Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Синтетические наборы данных

23 564 байта добавлено, 19:26, 4 сентября 2022
м
rollbackEdits.php mass rollback
{{Определение|definition='''Синтетические данные''' — это «производные» программно сгенерированные данные, применимые используемые в бизнес-приложениях (в конкретной том числе в машинном обучении).}} Нередко возникают ситуации, которые не были получены путём прямого сбора когда получение реальных бизнес-процессов сложно или дорого, но при этом известны требования к таким бизнес-процессам, правила создания и измерений<ref nameзаконы распределения. Как правило, это происходит, когда речь идёт о чувствительных персональных данных — например, информации о банковских счетах или медицинской информации. В таких случаях необходимые наборы данных можно [[Генерация объектов|программно сгенерировать]]. == Виды генерации =="mcgrawhilldict">McGraw  Существует два основных подхода к генерации синтетических наборов данных. В случае, когда реальные данные отсутствуют или их сбор невозможен (из- Hill dictionary of scientific and technical terms / Под редза большой длительности или дороговизны процесса), наборы генерируются полностью случайным образом на основе некой статистической модели, которая учитывает законы распределения реальных данных. Sybil PОднако, такой подход не всегда оправдывает себя из-за того, что синтетические данные могут не учитывать весь спектр возможных случаев, и полученная с помощью такого набора модель может давать непредсказуемые результаты в крайних случаях. Parker Также применяется [[wikipedia:Data_augmentation|аугментация]] (англ. augmentation) — генерация наборов на основе имеющихся бизнес- 3-е издпроцессов. К имеющимся данным применяются различные способы искажения: например, для изображений могут использоваться различные геометрические преобразования, искажения цвета, кадрирование, поворот, добавление шума и иные. Для числовых данных могут использоваться такие искажения, как добавление объектов с усреднёнными значениями, смешивание с объектами из другого распределения, добавление случайных выбросов. Преимущества использования синтетических данных: * Возможность генерации наборов данных практически любого размера. - New York * Известность параметров генерации, а значит, и генеральной совокупности: McGraw - Hill book coможно сравнить оценки модели и истинные параметры, и исходя из этого судить о качестве полученных выборочных оценок параметров* Ускорение и удешевление процесса разработки: не нужно ждать, 1984</ref>пока будет собран и размечен достаточный объём реальных данных. * Повышение доступности больших объёмов данных.  В то же время, «производные данные» (согласно второму словарю) -- это постоянно-хранимая информацияу синтетических данных есть и недостатки: * Отсутствие универсального способа генерации, применимого для любых задач: в каждом конкретном случае необходимо дополнительное исследование требований, накладываемых на генерируемые данные. * Отсутствие универсальных метрик качества и применимости генерируемых данных. * Излишняя «стерильность» получаемых данных: в общем случае неизвестно, которую используют специалисты какими могут быть выбросы в своей повседневной работереальных данных<ref>Если выбросы известны, то проблема может быть решена путём настройки параметров генератора.</ref>
== Применение ==
Нередко возникают ситуацииСгенерированные объекты можно использовать в [[Общие понятия#Классификация задач машинного обучения|задаче обучения с учителем]] для расширения обучающего множества, сведя её к задачам [[Обучение с частичным привлечением учителя|частичного обучения]] и [[Обучение с частичным привлечением учителя#Самообучение (Self Training)|самообучения]]. Довольно распространённым подходом является обучение сначала на большом наборе синтетических данных, когда получение а затем дообучение на небольшом наборе имеющихся реальных данных сложно или дорого, но . Иногда при обучении реальные данные не используются вовсе. При этом известны требования к таким объектамв тестовых множествах использовать синтетические наборы данных нельзя: в них должны быть только реальные объекты. Синтетические данные используют не только при недоступности реальных, правила их генерации но и законы распределения. Как правилодля того, это происходитчтобы изменить распределение классов в уже имеющихся данных, когда речь идёт о чувствительных персональных данных дополнив их по [[Алгоритмы сэмплирования|определённому алгоритму]]<ref name="wiki:oversampling">Oversampling and undersampling in data analysis — https://en.wikipedia.org/wiki/Oversampling_and_undersampling_in_data_analysis напримерRetrieved January 11, информации о банковских счетах. В таких случаях необходимые наборы данных можно программно сгенерировать2021</ref>.
