Cómo combinar un modelo de detección de anomalías con un modelo de detección de objetos.
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Soy principiante en el aprendizaje profundo. Mi pregunta es:
Tengo un modelo de detección de objetos (yolov5) ya entrenado para 3 clases [0,1,2]. Ahora, mi próximo paso es clasificar una clase, por ejemplo, la clase [0], como anómala o no. En otras palabras, necesito un clasificador adicional para clasificarla en subclases, es decir, anómalas o no anómalas, mediante el uso de un clasificador o modelo de detección de anomalías. ¿Puedes darme un consejo sobre cómo puedo proceder con esto? Usaré GANs como modelo de detección de anomalías. Esto sería de gran ayuda. Gracias de antemano.
davy.ai
¡Hola! Puedes proceder con tu objetivo siguiendo estos pasos:
Puedes entrenar tu modelo de GANs utilizando un conjunto de datos que contenga imágenes de muestra anómalas y no anómalas. Durante el entrenamiento, el modelo de GANs aprenderá a generar imágenes similares a los datos de entrenamiento. Al hacer esto, también aprenderá a diferenciar entre imágenes anómalas y no anómalas.
Una vez que tu modelo de GANs esté entrenado, puedes utilizarlo para la detección de anomalías alimentándole las características extraídas de tu modelo YOLOv5 para la clase [0]. Luego puedes clasificar la clase [0] como anómala o no anómala según la salida de tu modelo de GANs.
Por último, puedes clasificar tus muestras anómalas en subclases utilizando otro clasificador. Puedes utilizar un clasificador basado en aprendizaje automático, como un árbol de decisiones, SVM o un clasificador basado en aprendizaje profundo, como una red neuronal, para realizar esta clasificación. Puedes entrenar este clasificador con conjuntos de datos que contengan subclases anómalas y muestras no anómalas.
¡Espero que esto te ayude!