استفاده از یادگیری انتقال در کامپیوتر ویژن برای برنده سریع

استفاده از یادگیری انتقال در کامپیوتر ویژن برای برنده سریع
تصویر ویرایشگر | نیمه راه

بینایی کامپیوتر (CV) زمینه‌ای است که در آن ماشین‌ها یاد می‌گیرند که تصاویر یا فیلم‌ها را ببینند و درک کنند. این به ماشین‌ها کمک می‌کند اشیا، چهره‌ها و حتی اعمال را در عکس‌ها یا ویدیوها تشخیص دهند. به عنوان مثال، CV در اتومبیل های خودران برای تشخیص علائم جاده و افراد، یا در تجزیه و تحلیل پزشکی برای تشخیص بیماری ها استفاده می شود. آموزش یک الگوی رزومه از ابتدا می تواند زمان، داده و قدرت کامپیوتر زیادی را بگیرد.

یادگیری انتقالی روشی است که در آن از مدلی استفاده می‌کنید که قبلاً بر روی داده‌های مشابه آموزش داده شده است. به جای اینکه از ابتدا شروع کنید، مدلی را انتخاب می کنید که از قبل می داند چگونه ویژگی های اساسی مانند اشکال و رنگ ها را تشخیص دهد. سپس آن را با توجه به وظیفه خاص خود تنظیم می کنید. این روش سریعتر و ساده تر است.

این مقاله به طور خاص اصول شروع به کار و دویدن با یادگیری انتقالی در بینایی کامپیوتری را به صورت مختصر و عملی شرح می دهد.

چرا از یادگیری انتقالی در بینایی کامپیوتر استفاده کنیم؟

یادگیری انتقالی به چند دلیل در بینایی کامپیوتر مفید است:

1. صرفه جویی در زمان: یادگیری انتقالی باعث صرفه جویی در زمان می شود زیرا نیازی به شروع از صفر ندارید. می توانید از مدلی که قبلاً برای کارهای مشابه آموزش دیده استفاده کنید.
2. به داده های کمتری نیاز دارد: با داده های کمتر می توانید نتایج خوبی به دست آورید. این مدل قبلاً از داده های دیگر چیزهای زیادی یاد گرفته است، بنابراین به نمونه های جدید کمتری نیاز دارد.
3. دقت را بهبود می بخشد: مدل های از پیش آموزش دیده اغلب دقت بهتری دارند. آنها دانش مفیدی را از آموزش های قبلی کسب می کنند.
4. سازگاری آسان: تنظیم مدل های از پیش آموزش دیده برای کارهای جدید آسان است. شما می توانید به سرعت آنها را بدون کار اضافی با مشکلات مختلف تطبیق دهید.

نحوه عملکرد یادگیری انتقالی

در اینجا نحوه عملکرد یادگیری انتقال آورده شده است:

1. یک مدل از پیش آموزش دیده را انتخاب کنید: مدلی را انتخاب کنید که روی یک مجموعه داده بزرگ مانند ImageNet با تصاویر و دسته بندی های زیادی آموزش داده شده است.
2. ویرایش قالب: لایه های طبقه بندی مدل را تغییر دهید تا با تعداد کلاس های کار جدید شما مطابقت داشته باشد.
3. لایه های اولیه را فریز کنید: لایه های اول را بدون تغییر نگه دارید زیرا ویژگی های اساسی مانند لبه ها و بافت ها را به تصویر می کشد.
4. مدل اصلاح شده را آموزش دهید: لایه‌های طبقه‌بندی جدید را با داده‌های خود آموزش دهید تا به مدل در یادگیری دسته‌های جدید کمک کنید.
5. مدل را اصلاح کنید: در صورت تمایل، لایه‌های اول را با نرخ یادگیری پایین تنظیم کنید تا مدل بهبود یابد.
6. تست و ارزیابی کنید: عملکرد مدل را با استفاده از معیارهایی مانند دقت و فراخوان بررسی کنید.

