport aux modèles basés sur les CNN.

4. Cas spécifiques : WaveMix a excellé dans certaines tâches, particulièrement lorsque les ensembles de données bénéficiaient d'une analyse multi-résolution, montrant ses forces dans des domaines spécifiques.

#Recommandations pour les praticiens

Sur la base de nos résultats, nous fournissons plusieurs recommandations pratiques pour les professionnels sélectionnant des backbones pour des tâches de fine-tuning :

• Préférer les CNN aux transformateurs : Pour des tâches avec des données d'entraînement limitées, il est conseillé de privilégier les CNN comme ConvNeXt et EfficientNet par rapport aux modèles transformateurs, qui peuvent ne pas bien performer dans de telles situations.

• Considérer plusieurs domaines : Bien que ConvNeXt brille dans les images naturelles, EfficientNet et RegNet offrent polyvalence et bonnes performances à travers divers domaines.

• Choisir des modèles légers : Pour les applications sur appareil, ShuffleNet s'est avéré être un meilleur choix que MobileNet en raison de sa performance supérieure dans plusieurs domaines.

• Utiliser WaveMix dans des applications spécifiques : Lorsqu'on traite des ensembles de données nécessitant une analyse multi-résolution, envisagez d'utiliser WaveMix pour ses performances efficaces dans ces scénarios.

• Abandonner les anciens modèles : Les architectures plus anciennes comme ResNet peuvent ne pas être compétitives par rapport aux architectures modernes. Passez à des modèles plus récents pour obtenir de meilleurs résultats.

#Limitations

Bien que notre recherche ait fourni des informations précieuses, il y a quelques limitations à noter. Nous avons limité notre analyse aux modèles dans des bibliothèques populaires connues pour être légères. Par conséquent, nous n'avons pas exploré des modèles plus grands ou leur performance sur des ensembles de données dépassant 100 000 images.

De plus, notre focus est resté uniquement sur les tâches de classification d'images, laissant inexplorées les performances de ces backbones dans d'autres domaines de la vision par ordinateur, comme la détection d'objets.

#Conclusion

Choisir le bon backbone est vital pour ceux qui s'aventurent dans la classification d'images au sein de la vision par ordinateur. Notre analyse comparative de divers modèles légers révèle que les architectures modernes sont d'excellents choix pour les tâches de fine-tuning à travers plusieurs domaines. Des facteurs comme l'efficacité des ressources, l'adaptabilité et la capacité à résister à des données d'entraînement limitées jouent tous des rôles cruciaux dans ce processus de sélection.

Nous espérons que ces informations aideront les chercheurs et les praticiens à optimiser leurs choix de modèles, contribuant finalement aux avancées dans le domaine de la vision par ordinateur.