Сгенерированные Синтетические данные активно используются при обучении алгоритмов управления [[wikipedia:Self-driving car|автономным транспортом]]. Эти алгоритмы решают две задачи: сначала [[Обнаружение и обработка дорожных знаков и пешеходов|выявляют окружающие объекты можно использовать ]] — машины, дорожные знаки, пешеходов, а затем принимают решение о направлении и скорости дальнейшего движения. При реализации таких алгоритмов наиболее важно поведение транспортного средства в задаче обучения с учителем для расширения обучающего множествакритических ситуациях, сведя её к задачам частичного обучения и самообучениятаких как помехи на дороге или некорректные показания сенсоров — от этого могут зависеть жизни людей. В тестовых множествах использовать синтетические наборы реальных данных нельзя: же, наоборот, в них должны быть только реальные объектыосновном присутствуют штатные ситуации.
При генерации синтетических наборов Одно из самых наглядных применений аугментации данных необходимо учитывать специфику каждого конкретного случая— алгоритмы восстановления изображений. Для работы таких алгоритмов исходный набор изображений расширяется их копиями, общего универсального способа генерации к которым применяются некие преобразования из фиксированного набора. На основе полученных изображений генерируется набор, в котором входными данными считаются полученные изображения, а целевыми — исходные. В самом деле, получить реальные данные для такой задачи — фотографию и её же искажённую копию — довольно затруднительно, а применение таких преобразований довольно легко автоматизируется. Таким образом, если исходные изображения достаточно хорошо описывали источник данных, то полученный набор данных не существуетможно применять для обучения алгоритма восстановления изображений, устраняющего применённые преобразования.
== Генерация ==Также с помощью синтетических наборов данных можно упростить обучение алгоритмов [[Компьютерное зрение|компьютерного зрения]], решающих задачи [[Сегментация изображений|семантической сегментации]], [[Компьютерное зрение#Идентификация|поиска]] и [[Компьютерное зрение#Распознавание объектов|локализации]] объектов. В данном случае подходят наборы, в которых искомые объекты определённым образом наносятся на фоновое изображение. В частности, таким объектом может быть текст — тогда с помощью полученного набора может быть решена задача [[Распознавание текста на изображении|распознавания текста на изображении]].
Существует два основных подхода к Синтетические данные используются и для создания алгоритмов [[Реидентификация|реидентификации]]<sup>[на 25.01.21 не создан]</sup> — определения, действительно ли на двух изображениях один и тот же человек. Эти алгоритмы могут использоваться для нахождения людей на записях с камер, на пограничных пунктах и так далее. В этом случае реальные данные собрать довольно сложно, потому что требуется найти много фотографий одних и тех же людей в разных позах, с разных ракурсов и в разной одежде. При генерации синтетических наборов данныхнеобходимо учитывать специфику каждого конкретного случая, общего алгоритма, подходящего для всех случаев не существует. Как правило, общие алгоритмы наподобие добавления средних значений оказываются нерепрезентативными. == Примеры == [[Файл:TextSharpener-Identity.png|200px|thumb|right|Рисунок 1. Пример работы TextSharpener. Слева направо: размытое изображение, исходное изображение, результат работы алгоритма<ref name="TextSharpener">Unblurring images of text with convolutional neural networks — https://gardarandri.github.io/TextSharpener/ — Retrieved January 8, 2021</ref>.]] === TextSharpener === Алгоритм TextSharpener<ref name="TextSharpener"/>, разработанный по методологии SCRUM в Университете Исландии и основанный на [[Сверточные нейронные сети|свёрточной нейронной сети]], позволяет убирать размытие текста на изображениях (см. рисунок 1). Для подготовки набора данных, который подошёл для обучения такого алгоритма, хватило [https://github.com/gardarandri/TextSharpener/blob/master/generator/GenImages.py тривиального скрипта] на Python, генерирующего случайные прямоугольники и надписи на них, а затем размывавшего их, с помощью библиотеки PIL<ref name="PIL">Pillow — Pillow (PIL Fork) 8.1.0 Documentation — https://pillow.readthedocs.io/en/stable/ — Retrieved January 25, 2021</ref>. [[Файл:Jefferson_Graham_on_Manhattan_Beach_Pier.jpeg|200px|thumb|left|Рисунок 2. Фотография, сделанная широкоугольной камерой<ref>https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Jefferson_Graham_on_Manhattan_Beach_Pier.jpg — Retrieved January 24, 2021</ref>.]] === OmniSCV === Нередко различные устройства оснащаются широкоугольными и панорамными камерами с углом обзора до 360°. Изображения, получаемые с таких камер, обладают довольно сильными искажениями (см. рисунок 2).