مدل های از پیش آموزش دیده محبوب برای یادگیری انتقالی

در اینجا چند مدل از قبل آموزش دیده محبوب وجود دارد که می توانید برای یادگیری انتقال استفاده کنید:

VGG

VGG یک مدل عمیق با چندین لایه است. از فیلترهای کوچک 3×3 برای تشخیص جزئیات تصویر استفاده می کند. VGG در تشخیص الگوها موثر است و اغلب برای طبقه بندی تصاویر استفاده می شود. ساده است اما به دلیل اندازه آن می تواند کند باشد.

ResNet

ResNet مخفف Residual Network است. از اتصالات پرش برای انتقال اطلاعات بین لایه ها استفاده می کند. این به مدل کمک می کند حتی با چندین لایه، راحت تر یاد بگیرد. ResNet برای کارهای پیچیده ای مانند تشخیص اشیا و تقسیم بندی ایده آل است.

خلقت

Inception از فیلترهای با اندازه های مختلف در هر لایه استفاده می کند. این به مدل کمک می کند تا جزئیات را در مقیاس های مختلف ثبت کند. کارآمد است و دقت و سرعت را متعادل می کند. Inception برای تشخیص اجسام با اندازه های مختلف مفید است.

موبایل نت

MobileNet برای موبایل و دستگاه های کوچک طراحی شده است. سبک و سریع است و برای پیش بینی های سریع ایده آل است. با وجود اندازه کوچکش، در کارهایی مانند طبقه بندی تصاویر و تشخیص اشیا به خوبی عمل می کند. MobileNet زمانی عالی است که نیاز به صرفه جویی در منابع دارید.

انتقال یادگیری برای وظایف مختلف بینایی کامپیوتر

یادگیری انتقالی به طور گسترده در کارهای مختلف بینایی کامپیوتری استفاده می شود. در اینجا نحوه کمک به شما در انجام وظایف مختلف آمده است:

1. طبقه بندی تصویر: از مدل های از پیش آموزش دیده مانند ResNet یا VGG برای مرتب سازی تصاویر جدید استفاده کنید. این الگو قبلاً شامل اشکال و رنگ‌ها است. فقط باید آن را برای تصاویر جدید تنظیم کنید.
2. تشخیص اشیا: مدل های از پیش آموزش دیده را می توان برای جستجوی اشیا در تصاویر تنظیم کرد. برای این کار از مدل هایی مانند Faster R-CNN و YOLO استفاده می شود.
3. تقسیم بندی تصویر: برای تقسیم تصاویر به بخش‌ها، مانند تصویربرداری پزشکی یا خودروهای خودران، مدل‌های از پیش آموزش‌دیده‌شده مانند U-Net را می‌توان برای رفع چالش‌های جدید سفارشی کرد.
4. انتقال سبک و تولید تصویر: مدل هایی مانند GAN ها را می توان برای ایجاد سبک های جدید تصویر یا بهبود وضوح تصویر با حداقل آموزش اضافی تنظیم کرد.

انتقال یادگیری به برنامه های کاربردی دنیای واقعی

یادگیری انتقالی با سهولت استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده برای کارهای خاص، بسیاری از صنایع را تغییر داده است. در اینجا نحوه تأثیرگذاری بزرگ است:

1. تصویربرداری پزشکی: پزشکان از یادگیری انتقالی برای تشخیص بیماری ها در تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس یا ام آر آی استفاده می کنند.
2. خودروهای خودران: یادگیری انتقال به خودروها کمک می کند تا اشیایی مانند عابران پیاده، علائم راهنمایی و رانندگی و سایر وسایل نقلیه را تشخیص دهند. این امر با استفاده از مدل‌هایی که برای کارهای مشابه آموزش دیده‌اند، روند را تسریع می‌کند.
3. خرده فروشی و تجارت الکترونیک: در خرده فروشی، یادگیری انتقالی طبقه بندی و جستجوی محصول را بهبود می بخشد. همچنین توصیه ها را شخصی می کند و بازخورد مشتری را تجزیه و تحلیل می کند.
4. امور مالی: یادگیری انتقال به کشف تقلب و ارزیابی ریسک کمک می کند. از مدل های از پیش آموزش دیده برای شناسایی الگوهای غیر معمول و پیش بینی روندهای مالی استفاده می کند.
5. تشخیص صدا: آموزش انتقال در برنامه هایی مانند دستیار مجازی استفاده می شود. این به این سیستم ها کمک می کند تا با استفاده از دانش داده های قبلی در مورد زبان و صداها، گفتار را بهتر درک کنند.

