Как создать и обучить модель для обработки изображений

Для кого эта статья:

• Разработчики и инженеры, работающие с компьютерным зрением
• Студенты и исследователи в области машинного обучения и глубокого обучения
• Профессионалы, занимающиеся оптимизацией моделей для продакшена

# Как создать и обучить модель для обработки изображений

Вы открываете очередной туториал по компьютерному зрению, а там — опять рассказ о том, «как это важно и перспективно». Давайте пропустим очевидное. Факт: рынок компьютерного зрения достигнет $41,11 млрд к 2030 году согласно аналитике Grand View Research. Вопрос не в том, нужно ли это изучать, а в том, как сделать это правильно с первого раза. Вы потратите месяцы на изучение разрозненных материалов или получите структурированный подход прямо сейчас. Я выбрал за вас второй вариант и собрал проверенную методологию создания моделей для обработки изображений — от подготовки данных до оптимизации производительности. Без воды, с конкретными шагами и рабочим кодом.

Основные этапы создания модели для обработки изображений

Создание модели для обработки изображений — это не магия, а выверенная последовательность действий. Начинающие совершают одну критическую ошибку: сразу бросаются писать код модели, игнорируя фундамент. Результат предсказуем — модель не учится, точность стремится к случайному угадыванию, а время потрачено впустую.

Профессиональный подход выглядит иначе. Первый этап — чёткая формулировка задачи. Вы должны определить: это классификация изображений, детекция объектов, сегментация или что-то более специфичное? От типа задачи зависит всё остальное — архитектура модели, метрики качества, способ подготовки данных.

Второй этап — сбор и подготовка данных. Здесь действует железное правило: garbage in, garbage out. Модель никогда не будет лучше данных, на которых она обучена. Минимальный объём датасета для классификации изображений — 1000 примеров на класс, но для достойной производительности нужно в 5-10 раз больше.

Третий этап — выбор архитектуры нейронной сети. Не нужно изобретать велосипед. Используйте проверенные решения: ResNet для классификации, YOLO для детекции, U-Net для сегментации. Transfer learning позволяет взять предобученную модель и дообучить её на ваших данных — экономия времени колоссальная.

Четвёртый этап — непосредственно обучение. Здесь критична настройка гиперпараметров: learning rate, batch size, количество эпох. Начинайте с малого learning rate (0.001) и уменьшайте его по мере обучения. Batch size выбирайте максимальный, который помещается в память GPU.

Пятый этап — оценка и оптимизация. Смотрите не только на accuracy, но и на precision, recall, F1-score. Анализируйте ошибки модели, ищите закономерности в неправильных предсказаниях. Это даст понимание, где нужно дособрать данные или изменить архитектуру.

Максим Соколов, ML-инженер

Мой первый проект по компьютерному зрению провалился именно из-за игнорирования этапности. Получил задачу классифицировать дефекты на производственной линии, сразу взял ResNet50, натренировал на 300 изображениях и получил 40% точности. Потратил неделю на подбор гиперпараметров — без толку. Проблема была не в модели, а в данных: классы были несбалансированы (95% изображений без дефектов, 5% с дефектами), освещение различалось, часть фото была размыта. Пришлось вернуться к началу: пересобрал датасет до 5000 изображений с балансировкой классов, добавил аугментацию, нормализовал освещённость. Только после этого модель начала показывать 89% точности. Урок усвоен: пропускать этапы — значит удваивать время на проект.

Подготовка данных для обучения CNN-моделей

Подготовка данных — это 70% успеха проекта по компьютерному зрению. Сверточные нейронные сети требовательны к качеству и разнообразию обучающей выборки. Пропустите этот этап — и даже самая совершенная архитектура не спасёт ситуацию.

Первый шаг — нормализация изображений. Все картинки должны быть приведены к единому размеру. Стандартные входные размеры для популярных архитектур: 224×224 для ResNet и VGG, 299×299 для Inception, 640×640 для YOLOv8. Изменение размера делается с сохранением пропорций, а недостающие области заполняются padding.

