PythonとMobileNetV2を組み合わせた画像認識分類システムの実戦

2024-07-08

1. ディレクトリ

アルゴリズムモデルの概要
モデル使用トレーニング
モデルの評価
プロジェクトの拡大

2. アルゴリズムモデルの紹介

画像認識は、コンピュータビジョンの分野における重要な研究方向であり、顔認識、物体検出、画像分類などの分野に幅広く応用されています。モバイルデバイスの普及とコンピューティングリソースの制限により、効率的な画像認識アルゴリズムを設計することが特に重要になっています。 MobileNetV2 は、2018 年に Google チームによって提案された軽量の畳み込みニューラルネットワークモデルです。精度を維持しながらモデルのパラメータ数と計算の複雑さを大幅に削減し、モバイルデバイスや組み込みシステム、その他のリソースに制約のあるシステムに適したものにすることを目的としています。シナリオ。

背景：

MobileNetV2 は、MobileNet シリーズの第 2 世代モデルです。MobileNet シリーズは、特にモバイルデバイスと組み込みシステム向けに Google チームによって開発された一連の軽量畳み込みニューラルネットワークです。 MobileNetV2 は MobileNetV1 の改良版であり、軽量な機能を維持しながらモデルの精度と効率がさらに向上しています。

MobileNetV2 アルゴリズムは、モバイルデバイス上の従来の畳み込みニューラルネットワークのパフォーマンスの低下の問題 (大量の計算とパラメーターの数が原因で、リソースに制約のある環境ではモデルを効率的に実行できなくなるなど) を解決するために提案されました。

原理：

MobileNetV2 アルゴリズムは、一連の技術戦略を通じて効率的な画像認識を実現します。主に以下が含まれます：

1. 基本構成要素: 逆残差構造

MobileNetV2 は、「反転残差構造」、つまり反転残差ブロックと呼ばれる基本的な構成要素を使用します。この構造は従来の残差ブロックとは逆で、最初に次元を削減し (1x1 畳み込みを使用してチャネル数を削減)、次に次元を増加して (3x3 深さ分離可能な畳み込みを使用してチャネル数を増加)、軽量化とモデル化を実現します。複雑さの軽減。

2. アクティベーション機能：線形整流器リニアユニット（ReLU6）

MobileNetV2 はアクティベーション関数として ReLU6 を使用します。従来の ReLU 関数と比較して、ReLU6 は負の部分で 0 を出力し、正の部分で最大値 6 を出力するため、モデルのトレーニングが容易になり、より堅牢になります。

3. 深さ方向の分離可能な畳み込み

MobileNetV2 は、深さ方向の分離可能な畳み込み (Depthwise Separable Convolution) を広範囲に使用して、標準の畳み込み演算を深さ方向の畳み込みとポイント単位の畳み込みに分解することで、計算量とパラメーターの数を大幅に削減します。

4. ネットワークアーキテクチャの設計

MobileNetV2 は、異なる解像度の複数の機能マップを導入してネットワークを構築します。これらの特徴マップをさまざまなレベルで使用すると、ネットワークがさまざまなスケールで画像の意味的特徴を学習できるようになり、画像認識の精度が向上します。

応用：

MobileNetV2 は、その軽量な特性と効率的なコンピューティング機能により、モバイルデバイスや組み込みシステム上の画像認識タスクで広く使用されています。実際のアプリケーションでは、事前トレーニングされた MobileNetV2 モデルを使用し、それを特定の画像認識タスクに転送することで、限られたリソースで高品質の画像認識を実現できます。

MobileNetV2 は、画像分類、ターゲット検出、顔認識などのタスクで優れたパフォーマンスを発揮し、モバイル画像認識に推奨されるアルゴリズムの 1 つになりました。

3. モデルの使用とトレーニング

この記事では、画像認識分類システムの実装方法を説明するために、5 つの一般的な果物データセットを選択します。フォルダー構造は次の図に示されています。

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