چالش های یادگیری انتقالی

یادگیری انتقالی در بینایی کامپیوتر قدرتمند است، اما چالش هایی را به همراه دارد. در اینجا مروری بر این چالش ها است:

• ناهماهنگی داده ها: گاهی اوقات داده های مورد استفاده برای آموزش مدل از پیش آموزش دیده با داده های شما متفاوت است. این می تواند کارکرد خوب مدل با داده های خاص شما را دشوار کند.
• بیش از حد برازش: اگر مدل از پیش آموزش دیده را بیش از حد تنظیم کنید، ممکن است به خوبی تعمیم ندهد. این بدان معنی است که می تواند بیش از حد روی مجموعه داده های کوچک شما متمرکز شود و در داده های جدید ضعیف عمل کند.
• انعطاف پذیری محدود: مدل های از قبل آموزش دیده ممکن است به طور کامل با همه وظایف سازگار نشوند. آنها ممکن است به تنظیمات قابل توجهی نیاز داشته باشند تا برای مشکلات خاص به خوبی کار کنند.
• پیچیدگی: برخی از مدل های از پیش آموزش دیده بسیار پیچیده و درک آنها دشوار است. این می تواند تنظیم دقیق آنها یا تفسیر نتایج آنها را دشوار کند.

بهترین روش ها برای یادگیری انتقالی

تنظیم دقیق مدل های از پیش آموزش دیده برای دستیابی به نتایج خوب با یادگیری انتقالی ضروری است. در اینجا چند نکته برای به دست آوردن بهترین نتیجه وجود دارد:

• از نرخ یادگیری مناسب استفاده کنید: نرخ یادگیری کمتری را برای تنظیم دقیق انتخاب کنید. این اجازه می دهد تا تنظیمات کوچک بدون ایجاد مزاحمت بیش از حد در مدل از پیش آموزش دیده انجام شود.
• لایه های اول را فریز کنید: لایه های اول مدل معمولا ویژگی های اساسی مانند لبه ها را تشخیص می دهند. می توانید این لایه ها را فریز کنید و فقط لایه های بعدی یا قسمت طبقه بندی نهایی را تنظیم کنید. این باعث صرفه جویی در زمان و جلوگیری از نصب بیش از حد می شود.
• نظارت بر عملکرد: عملکرد مدل را در یک مجموعه اعتبارسنجی پیگیری کنید. به تنظیم بیش از حد یا کم توجه کنید و تنظیمات را در صورت لزوم انجام دهید.
• معماری مدل را تنظیم کنید: در صورت لزوم ساختار مدل را اصلاح کنید. این ممکن است شامل اصلاح لایه نهایی برای مطابقت با کلاس های مجموعه داده شما یا اضافه کردن لایه های جدید برای کار خاص شما باشد.
• مدل را منظم کنید: از روش هایی مانند ترک یا کاهش وزن استفاده کنید. این به جلوگیری از بیش از حد برازش کمک می کند، به خصوص اگر مجموعه داده های شما کوچک باشد.

نتیجه گیری

یادگیری انتقالی یک تکنیک هوشمندانه است که مدل های از پیش آموزش دیده را با وظایف جدید تطبیق می دهد. با استفاده از مدل هایی که قبلاً روی مجموعه داده های بزرگ آموزش دیده اند، در زمان و منابع صرفه جویی می کند. این منجر به آموزش سریعتر و نتایج بهتر، به خصوص با داده های محدود می شود. با این حال، شما با چالش هایی مانند تغییر دامنه و بیش از حد مناسب مواجه هستید. استفاده از نرخ یادگیری مناسب و نظارت بر عملکرد می تواند نتایج را بهبود بخشد. یادگیری انتقال، هوش مصنوعی پیشرفته را در زمینه های مختلف قابل دسترس تر و کاربردی تر می کند.