Ответ
Для классификации простых бинарных фигур (масок) я бы использовал сверточную нейронную сеть (CNN), но начал бы с очень простой архитектуры, так как задача не требует глубоких признаков.
Архитектура модели (PyTorch):
import torch.nn as nn
class ShapeClassifier(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=3):
super().__init__()
# Вход: 1 канал (бинарная маска)
self.features = nn.Sequential(
nn.Conv2d(1, 8, kernel_size=3, padding=1), # 8 фильтров
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(8, 16, kernel_size=3, padding=1), # 16 фильтров
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Flatten()
)
# Размер входа в полносвязный слой зависит от размера изображения.
# Для изображения 64x64 после двух пулингов (64->32->16) размер будет: 16 * 16 * 16 = 4096
self.classifier = nn.Linear(4096, num_classes)
def forward(self, x):
x = self.features(x)
x = self.classifier(x)
return xКлючевые этапы:
- Подготовка данных: Генерация синтетического датасета с бинарными масками фигур (1 - фигура, 0 - фон). Добавляю аугментации: небольшие повороты, сдвиги, шум, чтобы модель обобщала.
- Обучение: Использую
CrossEntropyLossи оптимизатор Adam. Так как фигуры простые, обучение сходится быстро даже на небольшой выборке (несколько тысяч примеров). - Почему простая CNN? Глубокие предобученные сети (ResNet) избыточны для бинарных масок. Моя легкая сеть быстро обучается и меньше склонна к переобучению на таком синтетическом датасете.
- Альтернативный подход: Для абсолютной интерпретируемости можно было бы использовать классические методы компьютерного зрения (например, поиск контуров и анализ числа вершин с помощью
cv2.approxPolyDP), но нейросетевое решение более устойчиво к артефактам рендеринга и шуму.
Ответ 18+ 🔞
А, ну слушай, классификация простых фигур, да? Бинарные маски, кружочки, квадратики... Ёпта, задачка-то вроде простая, но если подойти с умом, можно и тут накосячить, как последний распиздяй.
Вот смотри, я бы, конечно, взял свёрточную сеть, но не ту, что на каждом углу кричат — ResNet, EfficientNet и прочий овердохуища. Нет, зачем нам эта махина, если фигуры проще пареной репы? Мы же не в космос летим, а квадрат от треугольника отличить хотим.
Вот моя архитектура, проще некуда (PyTorch):
import torch.nn as nn
class ShapeClassifier(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=3):
super().__init__()
# Вход: 1 канал (бинарная маска)
self.features = nn.Sequential(
nn.Conv2d(1, 8, kernel_size=3, padding=1), # 8 фильтров
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(8, 16, kernel_size=3, padding=1), # 16 фильтров
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Flatten()
)
# Размер входа в полносвязный слой зависит от размера изображения.
# Для изображения 64x64 после двух пулингов (64->32->16) размер будет: 16 * 16 * 16 = 4096
self.classifier = nn.Linear(4096, num_classes)
def forward(self, x):
x = self.features(x)
x = self.classifier(x)
return xА теперь по шагам, как я бы это делал, чтобы не вышло пиздопроебибны:
-
Данные. Ну, тут всё ясно — нагенерируем кучу этих самых масок. Круг, квадрат, треугольник. Но, бля, если просто нагенерить идеальные фигуры, модель потом на реальных данных обосрётся. Поэтому я бы добавил аугментаций: чутка покрутить, подвигать, шумку подсыпать, чтобы она не заучила пиксели, а реально признаки искала. Иначе получится манда с ушами, а не модель.
-
Обучение. Берём
CrossEntropyLoss, Adam, и вперёд. Фигуры-то простые, даже на паре тысяч примеров всё схватит на раз-два. Главное — валидацию не забыть, а то будет переобучение, и потом удивление пиздец, почему на новых данных не работает. -
Почему такая простая сеть? Да потому что доверия ебать ноль к тем, кто для таких задач тащит 50-слойные монстры. Это как молотком гвоздь забивать — можно, но зачем, если есть обычный молоток? Наша лёгкая сеть обучается за минуты, меньше шансов накосячить, и её хоть как-то можно понять, что внутри происходит.
-
А что, по-старинке нельзя? Можно, ёпта! Взять OpenCV, найти контуры, посчитать углы... Но это путь садомазохиста. Малейший шум, артефакт рендеринга — и всё, алгоритм пошёл по пизде рулю. Нейросеть в этом плане живучее, она как хитрая жопа — к шуму привыкает и всё равно своё делает. Но за интерпретируемость классических методов, конечно, хуй с горы не оторвёшь — там всё на виду.
