Trao quyền cho các Mô hình Tầm nhìn Lớn (LVM) trong các Nhiệm vụ theo Miền cụ thể thông qua Học tập Chuyển tiếp

Thị giác máy tính là một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo nhằm mục đích cho phép máy móc hiểu và diễn giải thông tin trực quan, chẳng hạn như hình ảnh hoặc video. Thị giác máy tính có nhiều ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như hình ảnh y tế, an ninh, lái xe tự động và giải trí. Tuy nhiên, việc phát triển các hệ thống thị giác máy tính hoạt động tốt trên các nhiệm vụ và lĩnh vực khác nhau là một thách thức, đòi hỏi nhiều dữ liệu được dán nhãn và tài nguyên tính toán.

Một cách để giải quyết thách thức này là sử dụng học chuyển, một kỹ thuật tái sử dụng kiến ​​thức đã học được từ nhiệm vụ hoặc lĩnh vực này sang nhiệm vụ hoặc lĩnh vực khác. Học chuyển giao có thể làm giảm nhu cầu về dữ liệu và tính toán, đồng thời cải thiện tính khái quát và hiệu suất của các mô hình thị giác máy tính. Bài viết này tập trung vào một loại mô hình thị giác máy tính cụ thể, được gọi là Mô hình Tầm nhìn Lớn (LVM) và cách chúng có thể được tận dụng cho các tác vụ theo miền cụ thể thông qua học chuyển giao.

Mô hình Tầm nhìn Lớn (LVM) là gì?

LVM là mô hình AI tiên tiến xử lý và giải thích dữ liệu hình ảnh, điển hình là hình ảnh hoặc video. Chúng được gọi là "lớn” bởi vì chúng có nhiều tham số, thường theo thứ tự hàng triệu hoặc thậm chí hàng tỷ, cho phép chúng tìm hiểu các mẫu và tính năng phức tạp trong dữ liệu trực quan. LVM thường được xây dựng bằng cách sử dụng nâng cao kiến trúc mạng thần kinh, Chẳng hạn như Mạng thần kinh hợp pháp (CNN) hoặc máy biến áp, có thể xử lý dữ liệu pixel một cách hiệu quả và phát hiện các mẫu phân cấp.

LVM được đào tạo về một lượng lớn dữ liệu hình ảnh, chẳng hạn như hình ảnh hoặc video trên Internet, cùng với các nhãn hoặc chú thích có liên quan. Mô hình học bằng cách điều chỉnh các tham số của nó để giảm thiểu sự khác biệt giữa các dự đoán của nó và các nhãn thực tế. Quá trình này đòi hỏi sức mạnh tính toán đáng kể và bộ dữ liệu lớn, đa dạng để đảm bảo mô hình có thể khái quát hóa tốt với dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy.

Một số ví dụ nổi bật về LVM bao gồm CLIP của OpenAI, vượt trội trong các nhiệm vụ như không bắn phân loại và truy xuất hình ảnh bằng cách hiểu hình ảnh thông qua mô tả ngôn ngữ tự nhiên. Tương tự như vậy, Máy biến đổi tầm nhìn của Google áp dụng kiến ​​trúc giống như máy biến áp để phân loại hình ảnh, đạt được kết quả tiên tiến ở nhiều tiêu chuẩn khác nhau. LandingLens, được phát triển bởi LandingAI, nổi bật nhờ nền tảng thân thiện với người dùng, cho phép các dự án thị giác máy tính tùy chỉnh mà không cần chuyên môn về mã hóa. Nó sử dụng LVM dành riêng cho từng miền, thể hiện hiệu suất mạnh mẽ trong các tác vụ như phát hiện lỗi và bản địa hóa đối tượng, ngay cả với dữ liệu được gắn nhãn hạn chế.

Tại sao chuyển giao việc học cho LVM?

LVM đã thể hiện khả năng vượt trội trong việc hiểu và tạo dữ liệu trực quan nhưng cũng có những hạn chế. Một trong những hạn chế chính là họ thường được đào tạo về các bộ dữ liệu có mục đích chung, chẳng hạn như IMAGEnet or COCO, có thể khác với nhiệm vụ hoặc miền cụ thể mà người dùng quan tâm. Ví dụ: LVM được đào tạo về hình ảnh trên Internet có thể không nhận ra được các vật thể hiếm hoặc mới, chẳng hạn như dụng cụ y tế hoặc bộ phận công nghiệp, có liên quan đến một lĩnh vực cụ thể lãnh địa.

Hơn nữa, LVM có thể không thích ứng được với các biến thể hoặc sắc thái của các lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như các điều kiện ánh sáng, góc camera hoặc phông nền khác, có thể ảnh hưởng đến chất lượng và độ chính xác của dự đoán của mô hình.

