Utiliser des données synthétiques pour améliorer les modèles de vision par ordinateur

Les modèles d'apprentissage profond ont besoin de beaucoup de données pour apprendre et faire de bonnes prédictions. Mais obtenir suffisamment de bonnes données, surtout pour des tâches comme la reconnaissance d'images, peut être difficile. Souvent, les données disponibles ne sont pas suffisantes ou ne sont pas correctement étiquetées, ce qui complique l'apprentissage pour ces modèles. Récemment, de nouvelles méthodes ont été développées pour créer des données fictives qui ressemblent à de vraies. Une des méthodes populaires pour faire des données synthétiques s'appelle les Réseaux Antagonistes Génératifs (GANs). Cet article parle de comment on peut utiliser des données synthétiques pour améliorer les modèles de vision par ordinateur.

#Le besoin de plus de données

Les modèles d'apprentissage profond sont particulièrement utiles pour les tâches qui impliquent des images, mais ils ont besoin de beaucoup de données pour bien fonctionner. Ils apprennent à partir d'exemples, donc s'ils n'ont pas assez d'exemples, ils ne peuvent pas apprendre correctement. Dans de nombreux cas, des données sont disponibles en grande quantité, mais elles ne sont pas utilisables directement. Par exemple, les données doivent être étiquetées pour que les modèles puissent les comprendre. Ce processus d'étiquetage peut être coûteux et long, surtout si des humains doivent le faire.

#Création de données synthétiques

Avec la croissance des GANs, il est désormais possible de créer des données synthétiques de haute qualité. Ces données synthétiques peuvent aider à résoudre certains problèmes liés aux données que rencontrent les modèles d'apprentissage profond. Par exemple, des problèmes comme le déséquilibre entre les classes, où certaines catégories ont beaucoup d'exemples tandis que d'autres en ont très peu, peuvent être atténués grâce aux données synthétiques. De plus, les modèles peuvent devenir plus robustes face aux changements de distributions de données lorsqu'ils sont entraînés avec à la fois des données réelles et synthétiques.

#Notre étude

Dans notre étude, nous avons examiné de près comment l'utilisation de données synthétiques impacte la performance des modèles de vision par ordinateur. Nous nous sommes concentrés sur trois ensembles de données : MNIST, Fashion-MNIST et CIFAR-10. Nous avons créé des ensembles de données synthétiques en utilisant une méthode appelée Réseau Antagoniste Génératif Conditionnel (cGAN). Notre objectif était d'évaluer comment le mélange de différentes quantités de données synthétiques et réelles affectait la capacité du modèle à prédire avec précision.

#Descriptions des ensembles de données

1. Ensemble de données MNIST : Cet ensemble contient des images de chiffres manuscrits. Il comprend 60 000 images d'entraînement et 10 000 images de test. Chaque image est en niveaux de gris et mesure 28x28 pixels.

2. Ensemble de données Fashion-MNIST : Semblable à MNIST, cet ensemble contient des images de vêtements. Il comprend 70 000 images réparties sur 10 catégories, avec 60 000 images pour l'entraînement et 10 000 pour le test, toutes mesurant 28x28 pixels.

3. Ensemble de données CIFAR-10 : Cet ensemble est plus complexe et comprend 60 000 images en couleur de 32x32 pixels réparties sur 10 catégories. Chaque catégorie contient 6 000 images avec 5 000 pour l'entraînement et 1 000 pour le test.

#L'importance de s'entraîner avec des données synthétiques

Utiliser des données synthétiques peut aider à combler le fossé quand il n'y a pas assez de données réelles. Mais, une question clé se pose : comment mélanger les données synthétiques et réelles pour rendre l'entraînement du modèle le plus efficace ? Avec autant d'ensembles de données produits récemment avec des GANs, il y a plein d'options à choisir. Quelques exemples incluent FlyingThings3D, SceneNet, et plein d'autres.

Cependant, les modèles entraînés uniquement avec des données synthétiques ont souvent du mal quand ils sont confrontés à des scénarios du monde réel. Cela peut être dû à des différences de qualité ou à la façon dont les données sont représentées. Le surapprentissage peut se produire, où le modèle apprend trop des données synthétiques et ne performe pas bien sur les données réelles.

