Potenciación de modelos de visión amplia (LVM) en tareas de dominio específico mediante el aprendizaje por transferencia

La visión artificial es un campo de inteligencia artificial cuyo objetivo es permitir que las máquinas comprendan e interpreten información visual, como imágenes o vídeos. La visión por computadora tiene muchas aplicaciones en diversos ámbitos, como imágenes médicas, seguridad, conducción autónoma y entretenimiento. Sin embargo, desarrollar sistemas de visión por computadora que funcionen bien en diferentes tareas y dominios es un desafío y requiere una gran cantidad de datos etiquetados y recursos computacionales.

Una forma de abordar este desafío es utilizar transferencia de aprendizaje, una técnica que reutiliza el conocimiento aprendido de una tarea o dominio en otro. El aprendizaje por transferencia puede reducir la necesidad de datos y computación y mejorar la generalización y el rendimiento de los modelos de visión por computadora. Este artículo se centra en un tipo específico de modelo de visión por computadora, llamado modelos de visión grande (LVM), y cómo se pueden aprovechar para tareas de dominios específicos a través del aprendizaje por transferencia.

¿Qué son los modelos de gran visión (LVM)?

Los LVM son modelos de IA avanzados que procesan e interpretan datos visuales, normalmente imágenes o vídeos. Se les llama "large"Porque tienen muchos parámetros, a menudo del orden de millones o incluso miles de millones, que les permiten aprender patrones y características complejos en datos visuales. Los LVM generalmente se construyen usando tecnología avanzada. arquitecturas de redes neuronales, Tales como Redes neuronales convolucionales (CNN) o transformadores, que pueden manejar eficientemente datos de píxeles y detectar patrones jerárquicos.

Los LVM se entrenan con una gran cantidad de datos visuales, como imágenes o vídeos de Internet, junto con etiquetas o anotaciones relevantes. El modelo aprende ajustando sus parámetros para minimizar la diferencia entre sus predicciones y las etiquetas reales. Este proceso requiere una potencia computacional significativa y un conjunto de datos grande y diverso para garantizar que el modelo pueda generalizarse bien a datos nuevos e invisibles.

Varios ejemplos destacados de LVM incluyen CLIP de OpenAI, que sobresale en tareas como tiro cero clasificación y recuperación de imágenes mediante la comprensión de imágenes a través de descripciones en lenguaje natural. Asimismo, El transformador de visión de Google Adopta una arquitectura similar a un transformador para la clasificación de imágenes, logrando resultados de última generación en varios puntos de referencia. lente de aterrizaje, desarrollado por LandingAI, se destaca por su plataforma fácil de usar, que permite proyectos personalizados de visión por computadora sin experiencia en codificación. Emplea LVM específicos de dominio, lo que demuestra un rendimiento sólido en tareas como la detección de defectos y la localización de objetos, incluso con datos etiquetados limitados.

¿Por qué transferir el aprendizaje para los LVM?

Los LVM han demostrado capacidades notables para comprender y generar datos visuales, pero también tienen limitaciones. Una de las principales limitaciones es que a menudo están capacitados en conjuntos de datos de propósito general, como ImagenNet or COCO, que puede diferir de la tarea o dominio específico que le interesa al usuario. Por ejemplo, un LVM entrenado en imágenes de Internet puede no ser capaz de reconocer objetos raros o novedosos, como instrumentos médicos o piezas industriales, que sean relevantes para un área específica. dominio.

Además, es posible que los LVM no puedan adaptarse a las variaciones o matices de diferentes dominios, como otras condiciones de iluminación, ángulos de cámara o fondos, que pueden afectar la calidad y precisión de las predicciones del modelo.

Para superar estas limitaciones, el aprendizaje por transferencia puede utilizar el conocimiento aprendido por un LVM en un conjunto de datos de propósito general para una tarea o dominio específico. El aprendizaje por transferencia consiste en ajustar o adaptar un LVM a las necesidades del usuario, utilizando una cantidad menor de datos etiquetados de la tarea o dominio de destino.

El uso del aprendizaje por transferencia ofrece numerosas ventajas para los LVM. Un beneficio clave es la capacidad de transferir conocimientos de diversos datos visuales a dominios específicos, lo que permite una convergencia más rápida en tareas específicas. Además, mitiga los problemas de dependencia de datos al utilizar características aprendidas de modelos previamente entrenados, lo que reduce la necesidad de datos etiquetados extensos y específicos del dominio.

Además, la inicialización de LVM con pesos previamente entrenados conduce a una convergencia acelerada durante el ajuste fino, lo que es particularmente ventajoso cuando los recursos computacionales son limitados. En última instancia, el aprendizaje por transferencia mejora la generalización y el rendimiento, adaptando los LVM a tareas específicas y garantizando predicciones precisas, fomentando la satisfacción y la confianza del usuario.

¿Cómo transferir Learn para LVM?