Второй критический момент — аугментация данных. Это искусственное увеличение датасета путём применения трансформаций к существующим изображениям. Основные техники:

• Горизонтальное и вертикальное отражение — простейший способ удвоить датасет
• Повороты на случайные углы — обучает модель распознавать объекты под разными углами
• Изменение яркости и контраста — делает модель устойчивой к условиям освещения
• Случайное кадрирование (random crop) — учит фокусироваться на важных деталях
• Добавление шума — повышает робастность к артефактам изображений

Аугментация применяется только к обучающей выборке. Валидационные и тестовые данные должны оставаться неизменными — иначе вы не сможете объективно оценить качество модели.

Третий аспект — балансировка классов. Если в вашем датасете 90% изображений относятся к одному классу, а 10% к другому, модель научится всегда предсказывать мажоритарный класс. Решения:

• Oversampling — дублирование примеров редких классов
• Undersampling — удаление части примеров частых классов
• Class weights — назначение большего веса ошибкам на редких классах
• SMOTE и аналоги — синтетическая генерация новых примеров

Четвёртый момент — разделение на train/validation/test. Стандартное соотношение 70/15/15 или 80/10/10. Обучающая выборка тренирует модель, валидационная — отслеживает переобучение и помогает подбирать гиперпараметры, тестовая — даёт финальную оценку качества. Важно: тестовые данные не должны использоваться до самого конца разработки.

Пятый шаг — организация хранения данных. Рекомендуемая структура папок для задачи классификации:

• dataset/train/class1/
• dataset/train/class2/
• dataset/val/class1/
• dataset/val/class2/
• dataset/test/class1/
• dataset/test/class2/

Такая структура позволяет большинству фреймворков автоматически загружать данные с правильными метками. В TensorFlow используйте ImageDataGenerator или tf.data, в PyTorch — DataLoader с ImageFolder.

Согласно исследованиям Stanford Vision Lab, правильная подготовка данных может повысить точность модели на 15-25% без изменения архитектуры. Потратьте время на этот этап — окупится многократно.

Архитектуры нейронных сетей для компьютерного зрения

Выбор архитектуры нейронной сети определяет потолок производительности вашей модели. Попытка решить задачу детекции объектов классификационной сетью или использование тяжёлой архитектуры для простой задачи — типичные ошибки новичков.

Начнём с классификации изображений. Здесь безусловные лидеры — семейства ResNet, EfficientNet и Vision Transformer. ResNet (Residual Network) решает проблему затухающего градиента через skip connections, позволяя обучать сети глубиной 50, 101 и даже 152 слоя. ResNet50 — оптимальный выбор для большинства задач: 25 миллионов параметров, точность на ImageNet 76%, приемлемая скорость инференса.

EfficientNet использует compound scaling — одновременное масштабирование глубины, ширины и разрешения сети. Это даёт лучшее соотношение точности к вычислительным затратам. EfficientNetB0 показывает точность выше ResNet50 при пятикратно меньшем количестве параметров.

Для детекции объектов выбор зависит от приоритета: точность или скорость. YOLO (You Only Look Once) обрабатывает изображение за один проход, достигая 60+ FPS на современных GPU. YOLOv8 — актуальная версия с улучшенной архитектурой и точностью детекции. Faster R-CNN точнее, но медленнее — подходит для задач, где скорость не критична.

Сегментация требует других подходов. U-Net — классика для медицинских изображений и задач, где нужна высокая точность границ. Архитектура состоит из энкодера (сжимает изображение, выделяя признаки) и декодера (восстанавливает разрешение). Skip connections между соответствующими слоями энкодера и декодера сохраняют детали.

Vision Transformer (ViT) — революционная архитектура, применившая механизм attention из NLP к изображениям. Картинка разбивается на патчи (например, 16×16 пикселей), каждый патч рассматривается как токен. ViT показывает state-of-the-art результаты, но требует огромных датасетов (десятки миллионов изображений) для обучения с нуля. Для малых датасетов используйте предобученные версии.

Анна Морозова, компьютерный лингвист

Разрабатывала систему распознавания рукописного текста для архива исторических документов. Первая попытка — ResNet для классификации отдельных символов. Точность 82%, но система не учитывала контекст слов. Вторая итерация — CRNN (CNN + RNN), точность поднялась до 91%, но скорость обработки — 0.3 секунды на строку текста, для архива из 500 тысяч страниц это годы работы. Финальное решение — Vision Transformer с предобучением на синтетических данных плюс дообучение на 10 тысячах реальных страниц. Точность 94.7%, скорость 0.05 секунды на строку. Архитектура решает. Не пытайтесь натянуть неподходящую модель на задачу — потратите месяцы впустую.

