Partage de technologie

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1. Annuaire

• Introduction aux modèles algorithmiques
• Formation à l'utilisation du modèle
• Évaluation du modèle
• Extension du projet

2. Introduction au modèle d'algorithme

La reconnaissance d'images est une direction de recherche importante dans le domaine de la vision par ordinateur. Elle a de nombreuses applications dans des domaines tels que la reconnaissance des visages, la détection d'objets et la classification d'images. Avec la popularité des appareils mobiles et les limites des ressources informatiques, il est devenu particulièrement important de concevoir des algorithmes de reconnaissance d’images efficaces. MobileNetV2 est un modèle de réseau neuronal convolutif léger proposé par l'équipe de Google en 2018. Il vise à réduire considérablement le nombre de paramètres et la complexité de calcul du modèle tout en conservant la précision, ce qui le rend adapté aux appareils mobiles, aux systèmes embarqués et à d'autres ressources limitées. scénarios.

arrière-plan:

MobileNetV2 est le modèle de deuxième génération de la série MobileNet, qui est une série de réseaux neuronaux convolutionnels légers développés par l'équipe Google spécifiquement pour les appareils mobiles et les systèmes embarqués. MobileNetV2 est une version améliorée de MobileNetV1, qui améliore encore la précision et l'efficacité du modèle tout en conservant des fonctionnalités légères.

L'algorithme MobileNetV2 a été proposé pour résoudre le problème des mauvaises performances des réseaux neuronaux convolutifs traditionnels sur les appareils mobiles, tels qu'une grande quantité de calculs et le nombre de paramètres, entraînant l'incapacité du modèle à fonctionner efficacement dans des environnements aux ressources limitées.

principe:

L'algorithme MobileNetV2 permet une reconnaissance d'image efficace grâce à une série de stratégies techniques. comprennent principalement :

1. Élément de base : structure résiduelle inversée

MobileNetV2 utilise un bloc de construction de base appelé « structure résiduelle inversée », c'est-à-dire bloc résiduel inversé. Cette structure est opposée au bloc résiduel traditionnel, en réduisant d'abord la dimension (en utilisant une convolution 1x1 pour réduire le nombre de canaux), puis en augmentant la dimension (en utilisant une convolution séparable en profondeur 3x3 pour augmenter le nombre de canaux) pour obtenir un poids léger et un modèle. réduction de la complexité.

2. Fonction d'activation : unité linéaire redresseur linéaire (ReLU6)

MobileNetV2 utilise ReLU6 comme fonction d'activation Par rapport à la fonction ReLU traditionnelle, ReLU6 génère 0 dans la partie négative et une valeur maximale de 6 dans la partie positive, ce qui rend le modèle plus facile à entraîner et plus robuste.

3. Convolution séparable en profondeur

MobileNetV2 utilise largement la convolution séparable en profondeur (Depthwise Separable Convolution) pour décomposer les opérations de convolution standard en convolution en profondeur et en convolution ponctuelle, réduisant ainsi considérablement la quantité de calcul et le nombre de paramètres.

4. Conception de l'architecture du réseau

MobileNetV2 construit le réseau en introduisant plusieurs cartes de fonctionnalités de différentes résolutions. L'utilisation de ces cartes de caractéristiques à différents niveaux permet au réseau d'apprendre les caractéristiques sémantiques des images à différentes échelles, améliorant ainsi la précision de la reconnaissance d'images.

application:

MobileNetV2 est largement utilisé dans les tâches de reconnaissance d'images sur les appareils mobiles et les systèmes embarqués en raison de ses caractéristiques légères et de ses capacités informatiques efficaces. Dans des applications pratiques, nous pouvons utiliser le modèle MobileNetV2 pré-entraîné et le transférer vers des tâches de reconnaissance d'images spécifiques, obtenant ainsi une reconnaissance d'images de haute qualité avec des ressources limitées.

MobileNetV2 a bien performé dans des tâches telles que la classification d'images, la détection de cibles et la reconnaissance faciale, et est devenu l'un des algorithmes préférés pour la reconnaissance d'images mobiles.

3. Utilisation du modèle et formation

Dans cet article, afin de démontrer comment mettre en œuvre un système de classification de reconnaissance d'images, cinq ensembles de données de fruits courants sont sélectionnés. La structure des dossiers est présentée dans la figure ci-dessous.

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