Existen diferentes enfoques y métodos para realizar transferencia de aprendizaje para LVM, dependiendo de la similitud y disponibilidad de los datos entre las tareas o dominios de origen y de destino. Hay dos enfoques principales para la transferencia del aprendizaje: el aprendizaje por transferencia inductivo y transductivo.

Aprendizaje por transferencia inductiva Se supone que las tareas de origen y de destino difieren, pero los dominios de origen y de destino son similares. Por ejemplo, la tarea de origen podría ser la clasificación de imágenes y la tarea de destino podría ser la detección de objetos, pero ambas tareas utilizan imágenes del mismo dominio, como escenas naturales o animales. En este caso, el objetivo es transferir el conocimiento aprendido por LVM en la tarea de origen a la tarea de destino mediante el uso de algunos datos etiquetados de la tarea de destino para ajustar el modelo. Este enfoque también se conoce como aprendizaje por transferencia de tareas o aprendizaje multitarea.

Por otra parte, aprendizaje por transferencia transductiva Se supone que las tareas de origen y de destino son similares, pero los dominios de origen y de destino son diferentes. Por ejemplo, las tareas de origen y de destino podrían ser la clasificación de imágenes, el dominio de origen podrían ser imágenes de Internet y el dominio de destino podrían ser imágenes médicas. En este caso, el objetivo es transferir el conocimiento aprendido por el LVM en el dominio de origen al dominio de destino utilizando algunos datos etiquetados o no etiquetados del dominio de destino para adaptar el modelo. Este enfoque también se conoce como aprendizaje por transferencia de dominio o adaptación de dominio.

Métodos para transferir el aprendizaje

El aprendizaje por transferencia para LVM implica varios métodos adaptados a diferentes niveles de modificación y acceso a los parámetros y la arquitectura del modelo. La extracción de características es un enfoque que utiliza las características conocidas por LVM en una tarea de origen como entrada para un nuevo modelo en el dominio de destino. Si bien no requiere modificaciones en los parámetros o la arquitectura del LVM, puede tener dificultades para capturar características específicas de la tarea para el dominio de destino. Por otro lado, el ajuste implica ajustar los parámetros de LVM utilizando datos etiquetados del dominio de destino. Este método mejora la adaptación a la tarea o dominio objetivo, requiriendo acceso y modificación de parámetros.

Y por último, metaaprendizaje se centra en entrenar un modelo general capaz de adaptarse rápidamente a nuevas tareas o dominios con puntos de datos mínimos. Utilizando algoritmos como MAML or Reptil, el metaaprendizaje permite a los LVM aprender de diversas tareas, lo que permite una transferencia eficiente del aprendizaje entre dominios dinámicos. Este método requiere acceder y modificar los parámetros LVM para una implementación efectiva.

Ejemplos de aprendizaje por transferencia de dominios específicos con LVM

La transferencia de aprendizaje para LVM ha demostrado un éxito significativo en diversos dominios. La inspección industrial es un dominio que requiere alta eficiencia y calidad en los modelos de visión por computadora, ya que implica detectar y localizar defectos o anomalías en diversos productos y componentes. Sin embargo, la inspección industrial enfrenta desafíos tales como escenarios diversos y complejos, condiciones ambientales variables y altos estándares y regulaciones.

El aprendizaje por transferencia puede ayudar a superar estos desafíos aprovechando los LVM previamente entrenados en conjuntos de datos de propósito general y ajustándolos en datos de dominios específicos. Por ejemplo, la plataforma LandingLens de LandingAI permite a los usuarios crear proyectos de visión por computadora personalizados para inspección industrial sin experiencia en codificación. Utiliza LVM específicos de dominio para lograr un alto rendimiento en tareas de visión por computadora posteriores, como la detección de defectos o la ubicación de objetos, con menos datos etiquetados.

Asimismo, en la industria del entretenimiento, el aprendizaje por transferencia contribuye a la creatividad y la diversidad en los modelos de visión por computadora. El modelo CLIP de OpenAI, diseñado para tareas como la generación de imágenes a partir de descripciones textuales, permite a los usuarios crear contenido visual diverso, como generar imágenes de "un dragón"O"un cuadro de picasso.” Esta aplicación muestra cómo el aprendizaje por transferencia permite generar y manipular contenido visual con fines artísticos y de entretenimiento, abordando desafíos relacionados con las expectativas de los usuarios, las consideraciones éticas y la calidad del contenido.

Lo más importante es...

En conclusión, la transferencia de aprendizaje surge como una estrategia transformadora para optimizar los LVM. Al adaptar modelos previamente entrenados a dominios específicos, el aprendizaje por transferencia aborda los desafíos, reduce la dependencia de datos y acelera la convergencia. El enfoque mejora la eficiencia de los LVM en tareas específicas de dominio. Significa un paso crucial para cerrar la brecha entre la capacitación de propósito general y las aplicaciones especializadas, lo que marca un avance significativo en este campo.