Pour résoudre ces problèmes, des techniques ont été développées pour aider les modèles à s'adapter et à mieux généraliser. L'Adaptation de domaine aide à adapter un modèle pour bien fonctionner avec des données réelles en l'entraînant d'abord sur des données synthétiques, puis sur des données réelles. La généralisation de domaine est plus difficile, car elle exige que le modèle performe bien sur des données réelles non vues sans avoir été entraîné dessus.

#Ce que nous avons trouvé

Dans notre travail, nous avons examiné comment l'ajout de données synthétiques influence la performance des modèles de vision par ordinateur. Lorsque nous avons entraîné des modèles uniquement sur des données réelles, ils ne performaient pas bien sur des données de test synthétiques. Fait intéressant, les modèles qui ont été entraînés uniquement sur des données synthétiques ont montré une certaine capacité à prédire correctement sur des données réelles.

Quand nous avons ajouté une petite quantité de données synthétiques à l'ensemble d'entraînement, la précision du modèle a considérablement augmenté. Cela a suggéré que le modèle était désormais meilleur pour gérer les différentes distributions de données parce qu'il avait appris à partir des deux types d'images. Plus précisément, les modèles entraînés avec un mélange d'images synthétiques et réelles ont montré de meilleures performances sur les deux types de jeux de test.

Par exemple, nous avons constaté qu'augmenter la proportion d'images synthétiques de 1:1 à 5:1 (réel:synthétisé) entraînait des gains notables en précision. De plus, les modèles entraînés sur des ensembles de données hybrides contenant les deux types d'images étaient meilleurs pour traiter des données hors distribution, ce qui a été testé en utilisant une version spécialement modifiée de l'ensemble de données MNIST, connue sous le nom de MNIST-C. Cet ensemble de données comprenait des images avec diverses distorsions pour mettre à l'épreuve les capacités prédictives du modèle.

#Données synthétiques et performance hors distribution

Une observation significative était que les modèles entraînés uniquement avec des images originales ne se généralisaient pas bien aux données hors distribution. À l'inverse, un modèle entraîné uniquement sur des images synthétiques a montré une certaine capacité à faire des prédictions correctes sur les images originales. De plus, même avec un ajout minimal d'images synthétiques à l'ensemble de données original, l'ensemble de données mixte est devenu beaucoup plus robuste lors des tests contre des données hors distribution.

Cela signifiait qu'un petit nombre d'images synthétiques pouvait considérablement améliorer la performance du modèle. La précision des modèles entraînés avec des ensembles de données mixtes est restée proche de celle des modèles de données originales, tout en montrant une meilleure performance sur des images déformées de manière importante.

#Performance sur des ensembles de données complexes

Nos résultats étaient surprenants en ce qui concerne les ensembles de données plus simples comme MNIST et Fashion-MNIST. Mais quand nous avons abordé des ensembles de données plus complexes comme CIFAR-10, où les classes sont très distinctes, les mêmes améliorations n'étaient pas aussi prononcées. Cela suggère que bien que les données synthétiques aident les modèles à mieux apprendre sur des tâches plus simples, elles ont des limites face à des données plus compliquées et variées.

#Conclusion

Dans cette exploration, nous avons analysé l'impact de l'utilisation d'une combinaison de données synthétiques et originales pour l'entraînement des modèles d'apprentissage profond. Nous avons trouvé que s'appuyer uniquement sur des données originales pour l'entraînement laisse les modèles moins capables de gérer des données non vues. Cependant, mélanger des images synthétiques avec des vraies offre des avantages clairs. Bien que les bénéfices soient évidents pour des ensembles de données plus simples, ils peuvent ne pas être aussi significatifs pour des ensembles de données plus complexes.

À l'avenir, nous visons à élargir notre recherche pour examiner différents ensembles de données avec divers niveaux de complexité. Nous sommes également intéressés par le test de plus de modèles et l'examen des effets de l'apprentissage par transfert. Nos résultats mettent en évidence le potentiel des données synthétiques pour soutenir l'entraînement des modèles d'apprentissage profond, ce qui pourrait conduire à des approches rentables pour obtenir des données d'image fiables pour l'entraînement sans s'appuyer fortement sur les données réelles.