Згорточна нейронна мережа (CNN): навчити комп’ютери бачити

• Автор:
• ім'я автора

  Quantumrun Foresight
• 1 Грудня, 2023

Короткий огляд

Згорткові нейронні мережі (CNN) відіграють ключову роль у класифікації зображень і комп’ютерному баченні, змінюючи те, як машини ідентифікують і розуміють візуальні дані. Вони імітують людський зір, обробляючи зображення за допомогою згорткових, об’єднаних і повністю пов’язаних шарів для виділення й аналізу функцій. CNN мають різноманітне застосування, включаючи роздрібну торгівлю для отримання рекомендацій щодо продуктів, автомобільну сферу для покращення безпеки, охорону здоров’я для виявлення пухлин і технологію розпізнавання обличчя. Їх використання поширюється на аналіз документів, генетику та аналіз супутникових зображень. Зі збільшенням інтеграції в різні сектори CNN викликають етичні проблеми, особливо щодо технології розпізнавання обличчя та конфіденційності даних, підкреслюючи необхідність ретельного розгляду їхнього розгортання.

Контекст згорткової нейронної мережі (CNN).

CNN — це модель глибокого навчання, натхненна тим, як люди та тварини використовують очі для ідентифікації об’єктів. Комп’ютери не мають такої можливості; коли вони «переглядають» зображення, воно перетворюється на цифри. Таким чином, CNN відрізняються від інших нейронних мереж розширеними можливостями для аналізу даних зображення та аудіосигналу. Вони розроблені для автоматичного та адаптивного вивчення просторових ієрархій функцій, від шаблонів низького до високорівневого. CNN можуть допомогти комп’ютеру отримати «людські» очі та забезпечити його комп’ютерним зором, дозволяючи йому поглинати всі пікселі та числа, які він бачить, і допомагати в розпізнаванні та класифікації зображень. 

ConvNets реалізують функції активації в карті функцій, щоб допомогти машині визначити, що вона бачить. Цей процес забезпечується трьома основними рівнями: згортковим, об’єднаним і повністю зв’язаним. Перші два (згортка та об’єднання) виконують вилучення даних, тоді як повністю зв’язаний рівень генерує вихідні дані, такі як класифікація. Карта функцій переноситься від шару до шару, поки комп’ютер не зможе побачити всю картинку. CNN надають якомога більше інформації для виявлення різних характеристик. Наказуючи комп’ютерам шукати краї та лінії, ці машини вчаться швидко й точно ідентифікувати зображення зі швидкістю, неможливою для людей.

Руйнівний вплив

Хоча CNN найчастіше використовуються для задач розпізнавання та класифікації зображень, їх також можна використовувати для виявлення та сегментації. Наприклад, у роздрібній торгівлі CNN можуть візуально шукати, щоб ідентифікувати та рекомендувати речі, які доповнюють наявний гардероб. В автомобільній промисловості ці мережі можуть спостерігати за змінами дорожніх умов, як-от визначення смуги руху, для підвищення безпеки. В охороні здоров’я CNN використовуються для кращої ідентифікації ракових пухлин шляхом сегментації цих пошкоджених клітин від здорових органів навколо них. Тим часом CNN вдосконалили технологію розпізнавання облич, дозволивши платформам соціальних мереж ідентифікувати людей на фотографіях і давати рекомендації щодо тегів. (Однак у 2021 році Facebook вирішив припинити цю функцію, посилаючись на зростаючі етичні проблеми та нечіткі нормативні політики щодо використання цієї технології). 

Аналіз документів також можна покращити за допомогою CNN. Вони можуть перевірити рукописний твір, порівняти його з базою даних рукописного вмісту, інтерпретувати слова тощо. Вони можуть сканувати рукописні документи, важливі для банківської справи та фінансів, або класифікації документів для музеїв. У генетиці ці мережі можуть оцінювати клітинні культури для дослідження хвороб шляхом вивчення зображень, картографування та прогнозної аналітики, щоб допомогти медичним експертам у розробці потенційних методів лікування. Нарешті, згорткові шари можуть допомогти у класифікації супутникових зображень і швидкому визначенні їх суті, що може допомогти в дослідженні космосу.

Застосування згорткової нейронної мережі (CNN)

Деякі програми згорткової нейронної мережі (CNN) можуть включати: 

• Збільшене використання в діагностиці охорони здоров’я, включаючи радіологію, рентген та генетичні захворювання.
• Використання CNN для класифікації потокових зображень із космічних човників і станцій, а також місяцеходів. Міністерства оборони можуть застосовувати CNN до супутників спостереження та дронів для автономної ідентифікації та оцінки безпеки або військових загроз.
• Покращена технологія оптичного розпізнавання символів для рукописних текстів і розпізнавання зображень.
• Покращено роботизоване сортування на складах і підприємствах з переробки.
• Їх використання для класифікації злочинців і цікавих осіб за допомогою міських або внутрішніх камер спостереження. Однак цей метод може мати упередження.
• Більше компаній запитують про використання ними технології розпізнавання облич, зокрема про те, як вони збирають і використовують дані.

Питання для коментарів

• Як ще, на вашу думку, CNN можуть покращити комп’ютерний зір і як ми використовуємо його щодня?
• Які ще можливі переваги кращого розпізнавання та класифікації зображень?