Konvolutsiooniline närvivõrk (CNN): õpetab arvutitele nägema

• Autor:
• autori nimi

  Quantumrun Foresight
• Detsember 1, 2023

Ülevaate kokkuvõte

Konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN) on piltide klassifitseerimisel ja arvutinägemisel kesksel kohal, muutes seda, kuidas masinad visuaalseid andmeid tuvastavad ja mõistavad. Need jäljendavad inimese nägemist, töödeldes kujutisi konvolutsiooniliste, ühendavate ja täielikult ühendatud kihtide kaudu funktsioonide ekstraheerimiseks ja analüüsimiseks. CNN-idel on mitmesuguseid rakendusi, sealhulgas jaemüük tootesoovituste jaoks, autotööstus ohutuse parandamiseks, tervishoid kasvajate tuvastamiseks ja näotuvastustehnoloogia. Nende kasutamine hõlmab dokumentide analüüsi, geneetikat ja satelliidipiltide analüüsi. Seoses üha suureneva integratsiooniga erinevatesse sektoritesse tõstatavad CNN-id eetilisi probleeme, eriti seoses näotuvastustehnoloogia ja andmete privaatsusega, rõhutades vajadust nende kasutuselevõttu hoolikalt kaaluda.

Konvolutsioonilise närvivõrgu (CNN) kontekst

CNN-id on sügava õppimise mudel, mis on inspireeritud sellest, kuidas inimesed ja loomad kasutavad oma silmi objektide tuvastamiseks. Arvutitel see võimalus puudub; kui nad pilti "vaatavad", tõlgitakse see numbriteks. Seega eristab CNN-e teistest närvivõrkudest nende täiustatud võimekus analüüsida pildi- ja helisignaali andmeid. Need on loodud funktsioonide ruumiliste hierarhiate automaatseks ja adaptiivseks õppimiseks madalatest kuni kõrgetasemeliste mustriteni. CNN-id võivad aidata arvutil omandada "inimese" silmi ja anda sellele arvutinägemise, võimaldades tal neelata kõiki piksleid ja numbreid, mida ta näeb, ning aidata pildi tuvastamisel ja klassifitseerimisel. 

ConvNets rakendab funktsioonikaardil aktiveerimisfunktsioone, et aidata masinal näha, mida see näeb. Seda protsessi võimaldavad kolm peamist kihti: konvolutsiooniline, ühendav ja täielikult ühendatud kiht. Esimesed kaks (konvolutsiooniline ja koondamine) teostavad andmete ekstraheerimise, samas kui täielikult ühendatud kiht genereerib väljundi, näiteks klassifitseerimise. Objekti kaarti kantakse üle kihist kihti, kuni arvuti näeb kogu pilti. CNN-idele antakse võimalikult palju teavet erinevate omaduste tuvastamiseks. Käskudes arvutitel servi ja jooni otsida, õpivad need masinad, kuidas kiiresti ja täpselt tuvastada pilte inimesele võimatutel kiirustel.

Häiriv mõju

Kuigi CNN-e kasutatakse kõige sagedamini kujutiste tuvastamiseks ja klassifitseerimiseks, saab neid kasutada ka tuvastamiseks ja segmenteerimiseks. Näiteks jaemüügis saavad CNN-id visuaalselt otsida, et tuvastada ja soovitada esemeid, mis täiendavad olemasolevat garderoobi. Autotööstuses saavad need võrgud ohutuse parandamiseks jälgida teeolude muutusi, näiteks sõiduraja tuvastamist. Tervishoius kasutatakse CNN-e vähkkasvajate paremaks tuvastamiseks, segmenteerides need kahjustatud rakud neid ümbritsevatest tervetest elunditest. Samal ajal on CNN-id täiustanud näotuvastustehnoloogiat, võimaldades sotsiaalmeedia platvormidel tuvastada fotodel olevaid inimesi ja anda märgistamissoovitusi. (Kuid Facebook otsustas selle funktsiooni 2021. aastal peatada, viidates kasvavatele eetilistele probleemidele ja ebaselgetele regulatiivsetele poliitikatele selle tehnoloogia kasutamise kohta). 

Dokumendianalüüsi saab parandada ka CNN-idega. Nad saavad kontrollida käsitsi kirjutatud teost, võrrelda seda käsitsi kirjutatud sisu andmebaasiga, tõlgendada sõnu ja teha muud. Nad võivad skannida käsitsi kirjutatud pabereid, mis on olulised panganduse ja rahanduse või muuseumide dokumentide klassifitseerimise jaoks. Geneetikas saavad need võrgud hinnata rakukultuure haiguste uurimiseks, uurides pilte ja kaardistamist ning ennustavat analüüsi, et aidata meditsiinieksperte potentsiaalsete ravimeetodite väljatöötamisel. Lõpuks võivad konvolutsioonilised kihid aidata satelliidipilte kategoriseerida ja kiiresti tuvastada, mis need on, mis võib aidata kosmoseuuringutel.

Konvolutsioonilise närvivõrgu (CNN) rakendused

Mõned konvolutsioonilise närvivõrgu (CNN) rakendused võivad hõlmata järgmist: 

• Suurenenud kasutamine tervishoiudiagnoosides, sealhulgas radioloogias, röntgenikiirguses ja geneetilistes haigustes.


• CNN-ide kasutamine kosmosesüstikute ja -jaamade ning kuukulgurite voogesitatud kujutiste klassifitseerimiseks. Kaitseagentuurid saavad turva- või sõjaliste ohtude autonoomseks tuvastamiseks ja hindamiseks rakendada CNN-e seiresatelliitide ja droonide jaoks.


• Täiustatud optiline märgituvastustehnoloogia käsitsi kirjutatud tekstide ja kujutiste tuvastamiseks.


• Täiustatud robotsorteerimisrakendused ladudes ja taaskasutusrajatistes.


• Nende kasutamine kurjategijate ja huvipakkuvate isikute klassifitseerimisel linna- või sisevalvekaameratest. See meetod võib aga olla erapoolik.


• Rohkem ettevõtteid küsitletakse näotuvastustehnoloogia kasutamise kohta, sealhulgas selle kohta, kuidas nad andmeid koguvad ja kasutavad.

Küsimused, mida kommenteerida

• Kuidas muidu saavad CNN-id teie arvates parandada arvutinägemist ja kuidas me seda igapäevaselt kasutame?


• Millised on parema pildituvastuse ja klassifitseerimise muud võimalikud eelised?