Konvolucijska nevronska mreža (CNN): Učenje računalnikov, kako videti

• Avtor:
• ime avtorja

  Quantumrun Foresight
• December 1, 2023

Povzetek vpogleda

Konvolucijske nevronske mreže (CNN) so ključnega pomena pri klasifikaciji slik in računalniškem vidu ter spreminjajo, kako stroji identificirajo in razumejo vizualne podatke. Posnemajo človeški vid, obdelujejo slike prek konvolucijskih, združevalnih in popolnoma povezanih plasti za ekstrakcijo in analizo funkcij. CNN imajo različne aplikacije, vključno z maloprodajo za priporočila izdelkov, avtomobilizmom za izboljšave varnosti, zdravstvenim varstvom za odkrivanje tumorjev in tehnologijo za prepoznavanje obraza. Njihova uporaba se razširi na analizo dokumentov, genetiko in analizo satelitskih posnetkov. S svojo vedno večjo integracijo v različne sektorje CNN vzbujajo etične pomisleke, zlasti glede tehnologije prepoznavanja obrazov in zasebnosti podatkov, kar poudarja potrebo po skrbnem premisleku o njihovi uvedbi.

Kontekst konvolucijske nevronske mreže (CNN).

CNN so model globokega učenja, ki ga je navdihnilo, kako ljudje in živali uporabljajo svoje oči za prepoznavanje predmetov. Računalniki te zmožnosti nimajo; ko si »ogledajo« sliko, se ta prevede v številke. Tako se CNN od drugih nevronskih mrež ločijo po naprednih zmožnostih analiziranja slikovnih in zvočnih signalnih podatkov. Zasnovane so za samodejno in prilagodljivo učenje prostorskih hierarhij funkcij, od vzorcev na nizki do visoki ravni. CNN lahko pomagajo računalniku pri pridobivanju "človeških" oči in mu zagotovijo računalniški vid, kar mu omogoča, da absorbira vse slikovne pike in številke, ki jih vidi, ter pomaga pri prepoznavanju in razvrščanju slik. 

ConvNets izvajajo aktivacijske funkcije v zemljevidu funkcij, da pomagajo stroju pri določanju, kaj vidi. Ta proces omogočajo trije glavni sloji: konvolucijski sloj, sloj združevanja in popolnoma povezan sloj. Prva dva (konvolucijski in združevanje) izvajata ekstrakcijo podatkov, medtem ko popolnoma povezana plast ustvari izhod, kot je klasifikacija. Zemljevid funkcij se prenaša iz sloja v sloj, dokler računalnik ne vidi celotne slike. CNN dobijo čim več informacij za odkrivanje različnih značilnosti. S tem, ko računalnikom naročijo, naj iščejo robove in črte, se ti stroji naučijo, kako hitro in natančno identificirati slike s hitrostjo, ki je za ljudi nemogoča.

Moteč vpliv

Čeprav se CNN najpogosteje uporabljajo za naloge prepoznavanja slik in klasifikacije, jih je mogoče uporabiti tudi za odkrivanje in segmentacijo. Na primer, v maloprodaji lahko CNN vizualno iščejo, da prepoznajo in priporočijo predmete, ki dopolnjujejo obstoječo garderobo. V avtomobilski industriji lahko ta omrežja pazijo na spremembe razmer na cesti, kot je zaznavanje črte voznega pasu, da izboljšajo varnost. V zdravstvu se CNN uporabljajo za boljše prepoznavanje rakavih tumorjev s segmentacijo teh poškodovanih celic iz zdravih organov okoli njih. Medtem so CNN izboljšali tehnologijo za prepoznavanje obrazov, kar platformam družbenih medijev omogoča prepoznavanje ljudi na fotografijah in daje priporočila za označevanje. (Vendar se je Facebook odločil, da leta 2021 ustavi to funkcijo, pri čemer je navedel vse večje etične pomisleke in nejasne regulativne politike glede uporabe te tehnologije). 

Analiza dokumentov se lahko izboljša tudi s CNN. Lahko preverijo rokopisno delo, ga primerjajo z zbirko podatkov rokopisne vsebine, razlagajo besede in drugo. Lahko skenirajo ročno napisane papirje, ki so kritični za bančništvo in finance ali klasifikacijo dokumentov za muzeje. V genetiki lahko ta omrežja ovrednotijo ​​celične kulture za raziskave bolezni s pregledovanjem slik in kartiranjem ter napovedno analitiko, ki pomaga medicinskim strokovnjakom pri razvoju potencialnih zdravljenj. Nazadnje, konvolucijske plasti lahko pomagajo pri kategorizaciji satelitskih slik in hitrem prepoznavanju, kaj so, kar lahko pomaga pri raziskovanju vesolja.

Uporaba konvolucijske nevronske mreže (CNN)

Nekatere aplikacije konvolucijske nevronske mreže (CNN) lahko vključujejo: 

• Povečana uporaba v zdravstvenih diagnozah, vključno z radiologijo, rentgenskimi žarki in genetskimi boleznimi.
• Uporaba CNN za razvrščanje pretočnih slik vesoljskih raketoplanov in postaj ter roverjev na luni. Obrambne agencije lahko uporabljajo CNN za nadzorne satelite in brezpilotna letala za avtonomno identifikacijo in oceno varnostnih ali vojaških groženj.
• Izboljšana tehnologija optičnega prepoznavanja znakov za ročno napisana besedila in prepoznavanje slik.
• Izboljšane aplikacije za robotsko sortiranje v skladiščih in obratih za recikliranje.
• Njihova uporaba pri razvrščanju kriminalcev in zanimivih oseb z mestnih ali notranjih nadzornih kamer. Vendar pa je ta metoda lahko predmet pristranskosti.
• Več podjetij se sprašuje o njihovi uporabi tehnologije za prepoznavanje obrazov, vključno s tem, kako zbirajo in uporabljajo podatke.

Vprašanja za komentiranje

• Kako drugače mislite, da lahko CNN izboljša računalniški vid in kako ga dnevno uporabljamo?
• Katere so druge možne prednosti boljšega prepoznavanja in razvrščanja slik?