Tôi đã đào tạo một mạng tích chập để phân loại hình ảnh của một thành phần cơ học là tốt hay khiếm khuyết. Mặc dù độ chính xác kiểm tra cao, tôi nhận ra rằng mô hình hoạt động kém trên các hình ảnh có ánh sáng hơi khác nhau.
Các tính năng mà tôi đang cố gắng phát hiện rất tinh tế và ánh sáng dường như khiến người mẫu gặp phải nhiều vấn đề tiêu cực. Hầu hết, nếu không phải tất cả, dữ liệu huấn luyện và kiểm tra đến từ những hình ảnh được chụp dưới ánh sáng khuếch tán. Những hình ảnh mới mà tôi đã thử mô hình trên được chụp với ánh sáng tập trung.
Hy vọng rằng cân bằng biểu đồ ( CLAHE ) sẽ giúp ích, tôi đã thực hiện cân bằng trên hình ảnh trước khi đưa nó vào mô hình, thực hiện điều này để đào tạo cũng như kiểm tra dữ liệu. Vấn đề sau đó là độ chính xác cao, nhưng mô hình dường như đã học được một số mối tương quan khác giữa hình ảnh và nhãn. Sau khi cân bằng, mọi thứ trong ảnh nổi bật, các khuyết điểm càng trở nên tinh tế và khó phát hiện hơn ngay cả đối với mắt người.
Dự đoán mô hình đã thay đổi ngay cả khi cùng một thành phần được chụp với cùng một ánh sáng nhưng với ánh sáng ở các hướng khác nhau. Vì vậy, câu hỏi của tôi là, tôi có thể làm gì, ở cuối dữ liệu hoặc với mô hình, để nó trở nên mạnh mẽ khi thay đổi ánh sáng (hoặc cùng loại ánh sáng nhưng thay đổi theo hướng chiếu sáng)?