Compartilhamento de tecnologia

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1. Diretório

• Introdução aos modelos de algoritmo
• Treinamento de uso de modelo
• Avaliação do modelo
• Expansão do projeto

2. Introdução ao modelo de algoritmo

O reconhecimento de imagens é uma importante direção de pesquisa no campo da visão computacional. Possui amplas aplicações em áreas como reconhecimento facial, detecção de objetos e classificação de imagens. Com a popularidade dos dispositivos móveis e as limitações dos recursos computacionais, tornou-se particularmente importante projetar algoritmos eficientes de reconhecimento de imagem. MobileNetV2 é um modelo leve de rede neural convolucional proposto pela equipe do Google em 2018. Seu objetivo é reduzir significativamente o número de parâmetros e a complexidade computacional do modelo, mantendo a precisão, tornando-o adequado para dispositivos móveis e sistemas embarcados e outros com recursos limitados. cenários.

fundo:

MobileNetV2 é o modelo de segunda geração da série MobileNet, que é uma série de redes neurais convolucionais leves desenvolvidas pela equipe do Google especificamente para dispositivos móveis e sistemas embarcados. MobileNetV2 é uma versão aprimorada do MobileNetV1, que melhora ainda mais a precisão e a eficiência do modelo, mantendo recursos leves.

O algoritmo MobileNetV2 foi proposto para resolver o problema de baixo desempenho das redes neurais convolucionais tradicionais em dispositivos móveis, como uma grande quantidade de cálculos e número de parâmetros, resultando na incapacidade do modelo de funcionar de forma eficiente em ambientes com recursos limitados.

princípio:

O algoritmo MobileNetV2 consegue reconhecimento de imagem eficiente através de uma série de estratégias técnicas. incluem principalmente:

1. Bloco de construção básico: estrutura residual invertida

MobileNetV2 usa um bloco de construção básico denominado "estrutura residual invertida", ou seja, bloco residual invertido. Esta estrutura é oposta ao bloco residual tradicional, primeiro reduzindo a dimensão (usando convolução 1x1 para reduzir o número de canais) e depois aumentando a dimensão (usando convolução separável em profundidade 3x3 para aumentar o número de canais) para obter peso leve e modelo redução de complexidade.

2. Função de ativação: unidade linear retificadora linear (ReLU6)

MobileNetV2 usa ReLU6 como função de ativação Em comparação com a função ReLU tradicional, ReLU6 gera 0 na parte negativa e um valor máximo de 6 na parte positiva, tornando o modelo mais fácil de treinar e mais robusto.

3. Convolução separável em profundidade

MobileNetV2 usa extensivamente convolução separável em profundidade (Convolução Separável em Profundidade) para decompor as operações de convolução padrão em convolução de profundidade e convolução pontual, reduzindo significativamente a quantidade de cálculo e o número de parâmetros.

4. Projeto de arquitetura de rede

MobileNetV2 constrói a rede introduzindo vários mapas de recursos de diferentes resoluções. O uso desses mapas de características em diferentes níveis permite que a rede aprenda as características semânticas das imagens em diferentes escalas, melhorando a precisão do reconhecimento de imagens.

aplicativo:

MobileNetV2 é amplamente utilizado em tarefas de reconhecimento de imagem em dispositivos móveis e sistemas embarcados devido às suas características leves e capacidades computacionais eficientes. Em aplicações práticas, podemos usar o modelo MobileNetV2 pré-treinado e transferi-lo para tarefas específicas de reconhecimento de imagem, alcançando assim reconhecimento de imagem de alta qualidade com recursos limitados.

MobileNetV2 teve um bom desempenho em tarefas como classificação de imagens, detecção de alvos e reconhecimento facial, e se tornou um dos algoritmos preferidos para reconhecimento de imagens móveis.

3. Uso e treinamento do modelo

Neste artigo, para demonstrar como implementar um sistema de classificação de reconhecimento de imagem, são selecionados cinco conjuntos de dados de frutas comuns. A estrutura de pastas é mostrada na figura abaixo.

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