Introduction

Si vous préférez classification d'image, les modèles agiles capables de traiter efficacement les images sans compromettre la précision sont essentiels. MobileNetV2 s'est imposé comme un concurrent digne de mention, bénéficiant d'une attention considérable. Cet article explore l'architecture de MobileNetV2, la méthodologie de formation, l'évaluation des performances et la mise en œuvre pratique.

Qu'est-ce que MobileNetV2 ?

Une architecture légère de réseau neuronal convolutif (CNN), MobileNetV2, est spécialement conçue pour les applications de vision mobiles et embarquées. Les chercheurs de Google l'ont développé comme une amélioration par rapport au modèle MobileNet original. Un autre aspect remarquable de ce modèle est sa capacité à trouver un bon équilibre entre taille et précision du modèle, ce qui le rend idéal pour les appareils aux ressources limitées.

Fonctionnalités clés

MobileNetV2 intègre plusieurs fonctionnalités clés qui contribuent à son efficience et à son efficacité dans les tâches de classification d'images. Ces fonctionnalités incluent une convolution séparable en profondeur, des résidus inversés, une conception de goulot d'étranglement, des goulots d'étranglement linéaires et des blocs de compression et d'excitation (SE). Chacune de ces fonctionnalités joue un rôle crucial dans la réduction de la complexité informatique du modèle tout en conservant une grande précision.

Pourquoi utiliser MobileNetV2 pour la classification d'images ?

L'utilisation de MobileNetV2 pour la classification d'images offre plusieurs avantages. Premièrement, son architecture légère permet un déploiement efficace sur des appareils mobiles et embarqués dotés de ressources de calcul limitées. Deuxièmement, MobileNetV2 atteint une précision compétitive par rapport aux modèles plus grands et plus coûteux en calcul. Enfin, la petite taille du modèle permet des temps d’inférence plus rapides, ce qui le rend adapté aux applications en temps réel.

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Architecture MobileNetV2

L'architecture de MobileNetV2 se compose d'une série de couches convolutives, suivies de convolutions séparables en profondeur, de résidus inversés, de conceptions de goulots d'étranglement, de goulots d'étranglement linéaires et de blocs de compression et d'excitation (SE). Ces composants fonctionnent ensemble pour réduire le nombre de paramètres et de calculs requis tout en conservant la capacité du modèle à capturer des fonctionnalités complexes.

Convolution séparable en profondeur

La convolution séparable en profondeur est une technique utilisée dans MobileNetV2 pour réduire le coût de calcul des convolutions. Il sépare la convolution standard en deux opérations distinctes : la convolution en profondeur et la convolution ponctuelle. Cette séparation réduit considérablement le nombre de calculs requis, rendant le modèle plus efficace.

Résidus inversés

Les résidus inversés sont un élément clé de MobileNetV2 qui contribue à améliorer la précision du modèle. Ils introduisent une structure de goulot d'étranglement qui augmente le nombre de canaux avant d'appliquer des convolutions séparables en profondeur. Cette expansion permet au modèle de capturer des fonctionnalités plus complexes et d'améliorer son pouvoir de représentation.

Conception de goulot d'étranglement

La conception des goulots d'étranglement dans MobileNetV2 réduit encore le coût de calcul en utilisant des convolutions 1 × 1 pour réduire le nombre de canaux avant d'appliquer des convolutions séparables en profondeur. Ce choix de conception permet de maintenir un bon équilibre entre la taille du modèle et la précision.

Goulots d'étranglement linéaires

Des goulots d'étranglement linéaires sont introduits dans MobileNetV2 pour résoudre le problème de la perte d'informations pendant le processus de goulot d'étranglement. En utilisant des activations linéaires au lieu d'activations non linéaires, le modèle préserve plus d'informations et améliore sa capacité à capturer des détails plus fins.

Blocs de compression et d'excitation (SE)

Des blocs de compression et d'excitation (SE) sont ajoutés à MobileNetV2 pour améliorer ses capacités de représentation de fonctionnalités. Ces blocs recalibrent de manière adaptative les réponses des fonctionnalités par canal, permettant au modèle de se concentrer sur les fonctionnalités plus informatives et de supprimer les moins pertinentes.

Comment former MobileNetV2 ?

Maintenant que nous savons tout sur l'architecture et les fonctionnalités de MobileNetV2, examinons les étapes de sa formation.

Préparation des données

Avant de former MobileNetV2, il est essentiel de préparer les données de manière appropriée. Cela implique le prétraitement des images, la division de l’ensemble de données en ensembles de formation et de validation et l’application de techniques d’augmentation des données pour améliorer la capacité de généralisation du modèle.

Transfert d'apprentissage

L'apprentissage par transfert est une technique populaire utilisée avec MobileNetV2 pour exploiter des modèles pré-entraînés sur des ensembles de données à grande échelle. En initialisant le modèle avec des poids pré-entraînés, le processus de formation peut être accéléré et le modèle peut bénéficier des connaissances acquises à partir de l'ensemble de données source.

Réglage fin

Le réglage fin de MobileNetV2 implique d'entraîner le modèle sur un ensemble de données cible tout en gardant les poids pré-entraînés fixes pour certaines couches. Cela permet au modèle de s'adapter aux caractéristiques spécifiques de l'ensemble de données cible tout en conservant les connaissances acquises à partir de l'ensemble de données source.

Réglage des hyperparamètres

Le réglage des hyperparamètres joue un rôle crucial dans l'optimisation des performances de MobileNetV2. Des paramètres tels que le taux d'apprentissage, la taille du lot et les techniques de régularisation doivent être soigneusement sélectionnés pour obtenir les meilleurs résultats possibles. Des techniques telles que la recherche par grille ou la recherche aléatoire peuvent être utilisées pour trouver la combinaison optimale d'hyperparamètres.

Évaluation des performances de MobileNetV2

Métriques pour l'évaluation de la classification des images

Lors de l'évaluation des performances de MobileNetV2 pour la classification d'images, plusieurs métriques peuvent être utilisées. Ceux-ci incluent l’exactitude, la précision, le rappel, le score F1 et la matrice de confusion. Chaque métrique fournit des informations précieuses sur les performances du modèle et peut aider à identifier les domaines à améliorer.

Comparaison des performances de MobileNetV2 avec d'autres modèles

Pour évaluer l'efficacité de MobileNetV2, il est essentiel de comparer ses performances avec d'autres modèles. Cela peut être fait en évaluant des mesures telles que la précision, la taille du modèle et le temps d'inférence sur des ensembles de données de référence. De telles comparaisons fournissent une compréhension complète des forces et des faiblesses de MobileNetV2.

Études de cas et applications concrètes

Diverses applications du monde réel, telles que la reconnaissance d'objets, la détection de visages et la compréhension de scènes, ont utilisé avec succès MobileNetV2. Les études de cas mettant en évidence les performances et le caractère pratique de MobileNetV2 dans ces applications peuvent offrir des informations précieuses sur ses cas d'utilisation potentiels.

Conclusion

MobileNetV2 est un modèle puissant et léger pour les tâches de classification d'images. Son architecture efficace, combinée à sa capacité à maintenir une grande précision, en fait un choix idéal pour les appareils aux ressources limitées. En comprenant les fonctionnalités clés, l'architecture, le processus de formation, l'évaluation des performances et la mise en œuvre de MobileNetV2, les développeurs et les chercheurs peuvent tirer parti de ses capacités pour résoudre efficacement les problèmes de classification d'images du monde réel.

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• La source: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/what-is-mobilenetv2/