圖像識別中的十大深度學(xué)習(xí)技術(shù)
圖像識別技術(shù)作為現(xiàn)代科技的關(guān)鍵領(lǐng)域,正在深刻影響醫(yī)療、零售、汽車和安全等多個(gè)行業(yè)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)憑借其強(qiáng)大的算法,模擬人類大腦處理視覺信息的方式,極大地提升了圖像識別、分類和解釋的準(zhǔn)確性。以下將詳細(xì)介紹推動圖像識別發(fā)展的十種深度學(xué)習(xí)技術(shù)。
1. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是圖像識別的支柱。CNNs在處理空間層次結(jié)構(gòu)方面表現(xiàn)出色,這意味著它們逐層分析圖像以提取多個(gè)級別的特征。典型的CNN由幾種類型的層組成:
卷積層:這些層應(yīng)用一組過濾器從圖像中提取局部特征,例如邊緣、紋理和顏色。每個(gè)過濾器掃描圖像,創(chuàng)建特征圖以突出顯示特定模式。 池化層:池化層降低特征圖的維度,從而減少計(jì)算量,同時(shí)保留必要的信息。這個(gè)過程稱為下采樣。 全連接層:在幾層卷積和池化層之后,網(wǎng)絡(luò)將一層中的所有神經(jīng)元連接到下一層。這一步將提取的特征組合起來,以做出最終預(yù)測。
CNN在圖像識別領(lǐng)域引發(fā)了革命,在物體檢測、面部識別和醫(yī)學(xué)影像等任務(wù)中實(shí)現(xiàn)了高精度。像AlexNet、VGG和ResNet這樣的網(wǎng)絡(luò)為CNN架構(gòu)設(shè)定了基準(zhǔn),不斷推動精度和效率的極限。
2. 轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)
遷移學(xué)習(xí)通過允許在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的模型針對特定任務(wù)進(jìn)行微調(diào)來增強(qiáng)CNN。遷移學(xué)習(xí)顯著減少了訓(xùn)練時(shí)間和資源,特別是在標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺的領(lǐng)域。
對于圖像識別,像ImageNet這樣的大型數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型將其學(xué)習(xí)到的特征轉(zhuǎn)移到新的數(shù)據(jù)集上。這種方法在最少的數(shù)據(jù)和計(jì)算能力下取得了令人印象深刻的結(jié)果。對于像醫(yī)學(xué)影像這樣的應(yīng)用,轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)特別有用,因?yàn)槭占币娂膊?biāo)注數(shù)據(jù)非常困難。
流行的預(yù)訓(xùn)練模型包括ResNet、Inception和EfficientNet。通過僅調(diào)整這些模型末尾的幾層,遷移學(xué)習(xí)使網(wǎng)絡(luò)能夠識別新的圖像類別,從而使其具有多功能性和資源效率。
3. 生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)
生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)是圖像識別深度學(xué)習(xí)中最具吸引力的發(fā)展之一。GAN由兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成,一個(gè)生成器和一個(gè)判別器,它們在一個(gè)競爭性框架中共同工作。
生成器:這個(gè)網(wǎng)絡(luò)從隨機(jī)噪聲中生成合成圖像,模仿真實(shí)圖像的特征。 判別器:判別器評估一張圖片是真實(shí)的還是由生成器生成的。這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)在一個(gè)循環(huán)中相互訓(xùn)練,生成器提高其生成逼真圖像的能力,同時(shí)判別器提高其區(qū)分真實(shí)和偽造圖像的能力。生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)廣泛應(yīng)用于圖像合成、數(shù)據(jù)增強(qiáng)和超分辨率。通過生成合成圖像,GANs還增強(qiáng)圖像識別模型,幫助它們在數(shù)據(jù)有限的情境中更好地泛化。
4. 帶注意力機(jī)制的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)
