Мақола аз ду қисм иборат аст:
- Тавсифи мухтасари баъзе меъмории шабакавӣ барои ошкор кардани объект дар тасвирҳо ва сегментатсияи тасвирҳо бо истинодҳои фаҳмотарин ба захираҳо барои ман. Ман кӯшиш кардам, ки шарҳҳои видеоиро интихоб кунам ва беҳтараш бо забони русӣ.
- Қисми дуюм кӯшиши фаҳмидани самти рушди меъмории шабакаҳои нейрон мебошад. Ва технологияҳо дар асоси онҳо.
Расми 1 - Фаҳмидани меъмории шабакаи нейрон осон нест
Ҳамааш аз сохтани ду барномаи намоишӣ барои тасниф ва муайянкунии объектҳо дар телефони Android оғоз ёфт:
- , вақте ки маълумот дар сервер коркард ва ба телефон интиқол дода мешавад. Таснифи тасвирҳои се намуди хирсҳо: Браун, сиёҳ ва Тедди.
- вақте ки маълумот дар худи телефон коркард мешавад. Муайян кардани ашё (ошкоркунии ашё) аз се намуд: чормағз, анҷир ва хурмо.
Байни вазифаҳои таснифоти тасвир, муайянкунии объект дар тасвир ва . Аз ин рӯ, зарурати муайян кардани он ба миён омад, ки кадом меъмории шабакаи нейронӣ объектҳоро дар тасвирҳо муайян мекунад ва кадоме аз онҳо метавонанд сегментҳоро тақсим кунанд. Ман намунаҳои зерини меъмориро бо истинодҳои фаҳмотарин ба захираҳо барои ман пайдо кардам:
- Як қатор меъморӣ дар асоси R-CNN (Rминтақаҳо бо Cинволютсия Nевро Nхусусиятҳои etworks): R-CNN, Fast R-CNN, , . Барои муайян кардани объект дар тасвир қуттиҳои маҳдудкунанда бо истифода аз механизми Шабакаи Пешниҳоди минтақавӣ (RPN) ҷудо карда мешаванд. Дар аввал ба ҷои RPN механизми сусттари Ҷустуҷӯи Интихобӣ истифода мешуд. Сипас минтақаҳои маҳдуди интихобшуда барои тасниф ба вуруди шабакаи нейронии анъанавӣ дода мешаванд. Меъмории R-CNN дорои ҳалқаҳои возеҳ "барои" дар минтақаҳои маҳдуд аст, ки дар маҷмӯъ то 2000-ро тавассути шабакаи дохилии AlexNet ташкил медиҳад. Давраҳои равшани "барои" суръати коркарди тасвирро суст мекунанд. Шумораи ҳалқаҳои возеҳе, ки тавассути шабакаи дохилии нейронӣ кор мекунанд, бо ҳар як версияи нави меъморӣ кам мешавад ва даҳҳо тағйироти дигар барои баланд бардоштани суръат ва иваз кардани вазифаи муайянкунии объект бо сегментатсияи объект дар Mask R-CNN ворид карда мешаванд.
- (You OСадо Ояндасоз Lиг Once) аввалин шабакаи нейронест, ки объектҳоро дар вақти воқеӣ дар дастгоҳҳои мобилӣ эътироф мекунад. Хусусияти фарқкунанда: фарқ кардани объектҳо дар як давр (танҳо як маротиба нигаред). Яъне дар меъмории YOLO ҳалқаҳои возеҳ "барои" вуҷуд надоранд, аз ин рӯ шабака зуд кор мекунад. Масалан, ин қиёс: дар NumPy ҳангоми иҷрои амалҳо бо матритсаҳо низ ҳалқаҳои возеҳи "for" вуҷуд надоранд, ки дар NumPy дар сатҳҳои поёнии меъморӣ тавассути забони барномасозии Си амалӣ карда мешаванд.YOLO шабакаи тирезаҳои пешакӣ муайяншударо истифода мебарад. Барои пешгирии якчанд маротиба муайян кардани як объект, коэффисиенти такрори тиреза (IoU) истифода мешавад. Iчорроҳа oДод Uнион). Ин меъморӣ дар доираи васеъ фаъолият мекунад ва дорои баланд аст : Моделро метавон бо аксҳо омӯхт, аммо дар расмҳои дастӣ хуб кор мекунад.
