Grote visiemodellen (LVM's) mogelijk maken in domeinspecifieke taken door middel van transferleren

Computervisie is een vakgebied van kunstmatige intelligentie dat tot doel heeft machines in staat te stellen visuele informatie, zoals afbeeldingen of video's, te begrijpen en te interpreteren. Computervisie kent vele toepassingen in verschillende domeinen, zoals medische beeldvorming, beveiliging, autonoom rijden en entertainment. Het ontwikkelen van computer vision-systemen die goed presteren op verschillende taken en domeinen is echter een uitdaging, waarbij veel gelabelde gegevens en computerbronnen nodig zijn.

Eén manier om deze uitdaging aan te gaan, is door gebruik te maken van overdracht leren, een techniek die de kennis die is geleerd van de ene taak of het andere domein hergebruikt. Transfer learning kan de behoefte aan gegevens en berekeningen verminderen en de generalisatie en prestaties van computer vision-modellen verbeteren. Dit artikel richt zich op een specifiek type computer vision-model, genaamd Large Vision Models (LVM's), en hoe deze kunnen worden ingezet voor domeinspecifieke taken door middel van transfer learning.

Wat zijn Large Vision Models (LVM's)?

LVM's zijn geavanceerde AI-modellen die visuele gegevens, meestal afbeeldingen of video's, verwerken en interpreteren. Ze worden genoemd "Groot'Omdat ze over veel parameters beschikken, vaak in de orde van miljoenen of zelfs miljarden, waarmee ze complexe patronen en kenmerken in visuele gegevens kunnen leren. LVM's worden meestal gebouwd met behulp van geavanceerde neurale netwerkarchitecturen, zoals Convolutionele neurale netwerken (CNN's) of transformatoren, die pixelgegevens efficiënt kunnen verwerken en hiërarchische patronen kunnen detecteren.

LVM's worden getraind op een enorme hoeveelheid visuele gegevens, zoals internetafbeeldingen of -video's, samen met relevante labels of annotaties. Het model leert door de parameters aan te passen om het verschil tussen de voorspellingen en de werkelijke labels te minimaliseren. Dit proces vereist aanzienlijke rekenkracht en een grote, diverse dataset om ervoor te zorgen dat het model goed kan worden gegeneraliseerd naar nieuwe, onzichtbare gegevens.

Enkele prominente voorbeelden van LVM's zijn onder meer CLIP van OpenAI, die uitblinkt in taken als nul-schot classificatie en het ophalen van afbeeldingen door afbeeldingen te begrijpen via beschrijvingen in natuurlijke taal. Insgelijks, De visietransformator van Google hanteert een transformatorachtige architectuur voor beeldclassificatie en behaalt state-of-the-art resultaten in verschillende benchmarks. Landingslens, ontwikkeld door LandingAI, valt op door zijn gebruiksvriendelijke platform, dat op maat gemaakte computer vision-projecten mogelijk maakt zonder codeerexpertise. Het maakt gebruik van domeinspecifieke LVM's, die robuuste prestaties demonstreren bij taken als defectdetectie en objectlokalisatie, zelfs met beperkte gelabelde gegevens.

Waarom leren overdragen voor LVM's?

LVM's hebben opmerkelijke capaciteiten getoond bij het begrijpen en genereren van visuele gegevens, maar hebben ook beperkingen. Een van de belangrijkste beperkingen is dat ze vaak worden getraind op datasets voor algemene doeleinden, zoals IMAGEnet or COCO, die kunnen verschillen van de specifieke taak of het domein waarin de gebruiker geïnteresseerd is. Een LVM die is getraind op internetbeelden is bijvoorbeeld mogelijk niet in staat zeldzame of nieuwe objecten te herkennen, zoals medische instrumenten of industriële onderdelen, die relevant zijn voor een specifiek onderwerp. domein.

Bovendien zijn LVM's mogelijk niet in staat zich aan te passen aan de variaties of nuances van verschillende domeinen, zoals andere lichtomstandigheden, camerahoeken of achtergronden, die de kwaliteit en nauwkeurigheid van de voorspellingen van het model kunnen beïnvloeden.

Om deze beperkingen te overwinnen, kan het leren overdragen gebruik maken van de kennis die door een LVM is geleerd op een dataset voor algemene doeleinden naar een specifieke taak of domein. Transfer learning is het afstemmen of aanpassen van een LVM aan de behoeften van de gebruiker, waarbij een kleinere hoeveelheid gelabelde gegevens uit de doeltaak of het doeldomein wordt gebruikt.

Het gebruik van transfer learning biedt tal van voordelen voor LVM's. Een belangrijk voordeel is de mogelijkheid om kennis uit diverse visuele gegevens over te dragen naar specifieke domeinen, waardoor snellere convergentie voor gerichte taken mogelijk wordt. Bovendien vermindert het problemen met gegevensafhankelijkheid door gebruik te maken van de aangeleerde functies van vooraf getrainde modellen, waardoor de behoefte aan uitgebreide domeinspecifieke gelabelde gegevens wordt verminderd.

Bovendien leidt het initialiseren van LVM's met vooraf getrainde gewichten tot een versnelde convergentie tijdens het afstemmen, wat vooral voordelig is wanneer de computerbronnen beperkt zijn. Uiteindelijk verbetert transfer learning de generalisatie en prestaties, waardoor LVM's worden afgestemd op specifieke taken en nauwkeurige voorspellingen worden gegarandeerd, wat de tevredenheid en het vertrouwen van de gebruiker bevordert.

