استفاده از یادگیری انتقال در کامپیوتر ویژن برای برنده سریع

استفاده از یادگیری انتقال در کامپیوتر ویژن برای برنده سریع
تصویر توسط ویرایشگر | میانه سفر

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 اسکن های پزشکی برای تشخیص بیماری ها استفاده می شود. آموزش یک مدل CV از ابتدا می تواند زمان، داده ها و قدرت کامپیوتر زیادی را ببرد.

یادگیری انتقالی روشی است که در آن از مدلی استفاده می کنید که قبلاً بر روی داده های مشابه آموزش دیده 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 متناسب با وظیفه خاص خود تنظیم می کنید. این رویکرد سریعتر و آسانتر است.

این مقاله به طور خاص اصول اولیه راه‌اندازی و دویدن با یادگیری انتقالی در بینایی کامپیوتری را به صورت مختصر و بی‌معنا بیان می‌کند.

چرا از آموزش انتقال در کامپیوتر ویژن استفاده کنیم؟

یادگیری انتقالی به چند دلیل در بینایی کامپیوتر مفید است:

1. باعث صرفه جویی در زمان می شود: یادگیری انتقالی باعث صرفه جویی در زمان می شود زیرا نیازی به شروع از صفر ندارید. می توانید از مدلی استفاده کنید که قبلاً برای کارهای مشابه آموزش دیده است.
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 با دانش مفید از آموزش های قبلی آمده اند.
4. سازگاری آسان: تنظیم مدل های از پیش آموزش دیده برای کارهای جدید آسان است. شما می توانید به سرعت آنها را با مشکلات مختلف و بدون کار اضافی تطبیق دهید.

آموزش انتقال چگونه کار می کند

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 دیده است.
2. مدل را اصلاح کنید: 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: اولین لایه‌ها را بدون تغییر نگه دارید زیرا ویژگی‌های اساسی مانند لبه‌ها و بافت‌ها را به تصویر می‌کشند.
4. آموزش مدل اصلاح شده: لایه های طبقه بندی جدید را با داده های خود آموزش دهید تا به مدل در یادگیری دسته های جدید کمک کنید.
5. مدل را دقیق تنظیم کنید: به صورت اختیاری، لایه های اولیه را با نرخ یادگیری پایین تنظیم کنید تا مدل را بهبود ببخشید.
6. تست و ارزیابی کنید: عملکرد مدل را با استفاده از معیارهایی مانند دقت و یادآوری بررسی کنید.

مدل های از قبل آموزش دیده محبوب برای آموزش 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 در تصاویر استفاده می کند. VGG در تشخیص الگوها خوب 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 می‌کند حتی با لایه‌های زیاد، راحت‌تر یاد بگیرد. ResNet برای کارهای پیچیده مانند تشخیص شی و تقسیم بندی عالی است.

آغاز

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 را با سرعت 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 کوچک بودن، در کارهایی مانند طبقه بندی تصویر 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 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. مدل از قبل اشکال و رنگ ها را درک می کند. فقط باید آن را برای تصاویر جدید تنظیم کنید.
2. تشخیص شی: مدل های از پیش آموزش دیده را می توان برای یافتن 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 مقابله با 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 در 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 آن بسیار زیاد 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 اشیایی مانند عابران پیاده، علائم راهنمایی و رانندگی و سایر وسایل نقلیه را تشخیص دهند. با استفاده از مدل هایی که برای کارهای مشابه آموزش دیده اند، روند را سریعتر می کند.
3. خرده فروشی و تجارت الکترونیک: در خرده فروشی، یادگیری انتقالی طبقه بندی و جستجوی محصول را افزایش می دهد. همچنین توصیه ها را شخصی می کند و بازخورد مشتری را تجزیه و تحلیل می کند.
4. امور مالی: یادگیری انتقال به تشخیص 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 گفتار: 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 دارد. در اینجا نگاهی به این چالش ها داریم:

• عدم تطابق 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 نکند. این بدان معنی است که می تواند بیش از حد روی مجموعه داده کوچک شما متمرکز شود و در داده های جدید ضعیف عمل کند.
• انعطاف پذیری محدود: مدل‌های از پیش آموزش‌دیده ممکن است برای همه وظایف کاملاً مناسب نباشند. 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 سخت است. این می تواند تنظیم دقیق آنها یا تفسیر نتایج آنها را دشوار کند.

بهترین روش ها برای یادگیری انتقالی

تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده، کلید کسب نتایج خوب با یادگیری انتقالی است. در اینجا چند نکته برای دستیابی به بهترین نتایج وجود دارد:

• از نرخ یادگیری مناسب استفاده کنید: نرخ یادگیری کمتری را برای تنظیم دقیق انتخاب کنید. این به انجام تنظیمات کوچک بدون ایجاد مزاحمت زیاد در مدل از پیش آموزش دیده کمک می کند.
• لایه های اولیه را فریز کنید: لایه های اولیه 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 می شود و به جلوگیری از نصب بیش از حد کمک می کند.
• نظارت بر عملکرد: پیگیری کنید که مدل در یک مجموعه اعتبارسنجی چقدر خوب عمل می کند. مراقب بیش از حد یا عدم تناسب باشید و در صورت نیاز تنظیمات را انجام دهید.
• معماری مدل را تنظیم کنید: در صورت لزوم ساختار مدل را اصلاح کنید. این ممکن است شامل تغییر لایه نهایی برای مطابقت با کلاس های مجموعه داده یا اضافه کردن لایه های جدید برای کار خاص شما باشد.
• مدل را منظم کنید: از روش هایی مانند ترک تحصیل یا کاهش وزن استفاده کنید. این به جلوگیری از برازش بیش از حد کمک می کند، به خصوص اگر مجموعه داده شما کوچک باشد.

نتیجه گیری

یادگیری انتقالی یک تکنیک هوشمند است که مدل های از پیش آموزش دیده را برای کارهای 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 باید با چالش هایی مانند تغییر دامنه و بیش از حد مناسب مقابله کنید. استفاده از نرخ یادگیری مناسب و ردیابی 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.