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1. Contenidos

• Introducción a los modelos de algoritmos.
• Capacitación en el uso de modelos.
• Evaluación del modelo
• Ampliación del proyecto

2. Introducción al modelo de algoritmo.

El reconocimiento de imágenes es una dirección de investigación importante en el campo de la visión por computadora. Tiene amplias aplicaciones en áreas como el reconocimiento facial, la detección de objetos y la clasificación de imágenes. Con la popularidad de los dispositivos móviles y las limitaciones de los recursos informáticos, se ha vuelto particularmente importante diseñar algoritmos eficientes de reconocimiento de imágenes. MobileNetV2 es un modelo de red neuronal convolucional liviano propuesto por el equipo de Google en 2018. Su objetivo es reducir en gran medida la cantidad de parámetros y la complejidad computacional del modelo manteniendo la precisión, haciéndolo adecuado para dispositivos móviles y sistemas integrados y otros recursos limitados. escenarios.

fondo:

MobileNetV2 es el modelo de segunda generación de la serie MobileNet, que es una serie de redes neuronales convolucionales livianas desarrolladas por el equipo de Google específicamente para dispositivos móviles y sistemas integrados. MobileNetV2 es una versión mejorada de MobileNetV1, que mejora aún más la precisión y eficiencia del modelo manteniendo funciones livianas.

El algoritmo MobileNetV2 se propuso para resolver el problema del bajo rendimiento de las redes neuronales convolucionales tradicionales en dispositivos móviles, como una gran cantidad de cálculos y una gran cantidad de parámetros, lo que resulta en la incapacidad del modelo para ejecutarse de manera eficiente en entornos con recursos limitados.

principio:

El algoritmo MobileNetV2 logra un reconocimiento de imágenes eficiente a través de una serie de estrategias técnicas. incluyen principalmente:

1. Elemento básico: estructura residual invertida

MobileNetV2 utiliza un bloque de construcción básico llamado "estructura residual invertida", es decir, bloque residual invertido. Esta estructura es opuesta al bloque residual tradicional: primero reduce la dimensión (usando convolución 1x1 para reducir la cantidad de canales) y luego aumenta la dimensión (usando convolución separable en profundidad 3x3 para aumentar la cantidad de canales) para lograr un modelo liviano y liviano. reducción de complejidad.

2. Función de activación: unidad lineal rectificadora lineal (ReLU6)

MobileNetV2 utiliza ReLU6 como función de activación. En comparación con la función ReLU tradicional, ReLU6 genera 0 en la parte negativa y un valor máximo de 6 en la parte positiva, lo que hace que el modelo sea más fácil de entrenar y más robusto.

3. Convolución separable en profundidad

MobileNetV2 utiliza ampliamente la convolución separable en profundidad (Depthwise Separable Convolution) para descomponer las operaciones de convolución estándar en convolución profunda y convolución puntual, lo que reduce en gran medida la cantidad de cálculo y la cantidad de parámetros.

4. Diseño de arquitectura de red.

MobileNetV2 construye la red introduciendo múltiples mapas de funciones de diferentes resoluciones. El uso de estos mapas de características en diferentes niveles permite a la red aprender las características semánticas de las imágenes en diferentes escalas, lo que mejora la precisión del reconocimiento de imágenes.

solicitud:

MobileNetV2 se utiliza ampliamente en tareas de reconocimiento de imágenes en dispositivos móviles y sistemas integrados debido a sus características livianas y capacidades informáticas eficientes. En aplicaciones prácticas, podemos utilizar el modelo MobileNetV2 previamente entrenado y transferirlo a tareas específicas de reconocimiento de imágenes, logrando así un reconocimiento de imágenes de alta calidad con recursos limitados.

MobileNetV2 ha tenido un buen desempeño en tareas como clasificación de imágenes, detección de objetivos y reconocimiento de rostros, y se ha convertido en uno de los algoritmos preferidos para el reconocimiento de imágenes móviles.

3. Uso y formación del modelo.

En este artículo, para demostrar cómo implementar un sistema de clasificación de reconocimiento de imágenes, se seleccionan cinco conjuntos de datos de frutas comunes. La estructura de carpetas se muestra en la siguiente figura.

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