Сенсорное изображение и приложения глубокого обучения

Абстрактный

Восприятие изображения, способность извлекать полезную информацию из визуальных данных, имеет решающее значение во многих приложениях искусственного интеллекта и машинного обучения. Недавнее появление глубокого понимания, особенно сверточных нейронных сетей (CNN), произвело революцию в сенсорике изображений, предоставив высокоэффективные инструменты выделения и классификации признаков. В этой статье представлен обзор сенсорных изображений и приложений для глубокого обучения, включая распознавание объектов, сегментацию изображений и обнаружение объектов. Мы также обсуждаем текущие проблемы и будущие направления исследований в этой области.

Ключевые слова: распознавание изображений, глубокое обучение, сверточные нейронные сети, распознавание объектов, сегментация изображений, обнаружение объектов, извлечение признаков, классификация, визуальные данные, искусственный интеллект, машинное обучение, проблемы, будущие направления.

Сенсорное изображение, приложения глубокого обучения

Способность обрабатывать визуальную информацию имеет решающее значение для многих задач в области искусственного интеллекта, включая робототехнику, автономные транспортные средства и медицинскую визуализацию. Сенсорное восприятие изображения, процесс извлечения значимых признаков и шаблонов из визуальных данных, является фундаментальной задачей машинного обучения. Глубокое обучение, подмножество машинного обучения, стало высокоэффективным инструментом для восприятия изображений, особенно в форме сверточных нейронных сетей (CNN).

Распознавание объектов

Распознавание объектов является одним из наиболее широко изученных приложений сенсорики изображений. Распознавание объектов направлено на идентификацию объектов на изображении и отнесение их к одной из нескольких категорий. CNN оказались очень эффективными при распознавании объектов, особенно при обучении на больших аннотированных наборах данных, таких как ImageNet. CNN могут изучать сложные особенности и закономерности в изображениях, которые людям трудно или невозможно различить.

Код Python для распознавания объектов с использованием библиотеки TensorFlow:

import tensorflow as tf
model = tf.keras.applications.MobileNetV2()
img = tf.keras.preprocessing.image.load_img('image.jpg', target_size=(224, 224))
x = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(img)
x = tf.keras.applications.mobilenet_v2.preprocess_input(x)
preds = model.predict(tf.expand_dims(x, axis=0))
label = tf.keras.applications.mobilenet_v2.decode_predictions(preds, top=1)[0][0][1]
print('The predicted object is a', label)

Алгоритмы

Несколько алгоритмов используются в сенсорных изображениях и приложениях глубокого обучения, причем наиболее широко используются сверточные нейронные сети (CNN). Вот некоторые из алгоритмов, используемых в сенсорном и глубоком обучении изображений:

Ø Сверточные нейронные сети (CNN).CNN — это нейронные сети, предназначенные для обработки и анализа визуальных данных. Они состоят из нескольких слоев взаимосвязанных нейронов, обученных извлекать особенности и закономерности из изображений. CNN оказались очень эффективными в задачах распознавания объектов, сегментации изображений и обнаружения объектов.

Ø Рекуррентные нейронные сети (RNN): RNN — это нейронные сети, предназначенные для обработки последовательных данных, таких как временные ряды или текст на естественном языке. RNN использовались в подписях к изображениям, где сеть генерирует описание идеи на естественном языке на основе ее визуальных характеристик.

Ø Генеративно-состязательные сети (GAN): GAN — это тип нейронной сети, состоящий из двух частей: сети генератора и сети дискриминатора. Сеть-генератор генерирует поддельные изображения, а сеть-дискриминатор пытается отличить настоящие фотографии от поддельных. Две сети обучаются враждебно, при этом сеть-генератор пытается генерировать идеи, которые обманывают сеть-дискриминатор. GAN использовались для таких задач, как создание и редактирование изображений.

Ø Автоэнкодеры. Автоэнкодеры — это нейронная сеть, которая учится сжимать и распаковывать входные данные. При обработке изображений автоэнкодеры могут извлекать признаки из изображений и уменьшать их размерность. Они также использовались для шумоподавления изображения и раскрашивания изображения.

Ø Машины опорных векторов (SVM): SVM контролируют алгоритмы обучения для классификации и регрессионного анализа. Они использовались в задачах классификации изображений, таких как распознавание объектов, и были очень эффективны в сочетании с подходами глубокого обучения.

Ø Деревья решений. Деревья решений — это контролируемые алгоритмы обучения, используемые для классификации и регрессионного анализа. Они использовались в задачах классификации изображений, таких как распознавание объектов, и часто используются в сочетании с другими алгоритмами для повышения точности.

Приложения глубокого обучения и соответствующие используемые наборы данных и модели

Сегментация изображения

Сегментация изображения делит изображение на области на основе стандартных характеристик, таких как цвет, текстура или форма. Сегментация изображений имеет решающее значение во многих приложениях, таких как медицинская визуализация и автономные транспортные средства. CNN использовались для сегментации изображений, рассматривая это как проблему классификации по пикселям. Обучив сеть назначать каждый пиксель определенному классу, сеть может научиться точно сегментировать изображения.