Генератор изображений комнат OmniSCV<ref name="OmniSCV">OmniSCV — https://www.mdpi.com/1424-8220/20/7/2066/htm — Retrieved January 11, 2021</ref> используется при разработке роботов для обучения алгоритмов [[Компьютерное зрение|компьютерного зрения]] для устранения искажений широкоугольных объективов и неидеальных условий освещённости. Генератор умеет симулировать различные варианты бизнес-процессов — [[wikipedia:Equirectangular projection|равноугольные]] и [[wikipedia:Cylindrical perspective|цилиндрические]] панорамы, [[wikipedia:Fisheye lens|«рыбьи глаза»]] и [[wikipedia:Catadioptric system|катадиоптрические системы]], а также сопровождать сгенерированные изображения комнат вспомогательной информацией об окружающем пространстве и параметрах используемой камеры (см. рисунок 3). Изображения этого набора данных генерируются с помощью графического движка Unreal Engine 4<ref name="ue">EpicGames. Unreal Engine 4 Documentation. — https://docs.unrealengine.com/en-US/index.html — Retrieved January 21, 2021</ref> и плагина UnrealCV<ref name="uecv">UnrealCV — https://unrealcv.org/ — Retrieved January 24, 2021</ref>. Каждое преобразование задаётся несложной функцией, связывающей координаты плоскости исходного изображения и луча, исходящего из окружающей среды. Например, для равноугольной проекции удобнее всего использовать [[wikipedia:Spherical coordinate system|сферические координаты]]: <tex>(\theta, \phi) = ((\frac{2x}{x_{max}}-1)\pi, (1/2 - \frac{y}{y_{max}})\pi)</tex>, где <tex>(x, y)</tex> — координаты пикселя, а <tex>(x_{max}, y_{max})</tex> — разрешение изображения. За центр сферы в этой системе координат принимается [[wikipedia:Cardinal point (optics)#Principal planes and points|оптический центр]]. {{wide image|Omniscv-example.png|1580px|Рисунок 3. Примеры полученных панорам. Слева направо: равноугольная, цилиндрическая и нецентральная (non-central) проекция<ref name="OmniSCV"/>.}} [[Файл:Flyingchairs.png|200px|thumb|right|Рисунок 4. Пример из набора FlyingChairs<ref name="FlyingChairs">Computer Vision Group, Freiburg — https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/resources/datasets/FlyingChairs.en.html — Retrieved January 11, 2021</ref>.]]
В случае, когда реальные данные отсутствуют, наборы генерируются полностью случайным образом на основе некой статистической модели, которая учитывает законы распределения реальных данных. Однако, такой подход не всегда оправдывает себя из-за того, что синтетические данные могут не учитывать весь спектр случаев (переформулировать).=== FlyingChairs ===
Также применяется Набор данных FlyingChairs<ref name="FlyingChairs" /> и его производные представляют из себя наборы изображений, на которые искусственно добавлены предметы в движении (например, стулья, как на рисунке 4). Эти наборы данных применяются в алгоритмах [[wikipedia:Data_augmentationКомпьютерное зрение|аугментациякомпьютерного зрения]] — генерация наборов на основе имеющихся реальных данных. К имеющимся данным применяются различные способы искажения: например, в частности для изображений могут использоваться различные геометрические преобразования, искажения цвета, кадрирование, поворот, добавление шума и иныепоиска движения.
* Взять что-то из FlyingChairs строится следующим образом: авторы выбрали несколько сотен изображений с фотохостинга [[wikipedia:Oversampling_and_undersampling_in_data_analysis]].* Можно картинку из https://habrflickr.comFlickr] из категорий «город», «ландшафт», «горы». Части этих изображений использовались в качестве фона. Далее на них накладывались стулья<ref name="fc-chairs">Aubry M., Maturana D., Efros A., Russell B., Sivic J. Seeing 3d chairs: exemplar part-based 2d-3d alignment using a large dataset of cad models — InCVPR, 2014</ru/company/smartengines/blog/264677/ref>, для каждого стула были представлены 62 различных угла обзора.
С помощью двумерных аффинных преобразований сдвигается как фон, так и стулья — это позволяет эмулировать одновременно движение как стульев, так и «камеры». Авторы используют другой набор данных, MPI Sintel<ref name== Достоинства =="sintel">Butler D. J., Wulff J., Stanley G. B., Black M.J. Anaturalistic open source movie for optical flow evaluation // ECCV, Part IV — Springer-Verlag, 2012 — с. 611–625</ref>, для получения информации об естественном распределении таких параметров, как начальные позиции объектов и параметры движения, и сохранении этого распределения.