- (Sгӯшмоҳӣ SMultiBox гарм Detektor) - муваффақтарин "хакерҳо" -и меъмории YOLO истифода мешаванд (масалан, ғайримаксимӣ супрессия) ва навҳои нав барои тезтар ва дақиқтар кор кардани шабакаи нейронӣ илова карда мешаванд. Хусусияти фарқкунанда: фарқ кардани объектҳо дар як кор бо истифода аз шабакаи додашудаи тирезаҳо (қуттии пешфарз) дар пирамидаи тасвирҳо. Пирамидаи тасвир дар тензорҳои конволютсия тавассути амалиётҳои пайдарпайи конволютсия ва ҷамъкунӣ рамзгузорӣ карда мешавад (бо амалиёти ҷамъкунии максималӣ андозаи фазоӣ кам мешавад). Бо ин роҳ, ҳам объектҳои калон ва ҳам хурд дар як ҷараёни шабака муайян карда мешаванд.
- MobileSSD (мобилӣNetV2+ SSD) маҷмӯи ду меъмории шабакаи нейрон аст. Шабакаи аввал зуд кор мекунад ва дақиқии шинохти онро зиёд мекунад. MobileNetV2 ба ҷои VGG-16, ки дар ибтидо истифода мешуд, истифода мешавад . Шабакаи дуюми SSD ҷойгиршавии объектҳоро дар тасвир муайян мекунад.
- - як шабакаи хеле хурд, вале дақиқи нейрон. Вай худ аз худ масъалаи ошкор кардани объектро хал намекунад. Бо вуҷуди ин, он метавонад дар якҷоягӣ бо меъмории гуногун истифода шавад. Ва дар дастгоҳҳои мобилӣ истифода мешавад. Хусусияти фарқкунанда дар он аст, ки маълумот аввал ба чаҳор филтри конволютсионӣ 1 × 1 фишурда мешавад ва сипас ба чор филтри конволютсионӣ 1 × 1 ва чор филтри 3 × 3 васеъ карда мешавад. Яке аз чунин такрори фишурдасозии маълумотҳо "Модули оташ" номида мешавад.
- (Semantic Image Semantic Segmentation with Deep Convolutional Nets) – сегментатсияи объектҳо дар тасвир. Хусусияти фарқкунандаи меъморӣ конволютсияи васеъшуда мебошад, ки ҳалли фазоиро нигоҳ медорад. Пас аз он марҳилаи пас аз коркарди натиҷаҳо бо истифода аз модели эҳтимолии графикӣ (майдони тасодуфии шартӣ) сурат мегирад, ки ба шумо имкон медиҳад садои хурдро дар сегментатсия хориҷ кунед ва сифати тасвири сегментшударо беҳтар кунед. Дар паси номи бузурги "модели эҳтимолии графикӣ" филтри муқаррарии Гауссиан пинҳон шудааст, ки бо панҷ нуқта наздик шудааст.
- Кӯшиш кард, ки дастгоҳро муайян кунад (Як тир Тафтиш кунедШабакаи нейронӣ барои объект инection), аммо ман бисёр нафаҳмидам.
- Ман инчунин ба он нигоҳ кардам, ки технологияи "диққат" чӣ гуна кор мекунад: , , . Хусусияти фарқкунандаи меъмории «диққат» интихоби автоматии минтақаҳои таваҷҷӯҳи зиёд дар тасвир мебошад (RoI, Rлегионхо of Interest) бо истифода аз шабакаи нейронӣ бо номи Attention Unit. Минтақаҳои таваҷҷӯҳи зиёд ба қуттиҳои маҳдудкунанда монанданд, аммо бар хилофи онҳо, онҳо дар тасвир собит нестанд ва метавонанд сарҳадҳои норавшан дошта бошанд. Сипас, аз минтақаҳои таваҷҷӯҳи зиёд, аломатҳо (хусусиятҳо) ҷудо карда мешаванд, ки ба шабакаҳои нейронии такрорӣ бо меъморӣ «таъзо» карда мешаванд. . Шабакаҳои нейронии такрорӣ қодиранд муносибати хусусиятҳоро дар пайдарпай таҳлил кунанд. Шабакаҳои нейронҳои такрорӣ дар аввал барои тарҷумаи матн ба забонҳои дигар истифода мешуданд ва ҳоло барои тарҷума и .
