Зајакнување на моделите на голема визија (LVM) во задачи специфични за домен преку учење за пренос

Компјутерската визија е поле на вештачка интелигенција која има за цел да им овозможи на машините да разберат и интерпретираат визуелни информации, како што се слики или видеа. Компјутерската визија има многу апликации во различни домени, како што се медицински слики, безбедност, автономно возење и забава. Сепак, развивањето системи за компјутерска визија кои добро се справуваат со различни задачи и домени е предизвик, барајќи многу означени податоци и пресметковни ресурси.

Еден начин да се одговори на овој предизвик е да се користи трансфер учење, техника која повторно го користи знаењето научено од една задача или домен во друга. Учењето со пренос може да ја намали потребата за податоци и пресметување и да ја подобри генерализацијата и перформансите на моделите за компјутерска визија. Оваа статија се фокусира на специфичен тип на модел на компјутерска визија, наречени модели на големи визии (LVMs), и како тие можат да се искористат за задачи специфични за домен преку учење преку трансфер.

Кои се Large Vision Models (LVM)?

LVM се напредни модели со вештачка интелигенција кои обработуваат и интерпретираат визуелни податоци, обично слики или видеа. Тие се нарекуваат "големи“ затоа што имаат многу параметри, често по ред од милиони или дури милијарди, кои им овозможуваат да научат сложени обрасци и карактеристики во визуелните податоци. LVM обично се градат со користење на напредни архитектури на невронски мрежи, Како што се Конволутивни невронски мрежи (CNN) или трансформатори, кои можат ефикасно да ракуваат со податоци за пиксели и да детектираат хиерархиски обрасци.

LVM се обучени за огромно количество визуелни податоци, како што се Интернет слики или видеа, заедно со релевантни етикети или прибелешки. Моделот учи со прилагодување на неговите параметри за да ја минимизира разликата помеѓу неговите предвидувања и вистинските ознаки. Овој процес бара значителна пресметковна моќ и голема, разновидна база на податоци за да се осигура дека моделот може добро да се генерализира на нови, невидени податоци.

Неколку истакнати примери на LVM вклучуваат клип на OpenAI, кој се истакнува во задачи како нула-шут класификација и пронаоѓање слики со разбирање на слики преку описи на природни јазици. Исто така, Визија трансформатор на Google усвојува архитектура слична на трансформатор за класификација на слики, постигнувајќи најсовремени резултати во различни одредници. LandingLens, развиен од LandingAI, се издвојува по својата платформа прифатлива за корисниците, која овозможува сопствени проекти за компјутерска визија без експертиза за кодирање. Тој користи LVM специфични за домен, демонстрирајќи робусни перформанси во задачи како откривање дефекти и локализација на објекти, дури и со ограничени означени податоци.

Зошто да го пренесете учењето за LVMs?

LVM покажаа извонредни способности за разбирање и генерирање на визуелни податоци, но имаат и ограничувања. Едно од главните ограничувања е тоа што тие често се обучуваат за збирки на податоци за општа намена, како на пр IMAGEnet or COCO, што може да се разликува од конкретната задача или домен за кој корисникот е заинтересиран. На пример, LVM обучен за слики на Интернет можеби нема да може да препознае ретки или нови предмети, како што се медицински инструменти или индустриски делови, кои се релевантни за одредена домен.

Освен тоа, LVM-овите можеби нема да можат да се прилагодат на варијациите или нијансите на различни домени, како што се други услови на осветлување, агли на камерата или заднини, што може да влијае на квалитетот и точноста на предвидувањата на моделот.

За да се надминат овие ограничувања, учењето за пренос може да го искористи знаењето научено од LVM на база на податоци за општа намена до одредена задача или домен. Учењето со пренос е дотерување или прилагодување на LVM на потребите на корисникот, користејќи помала количина означени податоци од целната задача или домен.

Користењето на учењето за пренос нуди бројни предности за LVM. Една клучна придобивка е способноста да се пренесе знаење од различни визуелни податоци до одредени домени, овозможувајќи побрзо конвергенција на целните задачи. Освен тоа, ги ублажува проблемите со зависноста од податоците со користење на научените карактеристики на претходно обучените модели, намалувајќи ја потребата за обемни означени податоци специфични за доменот.

Покрај тоа, иницијализирањето на LVM со претходно обучени тежини доведува до забрзана конвергенција за време на фино подесување, што е особено поволно кога пресметковните ресурси се ограничени. На крајот на краиштата, учењето со пренос ја подобрува генерализацијата и перформансите, приспособувајќи ги LVM-ите на специфични задачи и обезбедувајќи точни предвидувања, поттикнувајќи го задоволството и довербата на корисниците.