* Возможность генерации датасетов практически любого размера;[[Файл:Vc-clothes.png|400px|thumb|left|Рисунок 5. Пример данных набора VC-Clothes. В первой строке — фон, в каждой из следующих — один и тот же человек в разной одежде<ref name="VC-Clothes">VC-Clothes — https://wanfb.github.io/dataset.html — Retrieved January 11, 2021</ref>.]]
* Известность параметров генерации, а значит, и генеральной совокупности === VC-- можно судить о качестве выборочных оценок модели на параметры распределений, путём сравнения их с истинными параметрами;Clothes ===
* Ускорение и удешевление процесса разработки Набор данных VC-Clothes<ref name="VC- не нужно ждатьClothes"/> создан для разработки алгоритмов реидентификации. Он представляет из себя сгенерированные изображения одинаковых людей в разной одежде и на разном фоне. Помимо реидентификации, пока будет собран и/или размечен достаточный объём реальных этот набор данных;также может быть использован для решения задачи семантической [[Сегментация изображений|сегментации]], для отделения пикселей, соответствующих одежде, от пикселей, соответствующих лицу персонажа.
* Повышение доступности больших объёмов данныхДля создания набора была использована известная компьютерная игра Grand Theft Auto V. Эта игра поддерживает детальную настройку внешнего вида персонажей, произвольные параметры окружающей среды (освещение, угол обзора) и большое количество встроенных сцен — множество улиц, зданий и других мест. При генерации фиксируется маршрут каждого персонажа и позиции камер. Не со всех ракурсов распознаётся непосредственно лицо (см. рисунок 5), но человек вполне может быть распознан по полу, возрасту, фигуре, причёске и другим характеристикам. В итоге набор изображений включает 512 персонажей, 4 сцены и в среднем 9 изображений для каждого персонажа и каждой сцены.
[[Файл:SynthText-in-the-Wild.png|200px|thumb|right|Рисунок 6. Пример изображения из набора SynthText in the Wild<ref name="SynthText">Visual Geometry Group - University of Oxford — https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/scenetext/ — Retrieved January 19, 2021</ref>.]]
== Недостатки = SynthText in the Wild ===
* Отсутствие универсального способа генерации, применимого Набор данных SynthText in the Wild<ref name="SynthText"/> разработан для обучения алгоритмов [[Распознавание текста на изображении|распознавания текста на изображении]]. Он берёт обычные изображения и накладывает на них неизогнутый текст из определённого набора (см. рисунок 6). Набор сопровождается подробной аннотацией: для любых задач -- в каждом конкретном случае необходимо дополнительное исследование тогокаждого изображения указаны используемые фразы, какие требования накладываются а также координаты каждого слова и символа на генерируемые данные;изображении.
* Отсутствие универсальных метрик качества Чтобы полученный набор выглядел натурально, применяется следующий подход<ref name="SynthText-paper">Gupta A., Vedaldi A., Zisseman A. Synthetic Data for Text Localisation in Natural Images // IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition — 2016</ref>. Сначала изображение делится на несколько областей в зависимости от значений соседних цветов и применимости генерируемых данных;текстуры. Затем с помощью [[Сверточные нейронные сети|CNN]] строится карта глубины — определяется, какая точка ближе к камере, а какая дальше (см. рисунок 7). После этого можно по каждой области определить нормаль к поверхности. Алгоритм исключает из выбора неподходящие поверхности — очень маленькие, непропорциональные или ортогональные направлению съемки. Наконец, на основе цвета области выбирается цвет текста (и иногда — контура), случайным образом выбирается шрифт, после чего текст «накладывается» на изображение с помощью геометрических трансформаций и преобразования Пуассона. Этот процесс повторяется несколько раз, чтобы наложить сразу несколько текстовых объектов на изображение.
