Konvolucionālais neironu tīkls (CNN): iemācīt datoriem redzēt

• Autors:
• Autors nosaukums

  Quantumrun Foresight
• Decembris 1, 2023

Ieskata kopsavilkums

Konvolucionālie neironu tīkli (CNN) ir izšķiroši attēlu klasifikācijā un datorredzē, pārveidojot to, kā mašīnas identificē un saprot vizuālos datus. Tie atdarina cilvēka redzi, apstrādājot attēlus, izmantojot konvolucionālus, apvienotus un pilnībā savienotus slāņus, lai iegūtu un analizētu funkcijas. CNN ir dažādi pielietojumi, tostarp mazumtirdzniecība produktu ieteikumiem, automobiļi drošības uzlabojumiem, veselības aprūpe audzēju noteikšanai un sejas atpazīšanas tehnoloģija. To izmantošana attiecas arī uz dokumentu analīzi, ģenētiku un satelītattēlu analīzi. Pieaugot to integrācijai dažādās nozarēs, CNN rada ētiskas bažas, jo īpaši attiecībā uz sejas atpazīšanas tehnoloģiju un datu privātumu, uzsverot nepieciešamību rūpīgi apsvērt to izvietošanu.

Konvolūcijas neironu tīkla (CNN) konteksts

CNN ir dziļas mācīšanās modelis, ko iedvesmo tas, kā cilvēki un dzīvnieki izmanto acis, lai identificētu objektus. Datoriem šādas iespējas nav; kad viņi "skata" attēlu, tas tiek pārtulkots ciparu formātā. Tādējādi CNN no citiem neironu tīkliem atšķiras ar to uzlabotajām iespējām attēlu un audio signālu datu analīzei. Tie ir paredzēti, lai automātiski un adaptīvi apgūtu funkciju telpiskās hierarhijas, sākot no zema līdz augsta līmeņa modeļiem. CNN var palīdzēt datoram iegūt “cilvēka” acis un nodrošināt tam datora redzi, ļaujot tam absorbēt visus redzamos pikseļus un skaitļus un palīdzēt attēlu atpazīšanā un klasifikācijā. 

ConvNets ievieš aktivizācijas funkcijas objektu kartē, lai palīdzētu iekārtai noteikt, ko tā redz. Šo procesu nodrošina trīs galvenie slāņi: konvolūcijas, apvienošanas un pilnībā savienotie slāņi. Pirmie divi (konvolūcijas un apvienošanas) veic datu ieguvi, bet pilnībā savienotais slānis ģenerē izvadi, piemēram, klasifikāciju. Objektu karte tiek pārsūtīta no slāņa uz slāni, līdz dators var redzēt visu attēlu. CNN tiek sniegts pēc iespējas vairāk informācijas, lai noteiktu dažādas īpašības. Liekot datoriem meklēt malas un līnijas, šīs iekārtas iemācās ātri un precīzi identificēt attēlus ar ātrumu, kas nav iespējams cilvēkiem.

Traucējoša ietekme

Lai gan CNN visbiežāk izmanto attēlu atpazīšanas un klasifikācijas uzdevumiem, tos var izmantot arī noteikšanai un segmentēšanai. Piemēram, mazumtirdzniecībā CNN var vizuāli meklēt, lai identificētu un ieteiktu preces, kas papildina esošo drēbju skapi. Automobiļu nozarē šie tīkli var uzmanīties no izmaiņām ceļa apstākļos, piemēram, joslu līniju noteikšana, lai uzlabotu drošību. Veselības aprūpē CNN izmanto, lai labāk identificētu vēža audzējus, segmentējot šīs bojātās šūnas no apkārtējiem veselajiem orgāniem. Tikmēr CNN ir uzlabojuši sejas atpazīšanas tehnoloģiju, ļaujot sociālo mediju platformām identificēt fotoattēlus un sniegt ieteikumus par atzīmēšanu. (Tomēr Facebook ir nolēmis pārtraukt šo funkciju 2021. gadā, atsaucoties uz pieaugošām ētikas problēmām un neskaidru šīs tehnoloģijas izmantošanu reglamentējošo politiku). 

Dokumentu analīzi var uzlabot arī ar CNN. Viņi var pārbaudīt ar roku rakstītu darbu, salīdzināt to ar rokraksta satura datu bāzi, interpretēt vārdus un veikt citas darbības. Viņi var skenēt ar roku rakstītus dokumentus, kas ir svarīgi banku un finanšu jomā vai dokumentu klasifikācijai muzejiem. Ģenētikā šie tīkli var novērtēt šūnu kultūras slimību izpētei, pārbaudot attēlus un kartēšanu un paredzamo analīzi, lai palīdzētu medicīnas ekspertiem izstrādāt iespējamās ārstēšanas metodes. Visbeidzot, konvolucionālie slāņi var palīdzēt klasificēt satelītattēlus un ātri noteikt, kas tie ir, kas var palīdzēt kosmosa izpētē.

Konvolucionālā neironu tīkla (CNN) lietojumprogrammas

Daži konvolucionālā neironu tīkla (CNN) lietojumi var ietvert: 

• Palielināta izmantošana veselības aprūpes diagnostikā, tostarp radioloģijā, rentgena staros un ģenētiskās slimības.
• CNN izmantošana, lai klasificētu straumētus attēlus no kosmosa kuģiem un stacijām, kā arī mēness roveriem. Aizsardzības aģentūras var izmantot CNN novērošanas satelītiem un droniem, lai autonomi identificētu un novērtētu drošības vai militāros draudus.
• Uzlabota optiskā rakstzīmju atpazīšanas tehnoloģija ar roku rakstītiem tekstiem un attēlu atpazīšanai.
• Uzlabotas robotizētās šķirošanas lietojumprogrammas noliktavās un pārstrādes iekārtās.
• To izmantošana, klasificējot noziedzniekus un interesentus no pilsētas vai iekštelpu novērošanas kamerām. Tomēr šī metode var būt pakļauta aizspriedumiem.
• Vairāk uzņēmumu tiek jautāts par to, kā viņi izmanto sejas atpazīšanas tehnoloģiju, tostarp par to, kā viņi vāc un izmanto datus.

Jautājumi komentēšanai

• Kā vēl, jūsuprāt, CNN var uzlabot datora redzi un kā mēs to lietojam ikdienā?
• Kādas ir citas iespējamās labākas attēlu atpazīšanas un klasifikācijas priekšrocības?