盡管循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNNs)在序列數(shù)據(jù)處理方面表現(xiàn)出色,但將它們與注意力機(jī)制結(jié)合在一起,在涉及序列預(yù)測的圖像識別任務(wù)中已經(jīng)證明是有效的,如圖像字幕。注意力機(jī)制使模型能夠關(guān)注圖像的相關(guān)部分,從而在需要解釋復(fù)雜場景的任務(wù)中提高準(zhǔn)確性。
在圖像字幕生成中,例如,帶有注意力機(jī)制的RNN能夠識別圖像中與句子不同部分相關(guān)的特定區(qū)域。這種聚焦的方法提高了上下文理解能力,使模型能夠生成更具有描述性和準(zhǔn)確性字幕。注意力機(jī)制在視覺問答等任務(wù)中也很有價(jià)值,模型需要根據(jù)查詢分析圖像的多個(gè)部分。
5. 變壓器網(wǎng)絡(luò)
變換器網(wǎng)絡(luò)最初是為自然語言處理開發(fā)的,但在圖像識別中也表現(xiàn)出巨大的潛力。與CNN不同,變換器并行處理數(shù)據(jù)而不是順序處理,這減少了訓(xùn)練時(shí)間并提高了可擴(kuò)展性。
視覺變壓器(ViT)是一個(gè)值得注意的例子,它將變壓器架構(gòu)應(yīng)用于圖像識別。ViT將圖像分割成塊,并將每個(gè)塊視為序列,就像句子中的單詞一樣。然后,模型學(xué)習(xí)這些塊之間的關(guān)系,使其在沒有卷積層的情況下能夠有效識別復(fù)雜模式。
轉(zhuǎn)換器在大型圖像數(shù)據(jù)集上展示了最先進(jìn)的性能,與CNN在準(zhǔn)確性方面不相上下。它們的并行處理能力使它們在需要大量計(jì)算資源的任務(wù)中具有高效性。
6. 膠囊網(wǎng)絡(luò)
膠囊網(wǎng)絡(luò)由Geoffrey Hinton引入,解決了一些卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的局限性,特別是它們無法有效捕捉空間層次結(jié)構(gòu)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在物體的傾斜或位置變化時(shí)有時(shí)無法識別物體。膠囊網(wǎng)絡(luò)通過使用膠囊(capsules)來解決這個(gè)問題,膠囊是一組表示特征及其空間關(guān)系的神經(jīng)元。
每個(gè)膠囊編碼物體的存在概率以及其姿態(tài)、位置和旋轉(zhuǎn)。然后,網(wǎng)絡(luò)使用路由算法在膠囊之間傳遞信息,使其能夠更準(zhǔn)確地理解物體的結(jié)構(gòu)。
膠囊網(wǎng)絡(luò)在提高涉及旋轉(zhuǎn)或扭曲圖像的任務(wù)的準(zhǔn)確性方面表現(xiàn)出希望。盡管仍處于早期階段,膠囊網(wǎng)絡(luò)提供了一種處理空間關(guān)系的新方法,使它們成為圖像識別的一個(gè)寶貴補(bǔ)充。
7. 基于U-Net和MaskR-CNN的語義分割
語義分割在自動駕駛和醫(yī)學(xué)影像等應(yīng)用中至關(guān)重要,因?yàn)樾枰_的像素級信息。兩個(gè)模型,U-Net和MaskR-CNN,廣泛用于此目的。
U-Net:最初為生物醫(yī)學(xué)圖像分割而開發(fā),U-Net使用編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)。編碼器捕獲空間特征,而解碼器將這些特征放大以創(chuàng)建分割圖。U-Net特別適用于在復(fù)雜、嘈雜的圖像中識別物體。 MaskR-CNN:MaskR-CNN是R-CNN家族的擴(kuò)展,它執(zhí)行實(shí)例分割,區(qū)分圖像中的單個(gè)對象。該模型將物體檢測與像素級分割結(jié)合,使其成為需要物體定位和分割的任務(wù)的理想選擇。U-Net和MaskR-CNN在需要詳細(xì)像素級精度的應(yīng)用中表現(xiàn)出色,例如識別醫(yī)學(xué)掃描中的病灶或在單幀中識別多個(gè)物體。
8. 自監(jiān)督學(xué)習(xí)
自監(jiān)督學(xué)習(xí)正在通過減少對標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴來改變圖像識別。在這種方法中,模型通過預(yù)測數(shù)據(jù)的某些方面來學(xué)習(xí)識別模式,例如顏色化或旋轉(zhuǎn),而不需要明確的標(biāo)簽。
這種技術(shù)特別適用于大型、無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集。自監(jiān)督學(xué)習(xí)使模型能夠?qū)W習(xí)有價(jià)值的特征,這些特征可以稍后針對特定任務(wù)進(jìn)行微調(diào)。像SimCLR和BYOL這樣的模型使用自監(jiān)督學(xué)習(xí)來構(gòu)建強(qiáng)大的表示,在標(biāo)簽數(shù)據(jù)有限或獲取成本高的情況下,已被證明在這些場景中是有效的。
9. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索(NAS)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索(NAS)自動化了設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和為特定圖像識別任務(wù)創(chuàng)建優(yōu)化模型的過程。NAS利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法探索各種網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),選擇對給定數(shù)據(jù)集和任務(wù)最有效的結(jié)構(gòu)。
通過發(fā)現(xiàn)可能超越傳統(tǒng)CNN或變壓器的新型架構(gòu),NAS提高了模型的效率和準(zhǔn)確性。流行的基于NAS的模型,如EfficientNet,展示了自動架構(gòu)優(yōu)化在以更低的計(jì)算要求實(shí)現(xiàn)高性能方面的力量。
10. 少樣本學(xué)習(xí)
少樣本學(xué)習(xí)解決了在有限數(shù)據(jù)下訓(xùn)練模型的挑戰(zhàn)。該技術(shù)使模型能夠僅通過幾例就能識別新類別,這在標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺的特定領(lǐng)域中特別有用。
少樣本學(xué)習(xí)利用元學(xué)習(xí),即模型學(xué)習(xí)如何從少量數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)。在圖像識別中,這種方法使模型能夠在最少的樣本下泛化到不同的類別,使其在醫(yī)學(xué)圖像、異常檢測和稀有物體識別中理想適用。
深度學(xué)習(xí)通過創(chuàng)新技術(shù)革新了圖像識別,這些技術(shù)不斷突破準(zhǔn)確性和效率的界限。從CNN和變壓器到GAN和自監(jiān)督學(xué)習(xí),這些技術(shù)為各個(gè)行業(yè)提供了強(qiáng)大的工具來解釋視覺數(shù)據(jù)。隨著深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展,這些高級方法將推動進(jìn)一步的突破,創(chuàng)造更智能、更強(qiáng)大的圖像識別模型,從而重塑機(jī)器對視覺世界的理解。
- 如何利用人工智能為企業(yè)提供更智能的決策?
- 人工智能與人類智能有何不同
- 合成數(shù)據(jù):可擴(kuò)展、安全且無偏見的人工智能開發(fā)的關(guān)鍵
- 人工智能、基礎(chǔ)模型和數(shù)字平臺如何重塑醫(yī)療保健
- 從云端遷回本地托管時(shí)需要考慮的事項(xiàng)
- 20個(gè)值得關(guān)注的量子計(jì)算實(shí)際應(yīng)用
- 現(xiàn)代基礎(chǔ)設(shè)施的8個(gè)必備數(shù)據(jù)中心組件
- 工業(yè)4.0工業(yè)交換機(jī)的五大特點(diǎn)
- 云安全挑戰(zhàn):從API管理開始到結(jié)束
- 將物聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)設(shè)備集成:為現(xiàn)有機(jī)器進(jìn)行智能操作改造
免責(zé)聲明:本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息,均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性,但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性,讀者在使用前請進(jìn)一步核實(shí),并對任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯(cuò)誤、不確或遺漏,概不負(fù)任何法律責(zé)任。任何單位或個(gè)人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時(shí),應(yīng)及時(shí)向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實(shí)情況說明,并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后,將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí),溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。