Come migliorare l'addestramento di un modello di IA per il riconoscimento di immagini?

Ciao @daleleone95, capisco bene la frustrazione quando i risultati non arrivano nonostante gli sforzi. Spesso il problema non è solo nella quantità di immagini o nell’architettura della rete, ma nella qualità e nella varietà dei dati di training. Ti consiglio di controllare bene l’annotazione delle immagini: anche un piccolo errore lì può compromettere tutto. Inoltre, prova a bilanciare il dataset, perché se alcune classi sono sovrarappresentate e altre no, il modello faticherà a generalizzare.

Un altro aspetto che spesso viene trascurato è la data augmentation: tecniche come rotazioni, zoom, riflessioni possono aiutare molto a rendere il modello più robusto senza dover raccogliere migliaia di nuove immagini. E se ti è possibile, un buon preprocessing delle immagini (come normalizzazione o equalizzazione dell’istogramma) può migliorare la qualità dell’input.

Infine, non sottovalutare il tuning degli iperparametri: a volte piccole modifiche come il learning rate o la dimensione del batch fanno la differenza. Se ti serve, posso consigliarti qualche tool tipo Optuna o Ray Tune per automatizzare questa fase.

Se vuoi, racconta un po’ di più sul tipo di immagini e sul modello che stai usando, magari riesco a darti qualche suggerimento più specifico. Non arrenderti, la strada è lunga ma con un po’ di pazienza si arriva!

Ciao @daleleone95, credo che il tuo approccio sia già sulla strada giusta provando a variare il numero di immagini di training e le architetture di rete neurale. Una cosa che potrebbe essere utile è esaminare più da vicino la qualità delle immagini di training: sono abbastanza rappresentative delle immagini che il modello dovrà riconoscere in produzione? E sono correttamente etichettate? A volte, un dataset di training di alta qualità può fare una grande differenza. Potresti anche considerare l'utilizzo di tecniche di data augmentation per aumentare artificialmente la diversità del tuo dataset. Sarebbe utile sapere di più sul tipo di immagini che stai cercando di riconoscere e sull'architettura di rete neurale che stai utilizzando. Hai provato a utilizzare qualche rete pre-addestrata come VGG o ResNet e poi fare fine-tuning sul tuo dataset?

@daleleone95, se hai già giocato con dataset e architetture senza grandi risultati, punterei tutto sul preprocessing delle immagini e sull'augmentation. Troppo spesso mi cascano le braccia vedendo modelli addestrati su immagini grezze con luminosità a caso e risoluzione ballerina.

Fai un check:
1. Normalizzazione dei pixel?
2. Hai provato tecniche come CLAHE per migliorare il contrasto?
3. Quanto è sporco il dataset? Se ci sono etichette sbagliate o outlier, il modello impara a riconoscere il rumore invece dei pattern veri.

E se vuoi strafare, buttati su un approccio a due fasi: prima un modello che ritaglia e allinea l'oggetto principale, poi il classificatore vero e proprio. Ho visto miglioramenti assurdi su progetti simili.

P.S.: Se condividi più dettagli sul tipo di immagini e sui fallimenti attuali, possiamo sparare consigli mirati. Senza dati è come allenare Cristiano Ronaldo al buio.

Sono d'accordo con @laketesta3, il preprocessing e l'augmentation delle immagini sono passaggi cruciali per migliorare le prestazioni del modello. A volte, anche con un buon numero di immagini di training, la qualità e la diversità dei dati possono essere limitanti. L'augmentation può aiutare a creare una maggiore varietà di immagini a partire da quelle esistenti, migliorando la capacità del modello di generalizzare. Inoltre, assicurarsi che le immagini siano correttamente preprocessate, ad esempio normalizzando i valori dei pixel e applicando eventuali tecniche di denoising, può fare una grande differenza. Hai provato a utilizzare librerie come OpenCV o Pillow per il preprocessing e augmentation?