Κοινή χρήση τεχνολογίας

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

1. Περιεχόμενα

• Εισαγωγή στα μοντέλα αλγορίθμων
• Εκπαίδευση χρήσης μοντέλου
• Αξιολόγηση μοντέλου
• Επέκταση έργου

2. Εισαγωγή στο μοντέλο αλγορίθμου

Η αναγνώριση εικόνων είναι μια σημαντική ερευνητική κατεύθυνση στον τομέα της όρασης υπολογιστών Έχει εκτεταμένες εφαρμογές σε τομείς όπως η αναγνώριση προσώπου, η ανίχνευση αντικειμένων και η ταξινόμηση εικόνων. Με τη δημοτικότητα των κινητών συσκευών και τους περιορισμούς των υπολογιστικών πόρων, έχει καταστεί ιδιαίτερα σημαντικό να σχεδιάζονται αποτελεσματικοί αλγόριθμοι αναγνώρισης εικόνων. Το MobileNetV2 είναι ένα ελαφρύ μοντέλο συνελικτικού νευρωνικού δικτύου που προτάθηκε από την ομάδα της Google το 2018. Στόχος του είναι να μειώσει σημαντικά τον αριθμό των παραμέτρων και την υπολογιστική πολυπλοκότητα του μοντέλου, διατηρώντας παράλληλα την ακρίβεια, καθιστώντας το κατάλληλο για κινητές συσκευές και ενσωματωμένα συστήματα και άλλα περιορισμένα σε πόρους σενάρια.

Ιστορικό:

Το MobileNetV2 είναι το μοντέλο δεύτερης γενιάς της σειράς MobileNet, η οποία είναι μια σειρά από ελαφριά συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα που αναπτύχθηκαν από την ομάδα της Google ειδικά για κινητές συσκευές και ενσωματωμένα συστήματα. Το MobileNetV2 είναι μια βελτιωμένη έκδοση του MobileNetV1, η οποία βελτιώνει περαιτέρω την ακρίβεια και την αποτελεσματικότητα του μοντέλου, διατηρώντας παράλληλα ελαφριά χαρακτηριστικά.

Ο αλγόριθμος MobileNetV2 προτάθηκε για να λύσει το πρόβλημα της κακής απόδοσης των παραδοσιακών συνελικτικών νευρωνικών δικτύων σε κινητές συσκευές, όπως ο μεγάλος όγκος υπολογισμών και ο αριθμός των παραμέτρων, με αποτέλεσμα την αδυναμία του μοντέλου να εκτελεστεί αποτελεσματικά σε περιβάλλοντα με περιορισμούς πόρων.

αρχή:

Ο αλγόριθμος MobileNetV2 επιτυγχάνει αποτελεσματική αναγνώριση εικόνας μέσω μιας σειράς τεχνικών στρατηγικών. περιλαμβάνουν κυρίως:

1. Βασικό δομικό στοιχείο: ανεστραμμένη υπολειμματική δομή

Το MobileNetV2 χρησιμοποιεί ένα βασικό δομικό στοιχείο που ονομάζεται "ανεστραμμένη υπολειμματική δομή", δηλαδή Ανεστραμμένο Υπολειμματικό Μπλοκ. Αυτή η δομή είναι αντίθετη με το παραδοσιακό υπολειπόμενο μπλοκ, μειώνοντας πρώτα τη διάσταση (χρησιμοποιώντας περιέλιξη 1x1 για τη μείωση του αριθμού των καναλιών) και στη συνέχεια αυξάνοντας τη διάσταση (χρησιμοποιώντας περιέλιξη 3x3 με δυνατότητα διαχωρισμού σε βάθος για αύξηση του αριθμού των καναλιών) για να επιτύχουμε ελαφρύ βάρος και μοντέλο μείωση της πολυπλοκότητας.

2. Λειτουργία ενεργοποίησης: γραμμική μονάδα ανορθωτή (ReLU6)

Το MobileNetV2 χρησιμοποιεί το ReLU6 ως λειτουργία ενεργοποίησης Σε σύγκριση με την παραδοσιακή λειτουργία ReLU, το ReLU6 βγάζει 0 στο αρνητικό μέρος και μέγιστη τιμή 6 στο θετικό μέρος, καθιστώντας το μοντέλο ευκολότερο στην εκπαίδευση και πιο στιβαρό.

3. Διαχωρίσιμη κατά βάθος συνέλιξη

Το MobileNetV2 χρησιμοποιεί εκτενώς τη διαχωρίσιμη σε βάθος συνέλιξη (Depthwise Separable Convolution) για την αποσύνθεση των τυπικών λειτουργιών συνέλιξης σε συνέλιξη βάθους και σπειροειδή συνέλιξη, μειώνοντας έτσι σημαντικά τον όγκο του υπολογισμού και τον αριθμό των παραμέτρων.

4. Σχεδιασμός αρχιτεκτονικής δικτύου

Το MobileNetV2 δημιουργεί το δίκτυο εισάγοντας πολλαπλούς χάρτες χαρακτηριστικών διαφορετικών αναλύσεων. Η χρήση αυτών των χαρτών χαρακτηριστικών σε διαφορετικά επίπεδα επιτρέπει στο δίκτυο να μάθει τα σημασιολογικά χαρακτηριστικά των εικόνων σε διαφορετικές κλίμακες, βελτιώνοντας την ακρίβεια της αναγνώρισης εικόνων.

εφαρμογή:

Το MobileNetV2 χρησιμοποιείται ευρέως σε εργασίες αναγνώρισης εικόνας σε κινητές συσκευές και ενσωματωμένα συστήματα λόγω των ελαφρών χαρακτηριστικών του και των αποτελεσματικών υπολογιστικών του δυνατοτήτων. Σε πρακτικές εφαρμογές, μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε το προεκπαιδευμένο μοντέλο MobileNetV2 και να το μεταφέρουμε σε συγκεκριμένες εργασίες αναγνώρισης εικόνας, επιτυγχάνοντας έτσι αναγνώριση εικόνας υψηλής ποιότητας με περιορισμένους πόρους.

Το MobileNetV2 έχει καλή απόδοση σε εργασίες όπως η ταξινόμηση εικόνων, η ανίχνευση στόχων και η αναγνώριση προσώπου και έχει γίνει ένας από τους προτιμώμενους αλγόριθμους για την αναγνώριση εικόνων για κινητά.

3. Χρήση και εκπαίδευση μοντέλου

Σε αυτό το άρθρο, για να δείξουμε πώς να εφαρμόσουμε ένα σύστημα ταξινόμησης αναγνώρισης εικόνων, επιλέγονται πέντε κοινά σύνολα δεδομένων φρούτων Η δομή του φακέλου φαίνεται στο παρακάτω σχήμα.

Προηγούμενος Επόμενο