Condivisione della tecnologia

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1. Elenco

• Introduzione ai modelli algoritmici
• Formazione sull'utilizzo del modello
• Valutazione del modello
• Espansione del progetto

2. Introduzione al modello algoritmico

Il riconoscimento delle immagini è un'importante direzione di ricerca nel campo della visione artificiale. Ha ampie applicazioni in aree come il riconoscimento dei volti, il rilevamento di oggetti e la classificazione delle immagini. Con la popolarità dei dispositivi mobili e le limitazioni delle risorse informatiche, è diventato particolarmente importante progettare algoritmi efficienti di riconoscimento delle immagini. MobileNetV2 è un modello di rete neurale convoluzionale leggero proposto dal team di Google nel 2018. Mira a ridurre notevolmente il numero di parametri e la complessità computazionale del modello mantenendo la precisione, rendendolo adatto a dispositivi mobili e sistemi embedded e altri vincoli di risorse scenari.

sfondo:

MobileNetV2 è il modello di seconda generazione della serie MobileNet, una serie di reti neurali convoluzionali leggere sviluppate dal team di Google appositamente per dispositivi mobili e sistemi embedded. MobileNetV2 è una versione migliorata di MobileNetV1, che migliora ulteriormente la precisione e l'efficienza del modello pur mantenendo caratteristiche leggere.

L'algoritmo MobileNetV2 è stato proposto per risolvere il problema delle scarse prestazioni delle reti neurali convoluzionali tradizionali sui dispositivi mobili, come una grande quantità di calcoli e un numero di parametri, con conseguente incapacità del modello di funzionare in modo efficiente in ambienti con risorse limitate.

principio:

L'algoritmo MobileNetV2 raggiunge un efficiente riconoscimento delle immagini attraverso una serie di strategie tecniche. includono principalmente:

1. Elemento costitutivo di base: struttura residua invertita

MobileNetV2 utilizza un blocco costitutivo di base chiamato "struttura residua invertita", ovvero blocco residuo invertito. Questa struttura è opposta al tradizionale blocco residuo, riducendo prima la dimensione (usando la convoluzione 1x1 per ridurre il numero di canali) e poi aumentando la dimensione (usando la convoluzione separabile in profondità 3x3 per aumentare il numero di canali) per ottenere leggerezza e modello riduzione della complessità.

2. Funzione di attivazione: unità lineare raddrizzatore lineare (ReLU6)

MobileNetV2 utilizza ReLU6 come funzione di attivazione. Rispetto alla tradizionale funzione ReLU, ReLU6 emette 0 nella parte negativa e un valore massimo di 6 nella parte positiva, rendendo il modello più facile da addestrare e più robusto.

3. Convoluzione separabile in profondità

MobileNetV2 utilizza ampiamente la convoluzione separabile in profondità (convoluzione separabile in profondità) per scomporre le operazioni di convoluzione standard in convoluzione profonda e convoluzione puntuale, riducendo così notevolmente la quantità di calcoli e il numero di parametri.

4. Progettazione dell'architettura di rete

MobileNetV2 costruisce la rete introducendo più mappe di funzionalità con diverse risoluzioni. L'utilizzo di queste mappe delle caratteristiche a diversi livelli consente alla rete di apprendere le caratteristiche semantiche delle immagini su scale diverse, migliorando l'accuratezza del riconoscimento delle immagini.

applicazione:

MobileNetV2 è ampiamente utilizzato nelle attività di riconoscimento delle immagini su dispositivi mobili e sistemi integrati grazie alle sue caratteristiche leggere e alle efficienti capacità di elaborazione. Nelle applicazioni pratiche, possiamo utilizzare il modello MobileNetV2 pre-addestrato e trasferirlo a compiti specifici di riconoscimento delle immagini, ottenendo così un riconoscimento delle immagini di alta qualità con risorse limitate.

MobileNetV2 ha ottenuto buoni risultati in attività quali la classificazione delle immagini, il rilevamento dei target e il riconoscimento dei volti ed è diventato uno degli algoritmi preferiti per il riconoscimento delle immagini mobili.

3. Utilizzo e formazione del modello

In questo articolo, per dimostrare come implementare un sistema di classificazione per il riconoscimento delle immagini, vengono selezionati cinque set di dati comuni sulla frutta. La struttura delle cartelle è mostrata nella figura seguente.

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