Обмен технологиями

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

1. Каталог

• Введение в модели алгоритмов
• Обучение использованию модели
• Оценка модели
• Расширение проекта

2. Введение в модель алгоритма

Распознавание изображений — важное направление исследований в области компьютерного зрения. Оно находит широкое применение в таких областях, как распознавание лиц, обнаружение объектов и классификация изображений. Учитывая популярность мобильных устройств и ограниченность вычислительных ресурсов, разработка эффективных алгоритмов распознавания изображений стала особенно важной. MobileNetV2 — это облегченная модель сверточной нейронной сети, предложенная командой Google в 2018 году. Ее цель — значительно сократить количество параметров и вычислительную сложность модели при сохранении точности, что делает ее подходящей для мобильных устройств, встроенных систем и других систем с ограниченными ресурсами. сценарии.

фон:

MobileNetV2 — это модель второго поколения серии MobileNet, представляющей собой серию легких сверточных нейронных сетей, разработанных командой Google специально для мобильных устройств и встроенных систем. MobileNetV2 — это улучшенная версия MobileNetV1, которая еще больше повышает точность и эффективность модели, сохраняя при этом упрощенные функции.

Алгоритм MobileNetV2 был предложен для решения проблемы низкой производительности традиционных сверточных нейронных сетей на мобильных устройствах, такой как большой объем вычислений и количество параметров, что приводит к неспособности модели эффективно работать в средах с ограниченными ресурсами.

принцип:

Алгоритм MobileNetV2 обеспечивает эффективное распознавание изображений с помощью ряда технических стратегий. в основном включают:

1. Базовый строительный блок: инвертированная остаточная структура.

MobileNetV2 использует базовый строительный блок, называемый «инвертированной остаточной структурой», то есть инвертированный остаточный блок. Эта структура противоположна традиционному остаточному блоку: сначала уменьшается размерность (с использованием свертки 1x1 для уменьшения количества каналов), а затем увеличивается размерность (с использованием свертки с разделением по глубине 3x3 для увеличения количества каналов) для достижения легкости и модели. снижение сложности.

2. Функция активации: линейный блок линейного выпрямителя (ReLU6).

MobileNetV2 использует ReLU6 в качестве функции активации. По сравнению с традиционной функцией ReLU, ReLU6 выводит 0 в отрицательной части и максимальное значение 6 в положительной части, что делает модель более простой в обучении и более надежной.

3. Глубинно отделимая свертка.

MobileNetV2 широко использует глубинную отделимую свертку (Depthwise Separable Convolution) для разложения стандартных операций свертки на глубинную свертку и поточечную свертку, тем самым значительно сокращая объем вычислений и количество параметров.

4. Проектирование сетевой архитектуры.

MobileNetV2 строит сеть, вводя несколько карт объектов разного разрешения. Использование этих карт признаков на разных уровнях позволяет сети изучать семантические особенности изображений в разных масштабах, повышая точность распознавания изображений.

приложение:

MobileNetV2 широко используется в задачах распознавания изображений на мобильных устройствах и встроенных системах благодаря своим легким характеристикам и эффективным вычислительным возможностям. В практических приложениях мы можем использовать предварительно обученную модель MobileNetV2 и переносить ее на конкретные задачи распознавания изображений, тем самым добиваясь высококачественного распознавания изображений при ограниченных ресурсах.

MobileNetV2 хорошо зарекомендовал себя в таких задачах, как классификация изображений, обнаружение целей и распознавание лиц, и стал одним из предпочтительных алгоритмов для распознавания мобильных изображений.

3. Использование модели и обучение

В этой статье, чтобы продемонстрировать, как реализовать систему классификации распознавания изображений, выбраны пять распространенных наборов данных о фруктах. Структура папок показана на рисунке ниже.

Предыдущий Следующий