Како да се пренесе учење за LVMs?

Постојат различни пристапи и методи за изведување на пренос на учење за LVM, во зависност од сличноста и достапноста на податоците помеѓу изворните и целните задачи или домени. Постојат два главни пристапи за пренос на учење, имено, индуктивно и трансдуктивно преносно учење.

Индуктивно трансфер учење претпоставува дека изворните и целните задачи се разликуваат, но изворните и целните домени се слични. На пример, изворната задача може да биде класификација на слики, а целната задача може да биде откривање на објекти, но и двете задачи користат слики од истиот домен, како што се природни сцени или животни. Во овој случај, целта е да се пренесе знаењето научено од LVM за изворната задача на целната задача со користење на некои означени податоци од целната задача за фино прилагодување на моделот. Овој пристап е познат и како учење за пренос на задачи или учење со повеќе задачи.

Од друга страна, трансдуктивно преносно учење претпоставува дека изворните и целните задачи се слични, но изворните и целните домени се различни. На пример, изворните и целните задачи може да бидат класификација на слики, изворниот домен може да биде слики од Интернет, а целниот домен може да бидат медицински слики. Во овој случај, целта е да се пренесе знаењето научено од LVM за изворниот домен до целниот домен со користење на некои означени или неозначени податоци од целниот домен за да се прилагоди моделот. Овој пристап е познат и како учење за пренос на домен или адаптација на домен.

Методи за преносно учење

Преносното учење за LVM вклучува различни методи приспособени на различни нивоа на модификација и пристап до параметрите и архитектурата на моделот. Извлекувањето карактеристики е пристап кој ги користи карактеристиките познати од LVM на изворна задача како влез за нов модел во целниот домен. Иако не бара модификации на параметрите или архитектурата на LVM, може да се бори да ги долови карактеристиките специфични за задачата за целниот домен. Од друга страна, дотерувањето вклучува прилагодување на параметрите на LVM користејќи означени податоци од целниот домен. Овој метод ја подобрува адаптацијата кон целната задача или домен, барајќи пристап и модификација на параметарот.

И на крај, мета-учење се фокусира на обука на општ модел способен за брзо прилагодување на нови задачи или домени со минимални точки на податоци. Користење на алгоритми како MAML or Рептил, мета-учењето им овозможува на LVM-ите да учат од различни задачи, овозможувајќи ефикасно преносно учење низ динамични домени. Овој метод бара пристап и менување на параметрите на LVM за ефективна имплементација.

Примери за учење за пренос специфични за домен со LVM

Преносното учење за LVM покажа значителен успех во различни домени. Индустриската инспекција е домен кој бара висока ефикасност и квалитет во моделите за компјутерска визија, бидејќи вклучува откривање и лоцирање на дефекти или аномалии во различни производи и компоненти. Сепак, индустриската инспекција се соочува со предизвици како што се различни и сложени сценарија, различни услови на животната средина и високи стандарди и прописи.

Учењето со пренесување може да помогне да се надминат овие предизвици со искористување на претходно обучени LVM на збирки на податоци за општа намена и нивно дотерување на податоци специфични за домен. На пример, платформата LandingLens на LandingAI им овозможува на корисниците да креираат сопствени проекти за компјутерска визија за индустриска инспекција без искуство со кодирање. Користи LVM специфични за доменот за да постигне високи перформанси при задачите за компјутерска визија, како што се откривање дефекти или локација на објектот, со помалку означени податоци.

Слично на тоа, во забавната индустрија, преносното учење придонесува за креативноста и различноста во моделите за компјутерска визија. Моделот CLIP на OpenAI, дизајниран за задачи како генерирање слики од текстуални описи, им овозможува на корисниците да создаваат разновидна визуелна содржина, како што е генерирање слики од „змеј"Или"слика од Пикасо.“ Оваа апликација покажува како учењето за пренос го поттикнува генерирањето и манипулирањето со визуелна содржина за уметнички и забавни цели, справување со предизвиците поврзани со очекувањата на корисниците, етичките размислувања и квалитетот на содржината.

Во крајна линија

Како заклучок, преносното учење се појавува како трансформативна стратегија за оптимизирање на LVM. Со прилагодување на претходно обучените модели на одредени домени, учењето за пренос се справува со предизвиците, ја намалува зависноста од податоците и ја забрзува конвергенцијата. Пристапот ја подобрува ефикасноста на LVM во задачите специфични за доменот. Тоа означува клучен чекор кон премостување на јазот помеѓу обуките за општа намена и специјализираните апликации, што означува значителен напредок во областа.