Berbagi teknologi

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

1. Isi

• Pengantar model algoritma
• Pelatihan penggunaan model
• Evaluasi model
• Perluasan proyek

2. Pengenalan model algoritma

Pengenalan gambar adalah arah penelitian penting di bidang visi komputer. Ini memiliki aplikasi luas di berbagai bidang seperti pengenalan wajah, deteksi objek, dan klasifikasi gambar. Dengan popularitas perangkat seluler dan keterbatasan sumber daya komputasi, merancang algoritma pengenalan gambar yang efisien menjadi sangat penting. MobileNetV2 adalah model jaringan saraf konvolusional ringan yang diusulkan oleh tim Google pada tahun 2018. Model ini bertujuan untuk mengurangi jumlah parameter dan kompleksitas komputasi model dengan tetap menjaga akurasi, sehingga cocok untuk perangkat seluler dan sistem tertanam serta sumber daya terbatas lainnya skenario.

latar belakang:

MobileNetV2 adalah model generasi kedua dari seri MobileNet, yaitu rangkaian jaringan saraf konvolusional ringan yang dikembangkan oleh tim Google khusus untuk perangkat seluler dan sistem tertanam. MobileNetV2 adalah versi perbaikan dari MobileNetV1, yang semakin meningkatkan akurasi dan efisiensi model dengan tetap mempertahankan fitur ringan.

Algoritme MobileNetV2 diusulkan untuk memecahkan masalah buruknya kinerja jaringan saraf konvolusional tradisional pada perangkat seluler, seperti banyaknya perhitungan dan jumlah parameter, yang mengakibatkan model tidak dapat berjalan secara efisien di lingkungan dengan sumber daya terbatas.

prinsip:

Algoritme MobileNetV2 mencapai pengenalan gambar yang efisien melalui serangkaian strategi teknis. terutama meliputi:

1. Blok penyusun dasar: struktur sisa terbalik

MobileNetV2 menggunakan blok penyusun dasar yang disebut "struktur sisa terbalik", yaitu Blok Residu Terbalik. Struktur ini berlawanan dengan blok sisa tradisional, dengan terlebih dahulu mengurangi dimensi (menggunakan konvolusi 1x1 untuk mengurangi jumlah saluran) dan kemudian meningkatkan dimensi (menggunakan konvolusi yang dapat dipisahkan kedalaman 3x3 untuk menambah jumlah saluran) untuk mencapai bobot yang ringan dan model. pengurangan kompleksitas.

2. Fungsi aktivasi: unit linier penyearah linier (ReLU6)

MobileNetV2 menggunakan ReLU6 sebagai fungsi aktivasi. Dibandingkan dengan fungsi ReLU tradisional, ReLU6 menghasilkan 0 di bagian negatif dan nilai maksimum 6 di bagian positif, membuat model lebih mudah untuk dilatih dan lebih tangguh.

3. Konvolusi yang dapat dipisahkan secara mendalam

MobileNetV2 secara ekstensif menggunakan konvolusi yang dapat dipisahkan secara mendalam (Depthwise Separable Convolution) untuk menguraikan operasi konvolusi standar menjadi konvolusi kedalaman dan konvolusi titik, sehingga sangat mengurangi jumlah penghitungan dan jumlah parameter.

4. Desain arsitektur jaringan

MobileNetV2 membangun jaringan dengan memperkenalkan beberapa peta fitur dengan resolusi berbeda. Menggunakan peta fitur ini pada tingkat yang berbeda memungkinkan jaringan mempelajari fitur semantik gambar pada skala yang berbeda, sehingga meningkatkan akurasi pengenalan gambar.

aplikasi:

MobileNetV2 banyak digunakan dalam tugas pengenalan gambar pada perangkat seluler dan sistem tertanam karena karakteristiknya yang ringan dan kemampuan komputasi yang efisien. Dalam aplikasi praktis, kita dapat menggunakan model MobileNetV2 yang telah dilatih sebelumnya dan mentransfernya ke tugas pengenalan gambar tertentu, sehingga mencapai pengenalan gambar berkualitas tinggi dengan sumber daya terbatas.

MobileNetV2 telah bekerja dengan baik dalam tugas-tugas seperti klasifikasi gambar, deteksi target, dan pengenalan wajah, dan telah menjadi salah satu algoritma pilihan untuk pengenalan gambar seluler.

3. Penggunaan dan pelatihan model

Dalam artikel ini, untuk mendemonstrasikan cara menerapkan sistem klasifikasi pengenalan gambar, lima kumpulan data buah yang umum dipilih. Struktur folder ditunjukkan pada gambar di bawah.

Sebelumnya Berikutnya