Процесс обучения моделей на Python с TensorFlow и PyTorch

Практическое обучение модели начинается с выбора фреймворка. TensorFlow и PyTorch — доминирующие решения, каждое со своими преимуществами. TensorFlow лучше для продакшена благодаря TensorFlow Serving и TensorFlow Lite, PyTorch более гибок для исследований и прототипирования. Освойте оба — это стандарт индустрии.

Базовый пайплайн обучения в PyTorch выглядит так:

• Загрузка данных через DataLoader с настройкой batch_size и shuffle
• Определение модели (готовая из torchvision.models или кастомная)
• Выбор функции потерь (CrossEntropyLoss для классификации, MSELoss для регрессии)
• Инициализация оптимизатора (Adam, SGD с momentum)
• Цикл обучения: forward pass → расчёт loss → backward pass → обновление весов
• Валидация после каждой эпохи для мониторинга переобучения

Ключевой момент — правильная настройка learning rate. Слишком большой — модель не сходится, слишком маленький — обучение займёт вечность. Используйте learning rate scheduler: начинайте с 1e-3, уменьшайте в 10 раз при застое валидационной метрики. ReduceLROnPlateau в PyTorch автоматизирует это.

Batch size влияет на стабильность обучения и скорость. Большой batch (128-256) даёт стабильные градиенты, но требует больше памяти. Малый batch (16-32) позволяет обучать на слабых GPU, но градиенты более шумные. Правило: максимальный batch, помещающийся в видеопамять. Для GPU с 8GB VRAM это обычно 32-64 для ResNet50 при разрешении 224×224.

В TensorFlow процесс похож, но используется Keras API. Model.fit() инкапсулирует цикл обучения — проще для начинающих, но менее гибко для кастомных решений. Для продвинутых случаев используйте tf.GradientTape с ручным контролем градиентов.

Критичная техника — transfer learning. Вместо обучения с нуля берёте модель, предобученную на ImageNet (1.4 миллиона изображений, 1000 классов), и дообучаете только последние слои на ваших данных. Экономия времени — 10-100x, улучшение точности на малых датасетах — 15-30%.

Реализация transfer learning: загружаете предобученную модель, замораживаете веса сверточных слоёв (requires_grad=False в PyTorch), заменяете последний fully connected слой на свой с нужным количеством классов. Обучаете 5-10 эпох с высоким learning rate только для нового слоя, затем размораживаете все слои и дообучаете с низким learning rate ещё 10-20 эпох.

Мониторинг обучения — обязательное условие. Отслеживайте train loss, validation loss и validation accuracy. Если train loss падает, а validation loss растёт — переобучение. Если обе не падают — learning rate слишком низкий или модель слишком простая для задачи. Используйте TensorBoard (встроен в TensorFlow, подключается к PyTorch) для визуализации метрик в реальном времени.

Early stopping предотвращает переобучение: сохраняете модель при лучшем значении validation accuracy, останавливаете обучение, если метрика не улучшается N эпох подряд (обычно N=5-10). Это экономит время и вычислительные ресурсы.

Согласно отчёту Papers With Code, использование предобученных моделей стало стандартом: 87% современных решений по компьютерному зрению используют transfer learning. Обучение с нуля оправдано только при наличии сотен тысяч уникальных изображений или специфичной доменной области, сильно отличающейся от ImageNet.

Оптимизация и улучшение моделей обработки изображений

Получить работающую модель — это половина дела. Превратить её в production-ready решение с приемлемой скоростью инференса и высокой точностью — настоящее искусство. Большинство моделей из исследовательских статей непригодны для реального использования без серьёзной оптимизации.

Первое направление — улучшение точности. Ensemble методы объединяют предсказания нескольких моделей, снижая дисперсию ошибок. Простейший вариант — voting: обучаете 3-5 моделей разных архитектур (ResNet, EfficientNet, DenseNet), берёте класс, за который проголосовало большинство. Прирост точности 2-5%, но пропорциональный рост времени инференса.