Hoe kan ik Learn voor LVM's overdragen?

Er bestaan ​​verschillende benaderingen en methoden om transferleren voor LVM's uit te voeren, afhankelijk van de gelijkenis en beschikbaarheid van de gegevens tussen de bron- en doeltaken of domeinen. Er zijn twee hoofdbenaderingen om leren over te dragen, namelijk inductief en transductief leren.

Inductief transferleren gaat ervan uit dat de bron- en doeltaken verschillen, maar dat de bron- en doeldomeinen vergelijkbaar zijn. De brontaak kan bijvoorbeeld beeldclassificatie zijn en de doeltaak objectdetectie, maar beide taken gebruiken afbeeldingen uit hetzelfde domein, zoals natuurlijke taferelen of dieren. In dit geval is het doel om de door de LVM geleerde kennis over de brontaak over te dragen naar de doeltaak door enkele gelabelde gegevens van de doeltaak te gebruiken om het model te verfijnen. Deze aanpak wordt ook wel taakoverdrachtsleren of multi-task leren genoemd.

Daarnaast is transductief overdrachtsleren gaat ervan uit dat de bron- en doeltaken vergelijkbaar zijn, maar dat de bron- en doeldomeinen verschillend zijn. De bron- en doeltaken kunnen bijvoorbeeld beeldclassificatie zijn, het brondomein kan bestaan ​​uit internetbeelden en het doeldomein kan bestaan ​​uit medische beelden. In dit geval is het doel om de door de LVM op het brondomein geleerde kennis over te dragen naar het doeldomein door enkele gelabelde of ongelabelde gegevens uit het doeldomein te gebruiken om het model aan te passen. Deze aanpak staat ook bekend als domeinoverdrachtsleren of domeinaanpassing.

Methoden voor transferleren

Overdrachtsleren voor LVM's omvat verschillende methoden die zijn afgestemd op verschillende wijzigingsniveaus en toegang tot modelparameters en architectuur. Functie-extractie is een aanpak waarbij de kenmerken die bij de LVM bekend zijn voor een brontaak worden gebruikt als invoer voor een nieuw model in het doeldomein. Hoewel er geen aanpassingen aan de parameters of architectuur van de LVM nodig zijn, kan het lastig zijn om taakspecifieke kenmerken voor het doeldomein vast te leggen. Aan de andere kant omvat fijnafstemming het aanpassen van LVM-parameters met behulp van gelabelde gegevens uit het doeldomein. Deze methode verbetert de aanpassing aan de doeltaak of het doeldomein, waarvoor toegang en wijziging van parameters vereist is.

Tenslotte meta-leren richt zich op het trainen van een algemeen model dat in staat is tot snelle aanpassing aan nieuwe taken of domeinen met minimale datapunten. Met behulp van algoritmen zoals MAML or ReptielDankzij meta-learning kunnen LVM's leren van diverse taken, waardoor efficiënt overdrachtsonderwijs tussen dynamische domeinen mogelijk wordt. Deze methode vereist toegang tot en wijziging van LVM-parameters voor effectieve implementatie.

Domeinspecifieke Transfer Learning-voorbeelden met LVM's

Transfer learning voor LVM's heeft aanzienlijk succes opgeleverd in verschillende domeinen. Industriële inspectie is een domein dat een hoge efficiëntie en kwaliteit vereist in computer vision-modellen, omdat het gaat om het detecteren en lokaliseren van defecten of afwijkingen in verschillende producten en componenten. Industriële inspectie wordt echter geconfronteerd met uitdagingen zoals uiteenlopende en complexe scenario's, variërende omgevingsomstandigheden en hoge normen en regelgeving.

Transfer learning kan deze uitdagingen helpen overwinnen door vooraf getrainde LVM's in te zetten op datasets voor algemene doeleinden en deze te verfijnen op domeinspecifieke gegevens. Met het LandingLens-platform van LandingAI kunnen gebruikers bijvoorbeeld aangepaste computervisieprojecten maken voor industriële inspectie zonder codeerervaring. Het maakt gebruik van domeinspecifieke LVM's om hoge prestaties te bereiken bij downstream computervisietaken, zoals defectdetectie of objectlocatie, met minder gelabelde gegevens.

Op dezelfde manier draagt ​​transferleren in de entertainmentindustrie bij aan de creativiteit en diversiteit in computer vision-modellen. Het CLIP-model van OpenAI, ontworpen voor taken zoals het genereren van afbeeldingen op basis van tekstuele beschrijvingen, stelt gebruikers in staat diverse visuele inhoud te creëren, zoals het genereren van afbeeldingen van “een draak"Of"een schilderij van Picasso.” Deze toepassing laat zien hoe transfer learning het genereren en manipuleren van visuele inhoud voor artistieke en amusementsdoeleinden mogelijk maakt, waarbij uitdagingen worden aangepakt die verband houden met gebruikersverwachtingen, ethische overwegingen en inhoudskwaliteit.

The Bottom Line

Concluderend komt transfer learning naar voren als een transformatieve strategie voor het optimaliseren van LVM’s. Door vooraf getrainde modellen aan te passen aan specifieke domeinen, pakt transfer learning uitdagingen aan, vermindert de data-afhankelijkheid en versnelt de convergentie. De aanpak verbetert de efficiëntie van LVM's bij domeinspecifieke taken. Het betekent een cruciale stap in de richting van het overbruggen van de kloof tussen algemene training en gespecialiseerde toepassingen, wat een aanzienlijke vooruitgang in het veld betekent.