Код Python для сегментации изображений с использованием библиотеки TensorFlow:

import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')
img = tf.keras.preprocessing.image.load_img('image.jpg', target_size=(256, 256))
x = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(img)
x = tf.keras.applications.resnet50.preprocess_input(x)
threshold = 0.5
mask[mask >= threshold] = 1
mask[mask < threshold] = 0
segmap = tf.keras.preprocessing.image.array_to_img(mask)
segmap.save('segmap.png')

Обнаружение объектов

Обнаружение объектов — это задача обнаружения объектов на изображении и их классификации. Обнаружение объектов является более сложной задачей, чем распознавание объектов, поскольку оно требует мгновенного определения местоположения каждого объекта. CNN использовались для обнаружения объектов с использованием методов предложения регионов для создания набора потенциальных местоположений объектов, которые затем классифицируются с использованием CNN. Этот подход оказался очень эффективным для обнаружения объектов и широко используется в таких приложениях, как беспилотные автомобили и видеонаблюдение.

Код Python для обнаружения объектов с помощью библиотеки TensorFlow:

import tensorflow as tf
import cv2
model = tf.saved_model.load('model/')
label_map = {1: 'person', 2: 'car', 3: 'truck', 4: 'bus'}
img = cv2.imread('image.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = tf.expand_dims(img, axis=0)
img = tf.image.resize(img, (512, 512))
img = tf.cast(img, tf.float32)
img = img / 255.0
detections = model(img)['detection_boxes'][0].numpy()
conf_threshold = 0.5
detections = detections[detections[:, 3] >= conf_threshold]
for detection in detections:
class_id = int(detection[4])
label = label_map[class_id]
confidence = detection[3]
print('Detected', label, 'with confidence', confidence)

Извлечение функций

Извлечение признаков имеет решающее значение для многих задач обработки изображений и компьютерного зрения, включая классификацию изображений, обнаружение объектов и сегментацию изображений. В глубоком обучении для извлечения признаков обычно используются предварительно обученные сверточные нейронные сети (CNN) в качестве экстракторов признаков.

Основная идея использования предварительно обученных CNN для извлечения признаков заключается в том, что ранние уровни этих сетей изучают общие свойства, которые полезны для многих различных задач компьютерного зрения, таких как обнаружение краев, анализ текстуры и распознавание цвета. Эти функции можно рассматривать как набор фильтров, которые преобразуют необработанные значения пикселей изображения в набор карт функций, которые собирают важную информацию об идее.

Чтобы использовать предварительно обученную CNN для извлечения признаков, мы можем удалить полностью связанные слои сети, которые обычно отвечают за выполнение окончательной задачи классификации или регрессии. Вместо этого мы можем использовать выходные данные последнего сверточного слоя как набор векторов признаков для каждого входного изображения. Затем эти векторы признаков можно использовать для выполнения окончательной задачи в качестве входных данных для отдельной модели классификации или регрессии, такой как машина опорных векторов (SVM) или случайный лес.

Код Python для извлечения признаков с использованием архитектуры VGG16 CNN в TensorFlow:

import tensorflow as tf
model = tf.keras.applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False)
img = tf.keras.preprocessing.image.load_img('image.jpg', target_size=(224, 224))
x = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(img)
x = tf.keras.applications.vgg16.preprocess_input(x)
features = model.predict(tf.expand_dims(x, axis=0))
features = tf.reshape(features, [-1])

Проблемы и будущие направления

Несмотря на впечатляющую эффективность подходов глубокого обучения к сенсорным изображениям, необходимо решить несколько проблем. Одной из основных задач является разработка моделей, устойчивых к шуму и изменчивости визуальных данных. Текущие модели часто сильно зависят от качества и количества обучающих данных, что ограничивает их обобщаемость новыми и неизвестными данными.

Еще одна проблема — разработка более эффективных и масштабируемых методов обучения и развертывания моделей глубокого обучения. Существующие методы обучения могут быть дорогостоящими в вычислительном отношении и занимать много времени, что ограничивает их применимость в реальных условиях. Кроме того, развертывание моделей глубокого обучения на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как мобильные телефоны и встроенные системы, требует разработки новых методов оптимизации размера и производительности модели.

Будущие исследования в области сенсорного восприятия изображений и глубокого обучения, скорее всего, решат эти проблемы путем разработки более надежных и адаптируемых моделей, способных обрабатывать зашумленные и сложные визуальные данные. Это может включать в себя включение новых методов, таких как механизмы внимания и трансферное обучение, а также разработку новых алгоритмов и архитектур, специально предназначенных для сенсорных задач изображения.

Сенсорное изображение и приложения глубокого обучения

Распознавание объектов

Алгоритмы

Приложения глубокого обучения и соответствующие используемые наборы данных и модели

Сегментация изображения

Рекомендации

Вопросы по теме