* Возможна излишняя {{wide image|Synthtext-Generation-Process.png|1100px|Рисунок 7. Процесс нанесения текста на изображение. Слева направо: исходное изображение; карта глубины (светлее — дальше); разбиение на поверхности; области для нанесения текста и случайно выбранный для них цвет; готовое изображение<ref name="стерильностьSynthText-paper" получаемых данных, так как в общем случае неизвестно, какими могут быть выбросы в реальных данных. Если же это известно, то проблема может быть решена путём настройки параметров генератора/>.}}
[[Файл:UnityEyes.png|200px|thumb|left|Рисунок 8. Образцы глаз, смотрящие в различных направлениях<ref name== Примеры =="unityeyes">Wood, E., Baltrusaitis, T., Morency, L., Robinson, P., Bulling, A. Learning an appearance-based gaze estimator from one million synthesised images // Proceedings of the Ninth Biennial ACM Symposium on Eye Tracking Research & Applications — 2016</ref>.]]
Тут какие наборы бывают.=== UnityEyes ===
* NVidia использует синтетические данные для генерации "миниатюрных миров", которые затем применяются для обучения и иногда для тестирования алгоритмов управления беспилотными транспортными средствами (вот источник, книга от NVidia: В 2016 году по методологии SCRUM была разработана утилита [https://www.nvidiacl.comcam.ac.uk/contentresearch/damrainbow/en-zzprojects/Solutionsunityeyes/deep-learning/resources/accelerating-ai-with-synthetic-data-ebook/accelerating-ai-with-synthetic-data-nvidia_webUnityEyes], которая позволяет в реальном времени генерировать реалистичные изображения глаз, направленных в нужном направлении, показанные с требуемого ракурса (см. рисунок 8). Это позволяет решать задачу '''окулографии''' (англ.pdfgaze estimation)— определения направления взгляда человека по фотографии.
Программист бизнес-приложений получает в два раза больше программистов других приложений, поэтому он должен знать и эти алгоритмы.
TODO:Изображения генерируются с помощью игрового движка Unity 5, доработанного авторами UnityEyes для значительного ускорения рендеринга. Используются 20 трёхмерных изображений головы людей различного возраста, с различным цветом кожи и формой глаз. Помимо этого, используются HDR-панорамы для получения естественного окружающего зеркального отблеска в глазах.
* Стулья (например рассказать про [[Файл:Nvidia-drive-sample.png|400px|thumb|right|Рисунок 9. Примеры миров, сгенерированных NVIDIA DRIVE<ref name="nvidia">[https://lmbwww.informatiknvidia.unicom/content/dam/en-zz/Solutions/deep-freiburg.delearning/resources/datasetsaccelerating-ai-with-synthetic-data-ebook/FlyingChairsaccelerating-ai-with-synthetic-data-nvidia_web.pdf El Emam, K. Accelerating AI with Synthetic Data] — Beijing, Boston, Farnham, Sebastopol, Tokyo: O'Reilly Media, Inc.en, 2020.</ref>.html)]]
* Одежда (??)=== NVIDIA DRIVE ===
* Комнаты Для обучения автономного транспорта компания NVIDIA разработала по методологии SCRUM платформу NVIDIA DRIVE Constellation<ref name="nvidia" />, которая состоит из двух серверов. Один из них исполняет роль обучаемого транспортного средства, а второй непрерывно генерирует для первого различные «миниатюрные миры», включающие в себя симуляцию вывода с камеры, радара и лидаров. В обучении используется два режима — симуляция после восприятия (частично https://structured3dангл. ''postperception simulation'') и сквозная симуляция (англ. ''end-to-datasetend simulation''). В режиме симуляции объектов из сгенерированных миров (см.org/рисунок 9)обучаемому алгоритму передаётся список объектов и их подробное описание, в свою очередь алгоритм должен выбрать дальнейшие действия автомобиля. В режиме симуляции мира на вход алгоритму подаются показания датчиков из сгенерированного мира, и алгоритм должен также распознать с помощью этих показаний присутствующие вокруг объекты и их характеристики. Этот режим полезен тем, что он более похож на реальный мир и учитывает помехи, возникающие на сенсорах.
* Текст (ну не, не книжки из бреда, сгенерированного Марковскими цепями, а например картинки, в которых текст как-то хитро расположен: https://www== См.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/scenetext/)также ==
* [[Автоматическое машинное обучение]]
* [[Генерация объектов]]
* [[Переобучение]]
== Примечания ==
<references/>
 
== Источники ==
 
* Synthetic data — https://en.wikipedia.org/wiki/Synthetic_data — Retrieved January 11, 2021
* McGraw - Hill dictionary of scientific and technical terms / Под ред. Sybil P. Parker. - 3-е изд. - New York: McGraw - Hill book co., 1984
 
[[Категория: Машинное обучение]]
[[Категория: Генерация объектов]]
1632
правки

Навигация