Вақте ки мо ин меъмориро меомӯзем Ман фаҳмидам, ки ман ҳеҷ чизро намефаҳмам. Ва ин нест, ки шабакаи нейронии ман бо механизми таваҷҷӯҳ мушкилот дорад. Эҷоди ҳамаи ин меъморӣ ба як навъ хакатони бузург монанд аст, ки дар он муаллифон дар ҳакҳо рақобат мекунанд. Hack як ҳалли зуд барои мушкилоти нармафзори мушкил аст. Яъне, дар байни ҳамаи ин меъморӣ робитаи мантиқии намоён ва фаҳмо вуҷуд надорад. Ҳамаи он чизе, ки онҳоро муттаҳид мекунад, маҷмӯи ҳакерҳои муваффақтаринест, ки онҳо аз ҳамдигар қарз мегиранд ва як чизи умумӣ барои ҳама (ба ақиб паҳншавии хато, баргашт). Не ! Маълум нест, ки чиро тағир додан ва чӣ гуна беҳтар кардани дастовардҳои мавҷуда.
Дар натичаи набудани алокаи мантикии байни хакхо дар хотир нигох доштан ва дар амал татбик намудани онхо нихоят душвор аст. Ин дониши пароканда аст. Бехтарин лахзахои шавковар ва гайричашмдошт ба ёд меоранд, вале бештари он чи фахмо ва нофахмо дар давоми чанд руз аз хотирахо нопадид мешавад. Хуб мешавад, ки пас аз як ҳафта шумо ақаллан номи меъмориро ба ёд оред. Аммо чанд соат ва ҳатто рӯзи корӣ барои хондани мақолаҳо ва тамошои видеоҳои баррасиҳо сарф мешуд!
Расми 2 -
Аксари муаллифони маќолањои илмї, ба андешаи шахсии ман, њама кореро мекунанд, ки њатто ин дониши пора-пора аз тарафи хонанда нафањмида шавад. Аммо иборахои иштироккунанда дар дах чумлаи сатр бо формулахое, ки «аз хаво» гирифта шудаанд, мавзуи маколаи алохида мебошанд (мушкилот. ).
Аз ин сабаб, зарурати ба низом даровардани иттилоот бо истифода аз шабакаҳои нейрон ва ба ин васила баланд бардоштани сифати фаҳмиш ва хотира ба миён меояд. Аз ин рӯ, мавзӯи асосии таҳлили технологияҳои инфиродӣ ва архитектураи шабакаҳои нейронии сунъӣ вазифаи зерин буд: фаҳмед, ки ҳамааш ба куҷо меравад, ва на дастгоҳи ягон шабакаи нейронии алоҳида.
Ин ҳама куҷо меравад? Натиҷаҳои асосӣ:
- Шумораи стартапҳои омӯзиши мошинсозӣ дар ду соли охир . Сабаби эҳтимолӣ: "шабакаҳои нейрон дигар чизи нав нестанд."
- Ҳар як шахс метавонад як шабакаи нейронии корӣ барои ҳалли як масъалаи оддӣ эҷод кунад. Барои ин, аз "зоопарки намунавӣ" модели тайёрро гиред ва қабати охирини шабакаи нейронро омӯзед () дар бораи маълумотхои тайёр аз ё аз дар озод .
- Истеҳсолкунандагони бузурги шабакаҳои нейронӣ ба эҷод кардан шурӯъ карданд "ҳайвоноти намунавӣ" (боги намунавии хайвонот). Бо истифода аз онҳо шумо метавонед зуд барномаи тиҷоратӣ эҷод кунед: барои TensorFlow, барои PyTorch, барои Caffe2, барои Chainer ва .
- Шабакаҳои нейронӣ кор мекунанд вақти воқеӣ (дар вақти воқеӣ) дар дастгоҳҳои мобилӣ. Аз 10 то 50 кадр дар як сония.
