Convolutional neural network (CNN): Að kenna tölvum hvernig á að sjá

• Höfundur:
• Höfundur nafn

  Quantumrun Foresight
• Desember 1, 2023

Innsýn samantekt

Convolutional Neural Networks (CNN) eru lykilatriði í myndflokkun og tölvusjón, sem umbreytir því hvernig vélar bera kennsl á og skilja sjónræn gögn. Þeir líkja eftir mannlegri sýn, vinna úr myndum í gegnum fléttu, sameiningu og fullkomlega tengd lög fyrir útdrátt og greiningu eiginleika. CNN hafa fjölbreytt forrit, þar á meðal smásölu fyrir vöruráðleggingar, bíla til öryggisumbóta, heilsugæslu fyrir æxlisgreiningu og andlitsþekkingartækni. Notkun þeirra nær til skjalagreiningar, erfðafræði og greiningar á gervihnattamyndum. Með aukinni samþættingu þeirra í ýmsum geirum vekja CNN siðferðilegar áhyggjur, sérstaklega varðandi andlitsþekkingartækni og persónuvernd gagna, sem undirstrikar þörfina fyrir vandlega íhugun á dreifingu þeirra.

Convolutional neural network (CNN) samhengi

CNN eru djúpnámslíkan sem er innblásið af því hvernig menn og dýr nota augun til að bera kennsl á hluti. Tölvur hafa ekki þennan möguleika; þegar þeir „skoða“ mynd er hún þýdd yfir í tölustafi. Þannig eru CNN aðgreindar frá öðrum tauganetum með háþróaðri getu þeirra til að greina mynd- og hljóðmerkjagögn. Þau eru hönnuð til að læra sjálfkrafa og aðlögunarhæfni staðbundið stigveldi eiginleika, frá lágu til háu stigi mynstur. CNN geta aðstoðað tölvu við að ná „mannlegum“ augum og veitt henni tölvusjón, sem gerir henni kleift að gleypa alla pixla og tölur sem hún sér og aðstoða við myndgreiningu og flokkun. 

ConvNets innleiða virkjunaraðgerðir í eiginleikakorti til að aðstoða vélina við að ákvarða hvað hún sér. Þetta ferli er virkjað af þremur meginlögum: snúningslögunum, sameiningunni og fulltengdu lögum. Fyrstu tveir (convolutional og pooling) framkvæma gagnaútdráttinn, á meðan fulltengda lagið býr til úttak, svo sem flokkun. Eiginleikakortið er flutt frá lagi til lags þar til tölvan getur séð alla myndina. CNN fá eins miklar upplýsingar og hægt er til að greina mismunandi eiginleika. Með því að segja tölvum að leita að brúnum og línum læra þessar vélar hvernig á að bera kennsl á myndir hratt og nákvæmlega á hraða sem er ómögulegt fyrir menn.

Truflandi áhrif

Þó að CNN séu oftast notuð fyrir myndgreiningu og flokkunarverkefni, þá er einnig hægt að nota þau til að greina og skipta. Til dæmis, í smásölu, geta CNN sjónrænt leitað til að bera kennsl á og mælt með hlutum sem bæta við núverandi fataskáp. Í bifreiðum geta þessi net horft á breytingar á ástandi vega eins og akreinargreiningu til að bæta öryggi. Í heilbrigðisþjónustu eru CNN notuð til að bera kennsl á krabbameinsæxli betur með því að skipta þessum skemmdu frumum úr heilbrigðum líffærum í kringum þær. Á sama tíma hafa CNNs bætt andlitsþekkingartækni, sem gerir samfélagsmiðlum kleift að bera kennsl á fólk á myndum og gefa ráðleggingar um merkingar. (Hins vegar hefur Facebook ákveðið að hætta þessum eiginleika árið 2021, með því að vitna í vaxandi siðferðisáhyggjur og óljósar reglur um notkun þessarar tækni). 

Skjalagreining getur einnig batnað með CNN. Þeir geta sannreynt handskrifað verk, borið það saman við gagnagrunn með handskrifuðu efni, túlkað orðin og fleira. Þeir geta skannað handskrifuð blöð sem eru mikilvæg fyrir banka og fjármál eða flokkun skjala fyrir söfn. Í erfðafræði geta þessi net metið frumuræktun fyrir sjúkdómsrannsóknir með því að skoða myndir og kortlagningu og forspárgreiningar til að aðstoða læknasérfræðinga við að þróa hugsanlegar meðferðir. Að lokum geta snúningslög aðstoðað við að flokka gervihnattamyndir og fljótt að greina hvað þær eru, sem getur hjálpað til við geimkönnun.

Umsóknir um snúningstaugakerfi (CNN)

Sum forrit á snúningstaugakerfi (CNN) geta falið í sér: 

• Aukin notkun í heilbrigðisgreiningum, þar á meðal röntgenrannsóknum, röntgengeislum og erfðasjúkdómum.
• Notkun CNN til að flokka streymdar myndir frá geimferjum og geimstöðvum og tunglflugvélum. Varnarmálastofnanir geta notað CNN til eftirlitsgervihnatta og dróna til að bera kennsl á og mat á öryggis- eða hernaðarógnum.
• Bætt ljósþekkingartækni fyrir handskrifaðan texta og myndgreiningu.
• Bætt vélfæraflokkunarforrit í vöruhúsum og endurvinnslustöðvum.
• Notkun þeirra til að flokka glæpamenn og áhugaverða einstaklinga úr eftirlitsmyndavélum í þéttbýli eða innanhúss. Hins vegar getur þessi aðferð verið háð hlutdrægni.
• Fleiri fyrirtæki eru spurð út í notkun þeirra á andlitsgreiningartækni, þar á meðal hvernig þau eru að safna og nota gögnin.

Spurningar til að tjá sig um

• Hvernig heldurðu annars að CNN geti bætt tölvusjón og hvernig við notum hana daglega?
• Hverjir eru aðrir hugsanlegir kostir betri myndgreiningar og flokkunar?