Renforcer les modèles de grande vision (LVM) dans les tâches spécifiques à un domaine grâce à l'apprentissage par transfert

La vision par ordinateur est un domaine de intelligence artificielle qui vise à permettre aux machines de comprendre et d’interpréter des informations visuelles, telles que des images ou des vidéos. La vision par ordinateur a de nombreuses applications dans divers domaines, tels que l'imagerie médicale, la sécurité, la conduite autonome et le divertissement. Cependant, développer des systèmes de vision par ordinateur qui fonctionnent bien sur différentes tâches et domaines est un défi, nécessitant beaucoup de données étiquetées et de ressources informatiques.

Une façon de relever ce défi consiste à utiliser transférer l'apprentissage, une technique qui réutilise les connaissances acquises d’une tâche ou d’un domaine à un autre. L'apprentissage par transfert peut réduire le besoin de données et de calculs et améliorer la généralisation et les performances des modèles de vision par ordinateur. Cet article se concentre sur un type spécifique de modèle de vision par ordinateur, appelé modèles de grande vision (LVM), et sur la façon dont ils peuvent être exploités pour des tâches spécifiques à un domaine grâce à l'apprentissage par transfert.

Que sont les modèles de grande vision (LVM) ?

Les LVM sont des modèles d'IA avancés qui traitent et interprètent des données visuelles, généralement des images ou des vidéos. Elles sont appelées "gros" car ils disposent de nombreux paramètres, souvent de l'ordre de millions, voire de milliards, qui leur permettent d'apprendre des modèles et des caractéristiques complexes dans les données visuelles. Les LVM sont généralement construits à l'aide de fonctionnalités avancées architectures de réseau neuronal tels que Réseaux de neurones convolutifs (CNN) ou des transformateurs, capables de gérer efficacement les données de pixels et de détecter des modèles hiérarchiques.

Les LVM sont formés sur une grande quantité de données visuelles, telles que des images ou des vidéos Internet, ainsi que des étiquettes ou annotations pertinentes. Le modèle apprend en ajustant ses paramètres pour minimiser la différence entre ses prédictions et les étiquettes réelles. Ce processus nécessite une puissance de calcul importante et un ensemble de données vaste et diversifié pour garantir que le modèle puisse bien se généraliser à de nouvelles données invisibles.

Plusieurs exemples marquants de LVM incluent CLIP d'OpenAI, qui excelle dans des tâches comme coup zéro classification et récupération d'images en comprenant les images à travers des descriptions en langage naturel. De même, Le transformateur de vision de Google adopte une architecture de type transformateur pour la classification des images, obtenant des résultats de pointe dans divers benchmarks. Objectif d'atterrissage, développé par LandingAI, se distingue par sa plateforme conviviale, qui permet des projets de vision par ordinateur personnalisés sans expertise en codage. Il utilise des LVM spécifiques au domaine, démontrant des performances robustes dans des tâches telles que la détection de défauts et la localisation d'objets, même avec des données étiquetées limitées.

Pourquoi transférer l'apprentissage pour les LVM ?

Les LVM ont montré des capacités remarquables dans la compréhension et la génération de données visuelles, mais présentent également des limites. L'une des principales limites est qu'ils sont souvent formés sur des ensembles de données à usage général, tels que ImageNet or COCOS DE PÂQUES, qui peut différer de la tâche ou du domaine spécifique qui intéresse l'utilisateur. Par exemple, un LVM formé sur des images Internet peut ne pas être en mesure de reconnaître des objets rares ou nouveaux, tels que des instruments médicaux ou des pièces industrielles, qui sont pertinents pour un domaine spécifique. domaine.

De plus, les LVM peuvent ne pas être en mesure de s'adapter aux variations ou nuances de différents domaines, tels que d'autres conditions d'éclairage, angles de caméra ou arrière-plans, qui peuvent affecter la qualité et la précision des prédictions du modèle.

Pour surmonter ces limitations, l'apprentissage par transfert peut utiliser les connaissances acquises par un LVM sur un ensemble de données à usage général vers une tâche ou un domaine spécifique. L'apprentissage par transfert consiste à affiner ou à adapter un LVM aux besoins de l'utilisateur, en utilisant une plus petite quantité de données étiquetées provenant de la tâche ou du domaine cible.

L'utilisation de l'apprentissage par transfert offre de nombreux avantages pour les LVM. L’un des principaux avantages est la possibilité de transférer des connaissances de diverses données visuelles vers des domaines spécifiques, permettant ainsi une convergence plus rapide sur des tâches ciblées. De plus, il atténue les problèmes de dépendance aux données en utilisant les fonctionnalités apprises des modèles pré-entraînés, réduisant ainsi le besoin de données étiquetées étendues spécifiques à un domaine.

De plus, l'initialisation des LVM avec des poids pré-entraînés conduit à une convergence accélérée lors du réglage fin, ce qui est particulièrement avantageux lorsque les ressources de calcul sont limitées. En fin de compte, l'apprentissage par transfert améliore la généralisation et les performances, en adaptant les LVM à des tâches spécifiques et en garantissant des prédictions précises, favorisant ainsi la satisfaction et la confiance des utilisateurs.

