Konvolucijska neuronska mreža (CNN): Učenje računala kako vidjeti

• Autor:
• ime autora

  Quantumrun Foresight
• Prosinac 1, 2023

Sažetak uvida

Konvolucijske neuronske mreže (CNN) ključne su za klasifikaciju slika i računalni vid, mijenjajući način na koji strojevi identificiraju i razumiju vizualne podatke. Oponašaju ljudsku viziju, obrađujući slike kroz konvolucijske, objedinjujuće i potpuno povezane slojeve za izdvajanje značajki i analizu. CNN-ovi imaju različite primjene, uključujući maloprodaju za preporuke proizvoda, automobilsku industriju za sigurnosna poboljšanja, zdravstvenu skrb za otkrivanje tumora i tehnologiju prepoznavanja lica. Njihova se upotreba proteže na analizu dokumenata, genetiku i analizu satelitskih slika. Svojom sve većom integracijom u različite sektore, CNN-ovi izazivaju etičke probleme, posebno u pogledu tehnologije prepoznavanja lica i privatnosti podataka, ističući potrebu za pažljivim razmatranjem njihove implementacije.

Kontekst konvolucijske neuronske mreže (CNN).

CNN-ovi su model dubokog učenja inspiriran načinom na koji ljudi i životinje koriste svoje oči za prepoznavanje objekata. Računala nemaju tu mogućnost; kada "gledaju" sliku, ona se prevodi u znamenke. Stoga se CNN-ovi razlikuju od ostalih neuronskih mreža po svojim naprednim sposobnostima za analizu podataka slike i audio signala. Dizajnirani su za automatsko i adaptivno učenje prostornih hijerarhija značajki, od uzoraka niske do visoke razine. CNN-ovi mogu pomoći računalu u stjecanju "ljudskih" očiju i pružiti mu računalni vid, dopuštajući mu da apsorbira sve piksele i brojeve koje vidi i pomaže u prepoznavanju i klasifikaciji slike. 

ConvNets implementiraju aktivacijske funkcije u mapu značajki kako bi pomogli stroju da odredi što vidi. Ovaj proces omogućuju tri glavna sloja: konvolucijski, skupni i potpuno povezani sloj. Prva dva (konvolucijski i skupni) izvode ekstrakciju podataka, dok potpuno povezani sloj generira izlaz, kao što je klasifikacija. Karta značajki se prenosi sa sloja na sloj dok računalo ne vidi cijelu sliku. CNN-ovi dobivaju što više informacija kako bi otkrili različite karakteristike. Govoreći računalima da traže rubove i linije, ti strojevi uče kako brzo i točno identificirati slike brzinama koje su ljudima nemoguće.

Razarajući učinak

Iako se CNN-ovi najčešće koriste za zadatke prepoznavanja slika i klasifikacije, mogu se koristiti i za detekciju i segmentaciju. Na primjer, u maloprodaji CNN-ovi mogu vizualno pretraživati ​​kako bi identificirali i preporučili artikle koji nadopunjuju postojeću garderobu. U automobilskoj industriji, ove mreže mogu paziti na promjene u uvjetima na cesti, kao što je otkrivanje crte traka za poboljšanje sigurnosti. U zdravstvu se CNN-ovi koriste za bolju identifikaciju kancerogenih tumora segmentiranjem tih oštećenih stanica iz zdravih organa oko njih. U međuvremenu, CNN-ovi su poboljšali tehnologiju prepoznavanja lica, omogućujući platformama društvenih medija da identificiraju ljude na fotografijama i daju preporuke za označavanje. (Međutim, Facebook je odlučio zaustaviti ovu značajku 2021., navodeći sve veće etičke probleme i nejasne regulatorne politike o korištenju ove tehnologije). 

Analiza dokumenata također se može poboljšati s CNN-om. Oni mogu provjeriti rukom pisani rad, usporediti ga s bazom podataka rukom pisanog sadržaja, protumačiti riječi i još mnogo toga. Mogu skenirati rukom pisane papire ključne za bankarstvo i financije ili klasifikaciju dokumenata za muzeje. U genetici, te mreže mogu procijeniti stanične kulture za istraživanje bolesti ispitivanjem slika i mapiranjem te prediktivnom analitikom kako bi pomogli medicinskim stručnjacima u razvoju potencijalnih tretmana. Naposljetku, konvolucijski slojevi mogu pomoći u kategorizaciji satelitskih slika i brzom utvrđivanju o čemu se radi, što može pomoći u istraživanju svemira.

Primjene konvolucijske neuronske mreže (CNN)

Neke primjene konvolucijske neuronske mreže (CNN) mogu uključivati: 

• Povećana upotreba u zdravstvenim dijagnozama, uključujući radiologiju, rendgenske zrake i genetske bolesti.
• Upotreba CNN-a za klasificiranje strujanih slika iz svemirskih letjelica i postaja te lutalica na Mjesecu. Agencije za obranu mogu primijeniti CNN na nadzorne satelite i bespilotne letjelice za autonomnu identifikaciju i procjenu sigurnosnih ili vojnih prijetnji.
• Poboljšana tehnologija optičkog prepoznavanja znakova za rukom pisane tekstove i prepoznavanje slika.
• Poboljšane robotske aplikacije za sortiranje u skladištima i pogonima za recikliranje.
• Njihova uporaba u klasifikaciji kriminalaca i zanimljivih osoba s nadzornih kamera u urbanim ili unutarnjim prostorima. Međutim, ova metoda može biti podložna pristranostima.
• Više tvrtki koje se ispituju o njihovoj upotrebi tehnologije prepoznavanja lica, uključujući kako prikupljaju i koriste podatke.

Pitanja za komentar

• Što mislite kako inače CNN-ovi mogu poboljšati računalni vid i kako ga svakodnevno koristimo?
• Koje su druge moguće prednosti boljeg prepoznavanja i klasifikacije slika?