Giới thiệu

Khi nó đến phân loại hình ảnh, những mô hình linh hoạt có khả năng xử lý hình ảnh hiệu quả mà không ảnh hưởng đến độ chính xác là điều cần thiết. MobileNetV2 đã nổi lên như một đối thủ đáng chú ý và được chú ý đáng kể. Bài viết này tìm hiểu kiến ​​trúc, phương pháp đào tạo, đánh giá hiệu suất và triển khai thực tế của MobileNetV2.

MobileNetV2 là gì?

Kiến trúc mạng thần kinh tích chập (CNN) nhẹ, MobileNetV2, được thiết kế đặc biệt cho các ứng dụng thị giác nhúng và di động. Các nhà nghiên cứu của Google đã phát triển nó như một sự cải tiến so với mô hình MobileNet ban đầu. Một khía cạnh đáng chú ý khác của mô hình này là khả năng đạt được sự cân bằng tốt giữa kích thước mô hình và độ chính xác, khiến nó trở nên lý tưởng cho các thiết bị có nguồn lực hạn chế.

Các tính năng chính

MobileNetV2 kết hợp một số tính năng chính góp phần nâng cao hiệu suất và hiệu suất của nó trong các nhiệm vụ phân loại hình ảnh. Các tính năng này bao gồm tích chập có thể phân tách theo chiều sâu, phần dư đảo ngược, thiết kế nút cổ chai, nút cổ chai tuyến tính và khối ép và kích thích (SE). Mỗi tính năng này đóng một vai trò quan trọng trong việc giảm độ phức tạp tính toán của mô hình trong khi vẫn duy trì độ chính xác cao.

Tại sao nên sử dụng MobileNetV2 để phân loại hình ảnh?

Việc sử dụng MobileNetV2 để phân loại hình ảnh mang lại một số lợi ích. Thứ nhất, kiến ​​trúc gọn nhẹ của nó cho phép triển khai hiệu quả trên thiết bị di động và thiết bị nhúng với tài nguyên tính toán hạn chế. Thứ hai, MobileNetV2 đạt được độ chính xác cạnh tranh so với các mô hình lớn hơn và đắt tiền hơn về mặt tính toán. Cuối cùng, kích thước nhỏ của mô hình cho phép thời gian suy luận nhanh hơn, khiến nó phù hợp với các ứng dụng thời gian thực.

Bạn đã sẵn sàng trở thành chuyên gia phân loại hình ảnh chưa? Tham gia độc quyền của chúng tôi Chương trình đai đen AI/ML Plus ngay bây giờ và nâng cao kỹ năng của bạn!

Kiến trúc MobileNetV2

Kiến trúc của MobileNetV2 bao gồm một loạt các lớp tích chập, theo sau là các lớp tích chập có thể phân tách theo chiều sâu, phần dư đảo ngược, thiết kế nút cổ chai, nút cổ chai tuyến tính và khối ép và kích thích (SE). Các thành phần này phối hợp với nhau để giảm số lượng tham số và tính toán cần thiết trong khi vẫn duy trì khả năng nắm bắt các tính năng phức tạp của mô hình.

Tích chập có thể phân tách theo chiều sâu

Tích chập có thể phân tách theo chiều sâu là một kỹ thuật được sử dụng trong MobileNetV2 để giảm chi phí tính toán của tích chập. Nó tách tích chập tiêu chuẩn thành hai phép toán riêng biệt: tích chập theo chiều sâu và tích chập theo điểm. Sự tách biệt này làm giảm đáng kể số lượng tính toán cần thiết, làm cho mô hình hiệu quả hơn.

Số dư đảo ngược

Phần dư đảo ngược là thành phần chính của MobileNetV2 giúp cải thiện độ chính xác của mô hình. Họ giới thiệu một cấu trúc thắt cổ chai giúp mở rộng số lượng kênh trước khi áp dụng các cấu trúc tích chập có thể phân tách theo chiều sâu. Việc mở rộng này cho phép mô hình nắm bắt được các tính năng phức tạp hơn và nâng cao khả năng biểu diễn của nó.

Thiết kế cổ chai

Thiết kế thắt cổ chai trong MobileNetV2 tiếp tục giảm chi phí tính toán bằng cách sử dụng tích chập 1×1 để giảm số lượng kênh trước khi áp dụng tích chập có thể phân tách theo chiều sâu. Lựa chọn thiết kế này giúp duy trì sự cân bằng tốt giữa kích thước mô hình và độ chính xác.

Nút thắt tuyến tính

Tắc nghẽn tuyến tính được giới thiệu trong MobileNetV2 để giải quyết vấn đề mất thông tin trong quá trình thắt cổ chai. Bằng cách sử dụng kích hoạt tuyến tính thay vì kích hoạt phi tuyến tính, mô hình sẽ lưu giữ nhiều thông tin hơn và cải thiện khả năng nắm bắt các chi tiết chi tiết.

