MobileNetV2와 Python의 결합: 이미지 인식 분류 시스템의 실전 전투

2024-07-08

1. 디렉토리

알고리즘 모델 소개
모델 사용 교육
모델 평가
프로젝트 확장

2. 알고리즘 모델 소개

이미지 인식은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 연구 방향으로, 얼굴 인식, 객체 감지, 이미지 분류 등의 분야에 광범위하게 적용됩니다. 모바일 장치의 대중화와 컴퓨팅 리소스의 제한으로 인해 효율적인 이미지 인식 알고리즘을 설계하는 것이 특히 중요해졌습니다. MobileNetV2는 Google 팀이 2018년에 제안한 경량 컨벌루션 신경망 모델입니다. 정확도를 유지하면서 모델의 매개변수 수와 계산 복잡성을 크게 줄여 모바일 장치와 임베디드 시스템 및 기타 리소스가 제한된 시스템에 적합하게 만드는 것을 목표로 합니다. 시나리오.

배경:

MobileNetV2는 Google 팀이 모바일 장치 및 임베디드 시스템용으로 특별히 개발한 일련의 경량 컨벌루션 신경망인 MobileNet 시리즈의 2세대 모델입니다. MobileNetV2는 MobileNetV1의 개선된 버전으로, 경량 기능을 유지하면서 모델의 정확성과 효율성을 더욱 향상시킵니다.

MobileNetV2 알고리즘은 모바일 기기에서 기존 컨벌루션 신경망의 성능이 좋지 않아 계산량이 많고 매개변수 수가 많아 리소스가 제한된 환경에서 모델이 효율적으로 실행되지 못하는 문제를 해결하기 위해 제안되었습니다.

원칙:

MobileNetV2 알고리즘은 일련의 기술적 전략을 통해 효율적인 이미지 인식을 달성합니다. 주로 다음을 포함합니다:

1. 기본 빌딩 블록: 반전된 잔여 구조

MobileNetV2는 "역 잔차 구조", 즉 역 잔차 블록(Inverted Residual Block)이라는 기본 빌딩 블록을 사용합니다. 이 구조는 기존의 잔차 블록과 정반대입니다. 먼저 차원을 줄이고(1x1 컨볼루션을 사용하여 채널 수 감소) 차원을 늘린 다음(3x3 깊이 분리 컨볼루션을 사용하여 채널 수 증가) 경량화 및 모델화를 달성합니다. 복잡성 감소.

2. 활성화 기능: 선형 정류기 선형 장치(ReLU6)

MobileNetV2는 ReLU6을 활성화 함수로 사용합니다. 기존 ReLU 함수와 비교하여 ReLU6은 음수 부분에 0을 출력하고 양수 부분에 최대값 6을 출력하므로 모델을 더 쉽게 훈련할 수 있고 더욱 강력해집니다.

3. 깊이 분리 가능한 컨볼루션

MobileNetV2는 깊이별 분리 컨볼루션(Depthwise Separable Convolution)을 광범위하게 사용하여 표준 컨볼루션 연산을 깊이 컨볼루션과 포인트별 컨볼루션으로 분해함으로써 계산량과 매개변수 수를 크게 줄입니다.

4. 네트워크 아키텍처 설계

MobileNetV2는 다양한 해상도의 여러 기능 맵을 도입하여 네트워크를 구축합니다. 다양한 수준에서 이러한 특징 맵을 사용하면 네트워크가 다양한 규모에서 이미지의 의미론적 특징을 학습할 수 있어 이미지 인식의 정확도가 향상됩니다.

애플리케이션:

MobileNetV2는 가벼운 특성과 효율적인 컴퓨팅 기능으로 인해 모바일 장치 및 임베디드 시스템의 이미지 인식 작업에 널리 사용됩니다. 실제 응용에서는 사전 훈련된 MobileNetV2 모델을 사용하고 이를 특정 이미지 인식 작업에 전송함으로써 제한된 리소스로 고품질 이미지 인식을 달성할 수 있습니다.

MobileNetV2는 이미지 분류, 대상 감지, 얼굴 인식 등의 작업에서 좋은 성능을 발휘했으며 모바일 이미지 인식에서 선호되는 알고리즘 중 하나가 되었습니다.

3. 모델 사용 및 훈련

본 기사에서는 이미지 인식 분류 시스템을 구현하는 방법을 보여주기 위해 5개의 일반적인 과일 데이터 세트를 선택했습니다. 폴더 구조는 아래 그림과 같습니다.

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