- Истифодаи шабакаҳои нейронӣ дар телефонҳо (TF Lite), дар браузерҳо (TF.js) ва дар (IoT, Iинтернет of Tҳалқаҳо). Хусусан дар телефонҳое, ки аллакай шабакаҳои нейронро дар сатҳи сахтафзор дастгирӣ мекунанд (суръатдиҳандаҳои асаб).
- “Ҳар як дастгоҳ, ашёи либос ва ҳатто шояд ғизо дошта бошад Суроғаи IP-v6 ва бо ҳамдигар муошират кунед" - .
- Шумораи нашрияҳо оид ба омӯзиши мошинсозӣ афзоиш ёфт (дар ду сол ду баробар зиёд мешавад) аз соли 2015. Аён аст, ки мо барои таҳлили мақолаҳо ба шабакаҳои нейрон ниёз дорем.
- Технологияҳои зерин маъруфият пайдо мекунанд:
- PyTorch - маъруфият босуръат меафзояд ва ба назар мерасад, ки TensorFlow-ро пеш мебарад.
- Интихоби худкори гиперпараметрҳо AutoML - маъруфият бемайлон меафзояд.
- Камшавии тадриҷан дақиқ ва баланд бардоштани суръати ҳисоб: , алгоритмҳо , хисобхои гай-рики (тахмини), квантизатсия (вазни вазнхои шабакаи нейрон ба ададхои бутун ва квантхо табдил дода мешаванд), суръатбахши асаб.
- Тарҷума и .
- офариниш , ҳоло дар вақти воқеӣ.
- Чизи асосии DL дар он аст, ки маълумоти зиёд мавҷуд аст, аммо ҷамъоварӣ ва тамғагузории он осон нест. Аз ин рӯ, автоматизатсияи нишонаҳо инкишоф меёбад () барои шабакаҳои нейрон бо истифода аз шабакаҳои нейрон.
- Бо шабакаҳои нейронӣ, Илми компютерӣ ногаҳон шуд илми таҷрибавӣ ва бархост .
- Пули IT ва маъруфияти шабакаҳои нейрон ҳамзамон вақте пайдо шуданд, ки компютер ба арзиши бозор табдил ёфт. Иқтисод аз иқтисодиёти тилло ва асъор ба иқтисодиёт табдил меёбад тилло-валюта ҳисоббарорӣ. Ба мақолаи ман нигаред ва сабаби пайдоиши пулҳои IT.
Оҳиста-оҳиста як нав пайдо мешавад (Machine Learning & Deep Learning), ки ба муаррифии барнома ҳамчун маҷмӯи моделҳои омӯзонидашудаи шабакаи нейронӣ асос ёфтааст.
Тасвири 3 – ML/DL ҳамчун методологияи нави барномасозӣ
Бо вуҷуди ин, он ҳеҷ гоҳ пайдо нашуд "назарияи шабакаи нейронӣ", ки дар доираи он шумо метавонед мунтазам фикр кунед ва кор кунед. Он чизе, ки ҳоло "назария" номида мешавад, дар асл алгоритмҳои таҷрибавӣ ва эвристикӣ мебошанд.
Истинодҳо ба ман ва дигар захираҳо:
- Бюллетени илми маълумот. Асосан коркарди тасвир. Ҳар касе, ки мехоҳад онро бигирад, бояд почтаи электронӣ (foobar167<gaf-gaf>gmail<dot>com) фиристад. Вақте ки мавод ҷамъ мешавад, ман истинодҳоро ба мақолаҳо ва видеоҳо мефиристам.
- Маълумоти умумӣ ки ман аз он гузаштам ва аз он гузаштан мехостам.
- , ки шумо бояд ба омӯзиши шабакаҳои нейронӣ шурӯъ кунед. Плюс брошюра .
- , ки дар он ҳама барои худ чизи ҷолибе пайдо мекунанд.
- Мо онҳоро хеле муфид дидем. каналҳои видеоӣ барои таҳлили мақолаҳои илмӣ аз ҷониби Data Science. Пайдо кунед, ба онҳо обуна шавед ва истинодҳоро ба ҳамкасбони худ ва ман низ интиқол диҳед. Мисолҳо:
- ака бо дастурҳои қадам ба қадам ва манбаи кушода.
Ташаккур барои таваҷҷӯҳатон!
Манбаъ: will.com