Khối ép và kích thích (SE)

Các khối ép và kích thích (SE) được thêm vào MobileNetV2 để nâng cao khả năng biểu diễn tính năng của nó. Các khối này hiệu chỉnh lại một cách thích ứng các phản hồi của tính năng theo kênh, cho phép mô hình tập trung vào các tính năng có nhiều thông tin hơn và loại bỏ các tính năng ít liên quan hơn.

Làm thế nào để đào tạo MobileNetV2?

Bây giờ chúng ta đã biết tất cả về kiến ​​trúc và tính năng của MobileNetV2, hãy xem các bước đào tạo nó.

Chuẩn bị dữ liệu

Trước khi huấn luyện MobileNetV2, điều cần thiết là phải chuẩn bị dữ liệu một cách thích hợp. Điều này liên quan đến việc xử lý trước hình ảnh, chia tập dữ liệu thành các tập huấn luyện và xác thực, đồng thời áp dụng các kỹ thuật tăng cường dữ liệu để cải thiện khả năng khái quát hóa của mô hình.

Chuyển giao học tập

Học chuyển là một kỹ thuật phổ biến được sử dụng với MobileNetV2 để tận dụng các mô hình được đào tạo trước trên các tập dữ liệu quy mô lớn. Bằng cách khởi tạo mô hình với các trọng số được huấn luyện trước, quá trình huấn luyện có thể được tăng tốc và mô hình có thể hưởng lợi từ kiến ​​thức học được từ tập dữ liệu nguồn.

Tinh chỉnh

Tinh chỉnh MobileNetV2 bao gồm việc huấn luyện mô hình trên tập dữ liệu đích trong khi vẫn giữ cố định trọng số được huấn luyện trước cho một số lớp. Điều này cho phép mô hình thích ứng với các đặc điểm cụ thể của tập dữ liệu đích trong khi vẫn giữ được kiến ​​thức học được từ tập dữ liệu nguồn.

Điều chỉnh siêu tham số

Điều chỉnh siêu tham số đóng một vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa hiệu suất của MobileNetV2. Các thông số như tốc độ học, kích thước lô và kỹ thuật chính quy hóa cần phải được lựa chọn cẩn thận để đạt được kết quả tốt nhất có thể. Các kỹ thuật như tìm kiếm dạng lưới hoặc tìm kiếm ngẫu nhiên có thể được sử dụng để tìm ra sự kết hợp tối ưu của các siêu tham số.

Đánh giá hiệu năng của MobileNetV2

Số liệu đánh giá phân loại hình ảnh

Khi đánh giá hiệu suất của MobileNetV2 để phân loại hình ảnh, có thể sử dụng một số số liệu. Chúng bao gồm độ chính xác, độ chính xác, thu hồi, điểm F1 và ma trận nhầm lẫn. Mỗi số liệu cung cấp thông tin chi tiết có giá trị về hiệu suất của mô hình và có thể giúp xác định các lĩnh vực cần cải thiện.

So sánh hiệu suất MobileNetV2 với các mẫu khác

Để đánh giá tính hiệu quả của MobileNetV2, điều cần thiết là phải so sánh hiệu suất của nó với các mô hình khác. Điều này có thể được thực hiện bằng cách đánh giá các số liệu như độ chính xác, kích thước mô hình và thời gian suy luận trên các tập dữ liệu chuẩn. Những so sánh như vậy cung cấp sự hiểu biết toàn diện về điểm mạnh và điểm yếu của MobileNetV2.

Nghiên cứu điển hình và ứng dụng trong thế giới thực

Nhiều ứng dụng thực tế khác nhau như nhận dạng đối tượng, nhận diện khuôn mặt và hiểu cảnh đã sử dụng thành công MobileNetV2. Các nghiên cứu điển hình nêu bật hiệu suất và tính thực tế của MobileNetV2 trong các ứng dụng này có thể cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị về các trường hợp sử dụng tiềm năng của nó.

Kết luận

MobileNetV2 là một mô hình nhẹ và mạnh mẽ dành cho các tác vụ phân loại hình ảnh. Kiến trúc hiệu quả của nó, kết hợp với khả năng duy trì độ chính xác cao, khiến nó trở thành lựa chọn lý tưởng cho các thiết bị có nguồn lực hạn chế. Bằng cách hiểu các tính năng chính, kiến ​​trúc, quy trình đào tạo, đánh giá hiệu suất và triển khai MobileNetV2, các nhà phát triển và nhà nghiên cứu có thể tận dụng khả năng của nó để giải quyết các vấn đề phân loại hình ảnh trong thế giới thực một cách hiệu quả.

Tìm hiểu tất cả về phân loại hình ảnh và CNN trong Chương trình Blackbelt Plus AI/ML. Khám phá chương trình học tại đây.

Những câu hỏi thường gặp

Sản phẩm liên quan

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/what-is-mobilenetv2/