Technologieaustausch

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1. Inhalt

• Einführung in Algorithmusmodelle
• Schulung zur Modellnutzung
• Modellbewertung
• Projekterweiterung

2. Einführung in das Algorithmusmodell

Die Bilderkennung ist eine wichtige Forschungsrichtung im Bereich Computer Vision und bietet umfangreiche Anwendungen in Bereichen wie Gesichtserkennung, Objekterkennung und Bildklassifizierung. Angesichts der Beliebtheit mobiler Geräte und der begrenzten Rechenressourcen ist es besonders wichtig geworden, effiziente Bilderkennungsalgorithmen zu entwickeln. MobileNetV2 ist ein leichtes Faltungs-Neuronales Netzwerkmodell, das 2018 vom Google-Team vorgeschlagen wurde. Ziel ist es, die Anzahl der Parameter und die Rechenkomplexität des Modells bei gleichzeitiger Beibehaltung der Genauigkeit erheblich zu reduzieren und es für mobile Geräte und eingebettete Systeme sowie andere ressourcenbeschränkte Systeme geeignet zu machen Szenarien.

Hintergrund:

MobileNetV2 ist das Modell der zweiten Generation der MobileNet-Serie, einer Reihe leichter Faltungs-Neuronaler Netze, die vom Google-Team speziell für mobile Geräte und eingebettete Systeme entwickelt wurden. MobileNetV2 ist eine verbesserte Version von MobileNetV1, die die Genauigkeit und Effizienz des Modells weiter verbessert und gleichzeitig leichte Funktionen beibehält.

Der MobileNetV2-Algorithmus wurde vorgeschlagen, um das Problem der schlechten Leistung herkömmlicher Faltungs-Neuronalnetze auf Mobilgeräten zu lösen, z. B. aufgrund des großen Rechenaufwands und der Anzahl der Parameter, was dazu führt, dass das Modell in ressourcenbeschränkten Umgebungen nicht effizient ausgeführt werden kann.

Prinzip:

Der MobileNetV2-Algorithmus erreicht eine effiziente Bilderkennung durch eine Reihe technischer Strategien. umfassen vor allem:

1. Grundbaustein: invertierte Reststruktur

MobileNetV2 verwendet einen Grundbaustein namens „Inverted Residual Structure“, also Inverted Residual Block. Diese Struktur ist das Gegenteil des herkömmlichen Restblocks, indem zunächst die Dimension reduziert wird (Verwendung einer 1x1-Faltung, um die Anzahl der Kanäle zu verringern) und dann die Dimension erhöht wird (Verwendung einer tiefentrennbaren 3x3-Faltung, um die Anzahl der Kanäle zu erhöhen), um ein geringes Gewicht und ein Modell zu erreichen Komplexitätsreduktion.

2. Aktivierungsfunktion: Lineargleichrichter-Lineareinheit (ReLU6)

MobileNetV2 verwendet ReLU6 als Aktivierungsfunktion. Im Vergleich zur herkömmlichen ReLU-Funktion gibt ReLU6 im negativen Teil einen Maximalwert von 6 aus, wodurch das Modell einfacher zu trainieren und robuster ist.

3. In der Tiefe trennbare Faltung

MobileNetV2 verwendet in großem Umfang die tiefenweise trennbare Faltung (Depthwise Separable Convolution), um Standardfaltungsoperationen in Tiefenfaltung und punktweise Faltung zu zerlegen, wodurch der Rechenaufwand und die Anzahl der Parameter erheblich reduziert werden.

4. Design der Netzwerkarchitektur

MobileNetV2 baut das Netzwerk auf, indem es mehrere Feature-Maps mit unterschiedlichen Auflösungen einführt. Durch die Verwendung dieser Feature-Maps auf verschiedenen Ebenen kann das Netzwerk die semantischen Merkmale von Bildern in verschiedenen Maßstäben lernen und so die Genauigkeit der Bilderkennung verbessern.

Anwendung:

MobileNetV2 wird aufgrund seiner leichten Eigenschaften und effizienten Rechenfähigkeiten häufig bei Bilderkennungsaufgaben auf mobilen Geräten und eingebetteten Systemen eingesetzt. In praktischen Anwendungen können wir das vorab trainierte MobileNetV2-Modell verwenden und es auf bestimmte Bilderkennungsaufgaben übertragen, wodurch wir mit begrenzten Ressourcen eine qualitativ hochwertige Bilderkennung erreichen.

MobileNetV2 hat sich bei Aufgaben wie Bildklassifizierung, Zielerkennung und Gesichtserkennung gut bewährt und ist zu einem der bevorzugten Algorithmen für die mobile Bilderkennung geworden.

3. Modellnutzung und -schulung

In diesem Artikel werden fünf gängige Fruchtdatensätze ausgewählt, um zu demonstrieren, wie ein Bilderkennungsklassifizierungssystem implementiert wird. Die Ordnerstruktur ist in der folgenden Abbildung dargestellt.

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