Test Time Augmentation (TTA) — применение аугментаций не только при обучении, но и при предсказании. Создаёте несколько версий тестового изображения (оригинал, flip, небольшие повороты), получаете предсказания для каждой, усредняете. Прирост точности 1-3% при увеличении времени инференса в 5-10 раз. Используйте только когда каждая десятая доля процента критична.

Второе направление — ускорение инференса. Квантизация снижает точность весов с float32 до int8 или float16. Потеря точности модели обычно менее 1%, ускорение в 2-4 раза, уменьшение размера модели в 4 раза. TensorFlow Lite и PyTorch Mobile поддерживают квантизацию из коробки.

• Pruning — удаление малозначимых весов. Обнуляете веса с малыми абсолютными значениями, дообучаете модель для компенсации. Сокращение размера модели до 50% с потерей точности менее 2%
• Knowledge Distillation — обучение компактной модели (student) на предсказаниях тяжёлой модели (teacher). Student получает до 90% точности teacher при 10-кратном сокращении размера
• ONNX Runtime — конвертируете модель в формат ONNX, запускаете через оптимизированный runtime. Ускорение инференса 1.5-3x без изменения точности
• Mixed Precision Training — обучение с использованием float16 вместо float32. Ускорение обучения в 2-3 раза на современных GPU с Tensor Cores, требуется аккуратность с масштабированием градиентов

Третье направление — борьба с переобучением. Data Augmentation мы уже разобрали. Dropout — случайное отключение нейронов во время обучения — классический регуляризатор. Добавляйте Dropout(0.3-0.5) перед fully connected слоями. Batch Normalization не только стабилизирует обучение, но и действует как слабый регуляризатор.

Четвёртое — подбор гиперпараметров. Не делайте это вручную — используйте автоматизацию. Optuna, Ray Tune, Keras Tuner выполняют интеллектуальный поиск по пространству гиперпараметров, экономя недели времени. Типичные параметры для настройки:

• Learning rate (логарифмическая шкала: 1e-5 до 1e-2)
• Batch size (степени двойки: 16, 32, 64, 128)
• Количество слоёв или нейронов в кастомных архитектурах
• Dropout rate (0.1-0.5)
• Параметры аугментации (углы поворотов, диапазоны яркости)

Пятое — анализ ошибок модели. Постройте confusion matrix — увидите, какие классы путаются между собой. Если модель путает классы A и B, возможно, они действительно визуально похожи — добавьте больше различающих примеров или объедините классы. Визуализируйте активации сверточных слоёв через Grad-CAM — увидите, на какие области изображения смотрит модель при принятии решения.

Шестое — версионирование и эксперименты. Используйте MLflow, Weights & Biases или DVC для трекинга экспериментов. Записывайте все гиперпараметры, метрики, версии данных. Через месяц работы у вас будет 50+ экспериментов — без систематизации это хаос.

Практический совет: начинайте с простого baseline. Обучите ResNet50 с дефолтными параметрами, получите baseline метрику. Затем итеративно улучшайте: сначала данные (больше примеров, лучше аугментация), потом архитектура (пробуйте другие модели), потом гиперпараметры, потом ансамбли и TTA. Каждый шаг документируйте. Прирост должен быть измеримым и воспроизводимым.

Исследование Google Brain показало: на реальных задачах компьютерного зрения 60% улучшения точности приходится на данные, 30% на архитектуру и техники обучения, 10% на финальную оптимизацию и подбор гиперпараметров. Фокусируйтесь на том, что даёт максимальный эффект. 🚀

Создание модели для обработки изображений — это инженерная дисциплина, а не магия. Вы прошли путь от определения задачи до оптимизации продакшен-модели. Запомните: 70% успеха — качественные данные, 20% — правильная архитектура, 10% — тонкая настройка. Не пытайтесь оптимизировать модель, пока не собрали достаточно данных. Не изобретайте архитектуру, когда есть проверенные решения. Используйте transfer learning всегда, когда это возможно. Мониторьте метрики, версионируйте эксперименты, анализируйте ошибки. Компьютерное зрение перестаёт быть чёрным ящиком, когда вы понимаете каждый этап пайплайна. Теперь у вас есть этот фундамент — применяйте на практике, а не откладывайте в закладки.