Конволуциона неуронска мрежа (ЦНН): Учење рачунара како да виде

• Аутор:
• ime аутора

  Куантумрун Форесигхт
• Декабрь 1, 2023

Сажетак увида

Конволуционе неуронске мреже (ЦНН) су кључне у класификацији слика и компјутерском виду, трансформишући начин на који машине идентификују и разумеју визуелне податке. Они опонашају људску визију, обрађујући слике преко конволуционих, обједињених и потпуно повезаних слојева за екстракцију и анализу карактеристика. ЦНН-и имају различите примене, укључујући малопродају за препоруке производа, аутомобилску за побољшање безбедности, здравствену заштиту за откривање тумора и технологију за препознавање лица. Њихова употреба се протеже на анализу докумената, генетику и анализу сателитских снимака. Са својом све већом интеграцијом у различите секторе, ЦНН изазивају етичку забринутост, посебно у вези са технологијом препознавања лица и приватности података, наглашавајући потребу за пажљивим разматрањем њихове примене.

Конволуциона неуронска мрежа (ЦНН) контекст

ЦНН су модел дубоког учења инспирисан начином на који људи и животиње користе очи да идентификују предмете. Рачунари немају ову могућност; када "гледају" слику, она се преводи у цифре. Дакле, ЦНН се разликују од других неуронских мрежа по својим напредним могућностима за анализу података слике и аудио сигнала. Они су дизајнирани да аутоматски и прилагодљиво науче просторне хијерархије карактеристика, од образаца ниског до високог нивоа. ЦНН-ови могу помоћи рачунару у стицању „људских” очију и омогућити му компјутерски вид, омогућавајући му да апсорбује све пикселе и бројеве које види и помаже у препознавању и класификацији слика. 

ЦонвНетс имплементирају функције активације у мапу карактеристика да помогну машини да одреди шта види. Овај процес омогућавају три главна слоја: конволуцијски, обједињавајући и потпуно повезани слојеви. Прва два (конволуциона и обједињавање) обављају екстракцију података, док потпуно повезани слој генерише излаз, као што је класификација. Мапа карактеристика се преноси са слоја на слој док рачунар не може да види целу слику. ЦНН-у се даје што више информација да би открили различите карактеристике. Говорећи компјутерима да траже ивице и линије, ове машине уче како да брзо и прецизно идентификују слике брзином која је немогућа за људе.

Ометајући утицај

Иако се ЦНН најчешће користе за препознавање слика и задатке класификације, они се такође могу користити за детекцију и сегментацију. На пример, у малопродаји, ЦНН могу визуелно да претражују како би идентификовали и препоручили предмете који допуњују постојећу гардеробу. У аутомобилској индустрији, ове мреже могу да пазе на промене у условима на путу као што је детекција траке како би се побољшала безбедност. У здравству, ЦНН се користе за бољу идентификацију канцерогених тумора сегментирањем ових оштећених ћелија из здравих органа око њих. У међувремену, ЦНН-ови су побољшали технологију препознавања лица, омогућавајући платформама друштвених медија да идентификују људе на фотографијама и дају препоруке за означавање. (Међутим, Фацебоок је одлучио да заустави ову функцију 2021. године, наводећи растућу етичку забринутост и нејасне регулаторне политике о коришћењу ове технологије). 

Анализа докумената се такође може побољшати помоћу ЦНН-а. Они могу да верификују рукописно дело, упореде га са базом података руком писаног садржаја, тумаче речи и још много тога. Они могу скенирати руком писане папире који су важни за банкарство и финансије или класификацију докумената за музеје. У генетици, ове мреже могу проценити ћелијске културе за истраживање болести испитивањем слика и мапирањем и предиктивном аналитиком како би помогли медицинским стручњацима у развоју потенцијалних третмана. Коначно, конволуцијски слојеви могу помоћи у категоризацији сателитских слика и брзој идентификацији шта су, што може помоћи у истраживању свемира.

Примене конволуционе неуронске мреже (ЦНН)

Неке примене конволуционе неуронске мреже (ЦНН) могу укључивати: 

• Повећана употреба у здравственим дијагнозама, укључујући радиологију, рендгенске снимке и генетске болести.
• Употреба ЦНН-а за класификацију стримованих слика са свемирских шатлова и станица, и ровера на месец. Одбрамбене агенције могу применити ЦНН на сателите за надзор и дронове за аутономну идентификацију и процену безбедносних или војних претњи.
• Побољшана технологија оптичког препознавања знакова за руком писане текстове и препознавање слика.
• Побољшане апликације за роботско сортирање у складиштима и објектима за рециклажу.
• Њихова употреба у класификовању криминалаца и интересантних лица са урбаних или унутрашњих надзорних камера. Међутим, овај метод може бити подложан пристрасностима.
• Више компанија се пита о њиховој употреби технологије за препознавање лица, укључујући и начин на који прикупљају и користе податке.

Питања за коментарисање

• Шта још мислите, како ЦНН могу побољшати компјутерски вид и како га свакодневно користимо?
• Које су друге могуће предности бољег препознавања и класификације слика?