Comment transférer Learn pour les LVM ?

Différentes approches et méthodes existent pour effectuer l'apprentissage par transfert pour les LVM, en fonction de la similarité et de la disponibilité des données entre les tâches ou domaines source et cible. Il existe deux approches principales de l’apprentissage par transfert, à savoir l’apprentissage par transfert inductif et transductif.

Apprentissage par transfert inductif suppose que les tâches source et cible diffèrent, mais que les domaines source et cible sont similaires. Par exemple, la tâche source pourrait être la classification d'images et la tâche cible pourrait être la détection d'objets, mais les deux tâches utilisent des images du même domaine, comme des scènes naturelles ou des animaux. Dans ce cas, l'objectif est de transférer les connaissances apprises par le LVM sur la tâche source vers la tâche cible en utilisant certaines données étiquetées de la tâche cible pour affiner le modèle. Cette approche est également connue sous le nom d’apprentissage par transfert de tâches ou apprentissage multitâche.

D'autre part, apprentissage par transfert transductif suppose que les tâches source et cible sont similaires, mais que les domaines source et cible sont différents. Par exemple, les tâches source et cible pourraient être la classification d'images, le domaine source pourrait être des images Internet et le domaine cible pourrait être des images médicales. Dans ce cas, le but est de transférer les connaissances apprises par le LVM sur le domaine source vers le domaine cible en utilisant certaines données étiquetées ou non du domaine cible pour adapter le modèle. Cette approche est également connue sous le nom d’apprentissage par transfert de domaine ou adaptation de domaine.

Méthodes d’apprentissage par transfert

L'apprentissage par transfert pour les LVM implique diverses méthodes adaptées à différents niveaux de modification et un accès aux paramètres et à l'architecture du modèle. L'extraction de fonctionnalités est une approche qui utilise les fonctionnalités connues par le LVM sur une tâche source comme entrée pour un nouveau modèle dans le domaine cible. Bien qu'il ne nécessite pas de modifications des paramètres ou de l'architecture du LVM, il peut avoir du mal à capturer des fonctionnalités spécifiques aux tâches pour le domaine cible. D'un autre côté, le réglage fin implique d'ajuster les paramètres LVM à l'aide des données étiquetées du domaine cible. Cette méthode améliore l'adaptation à la tâche ou au domaine cible, nécessitant un accès et une modification des paramètres.

Enfin, le méta-apprentissage se concentre sur la formation d’un modèle général capable de s’adapter rapidement à de nouvelles tâches ou domaines avec un minimum de points de données. Utiliser des algorithmes comme MAML or Reptile, le méta-apprentissage permet aux LVM d'apprendre à partir de diverses tâches, permettant ainsi un apprentissage par transfert efficace entre des domaines dynamiques. Cette méthode nécessite d'accéder et de modifier les paramètres LVM pour une mise en œuvre efficace.

Exemples d'apprentissage par transfert spécifiques à un domaine avec LVM

L'apprentissage par transfert pour les LVM a démontré un succès significatif dans divers domaines. L'inspection industrielle est un domaine qui nécessite une efficacité et une qualité élevées dans les modèles de vision par ordinateur, car elle implique la détection et la localisation de défauts ou d'anomalies dans divers produits et composants. Cependant, l’inspection industrielle est confrontée à des défis tels que des scénarios divers et complexes, des conditions environnementales variables et des normes et réglementations élevées.

L'apprentissage par transfert peut aider à surmonter ces défis en exploitant des LVM pré-entraînés sur des ensembles de données à usage général et en les affinant sur des données spécifiques à un domaine. Par exemple, la plate-forme LandingLens de LandingAI permet aux utilisateurs de créer des projets de vision par ordinateur personnalisés pour l'inspection industrielle sans expérience en codage. Il utilise des LVM spécifiques au domaine pour atteindre des performances élevées sur les tâches de vision par ordinateur en aval, telles que la détection de défauts ou la localisation d'objets, avec moins de données étiquetées.

De même, dans l’industrie du divertissement, l’apprentissage par transfert contribue à la créativité et à la diversité des modèles de vision par ordinateur. Le modèle CLIP d'OpenAI, conçu pour des tâches telles que la génération d'images à partir de descriptions textuelles, permet aux utilisateurs de créer du contenu visuel diversifié, comme la génération d'images de «un dragonouun tableau de Picasso.» Cette application montre comment l'apprentissage par transfert permet de générer et de manipuler du contenu visuel à des fins artistiques et de divertissement, en relevant les défis liés aux attentes des utilisateurs, aux considérations éthiques et à la qualité du contenu.

Conclusion

En conclusion, l’apprentissage par transfert apparaît comme une stratégie transformatrice pour optimiser les LVM. En adaptant les modèles pré-entraînés à des domaines spécifiques, l'apprentissage par transfert répond aux défis, réduit les dépendances aux données et accélère la convergence. L'approche améliore l'efficacité des LVM dans les tâches spécifiques à un domaine. Il s’agit d’une étape cruciale vers la réduction du fossé entre la formation générale et les applications spécialisées, marquant ainsi une avancée significative dans le domaine.