Để khắc phục những hạn chế này, học chuyển giao có thể sử dụng kiến ​​thức mà LVM đã học được trên tập dữ liệu có mục đích chung cho một nhiệm vụ hoặc miền cụ thể. Học chuyển là tinh chỉnh hoặc điều chỉnh LVM phù hợp với nhu cầu của người dùng, sử dụng lượng dữ liệu được gắn nhãn nhỏ hơn từ tác vụ hoặc miền đích.

Sử dụng học chuyển giao mang lại nhiều lợi ích cho LVM. Một lợi ích chính là khả năng chuyển kiến ​​thức từ dữ liệu trực quan đa dạng sang các lĩnh vực cụ thể, cho phép hội tụ nhanh hơn vào các nhiệm vụ được nhắm mục tiêu. Hơn nữa, nó giảm thiểu các vấn đề phụ thuộc dữ liệu bằng cách sử dụng các tính năng đã học của các mô hình được đào tạo trước, giảm nhu cầu về dữ liệu được gắn nhãn theo miền cụ thể.

Hơn nữa, việc khởi tạo LVM với các trọng số được huấn luyện trước sẽ dẫn đến tăng tốc độ hội tụ trong quá trình tinh chỉnh, điều này đặc biệt thuận lợi khi tài nguyên tính toán bị hạn chế. Cuối cùng, học chuyển giao giúp tăng cường khả năng khái quát hóa và hiệu suất, điều chỉnh LVM cho phù hợp với các nhiệm vụ cụ thể và đảm bảo dự đoán chính xác, thúc đẩy sự hài lòng và tin cậy của người dùng.

Làm cách nào để chuyển Tìm hiểu cho LVM?

Có nhiều cách tiếp cận và phương pháp khác nhau để thực hiện việc học chuyển giao cho LVM, tùy thuộc vào mức độ tương tự và tính sẵn có của dữ liệu giữa các nhiệm vụ hoặc miền nguồn và đích. Có hai cách tiếp cận chính để học chuyển giao, đó là học chuyển giao quy nạp và chuyển giao.

Học chuyển giao cảm ứng giả định rằng các tác vụ nguồn và đích khác nhau, nhưng miền nguồn và đích lại tương tự nhau. Ví dụ, tác vụ nguồn có thể là phân loại hình ảnh, và tác vụ đích có thể là phát hiện đối tượng, nhưng cả hai tác vụ đều sử dụng hình ảnh từ cùng một miền, chẳng hạn như cảnh thiên nhiên hoặc động vật. Trong trường hợp này, mục tiêu là chuyển kiến ​​thức mà LVM học được trên tác vụ nguồn sang tác vụ đích bằng cách sử dụng một số dữ liệu được gắn nhãn từ tác vụ đích để tinh chỉnh mô hình. Cách tiếp cận này còn được gọi là học chuyển giao tác vụ hoặc học đa tác vụ.

Mặt khác, học chuyển giao chuyển đổi giả định rằng các tác vụ nguồn và đích là tương tự nhau, nhưng miền nguồn và đích lại khác nhau. Ví dụ, các tác vụ nguồn và đích có thể là phân loại hình ảnh, miền nguồn có thể là hình ảnh Internet và miền đích có thể là hình ảnh y tế. Trong trường hợp này, mục tiêu là chuyển kiến ​​thức mà LVM học được trên miền nguồn sang miền đích bằng cách sử dụng một số dữ liệu có nhãn hoặc không có nhãn từ miền đích để điều chỉnh mô hình. Cách tiếp cận này còn được gọi là học chuyển miền hoặc điều chỉnh miền.

Phương pháp học chuyển tiếp

Học chuyển giao cho LVM bao gồm nhiều phương pháp khác nhau được điều chỉnh cho phù hợp với các mức sửa đổi khác nhau và quyền truy cập vào các tham số và kiến ​​trúc mô hình. Trích xuất tính năng là một cách tiếp cận sử dụng các tính năng mà LVM đã biết trên tác vụ nguồn làm đầu vào cho mô hình mới trong miền đích. Mặc dù không yêu cầu sửa đổi các tham số hoặc kiến ​​trúc của LVM nhưng nó có thể gặp khó khăn trong việc nắm bắt các tính năng dành riêng cho nhiệm vụ cho miền mục tiêu. Mặt khác, tinh chỉnh liên quan đến việc điều chỉnh các tham số LVM bằng cách sử dụng dữ liệu được gắn nhãn từ miền đích. Phương pháp này tăng cường khả năng thích ứng với nhiệm vụ hoặc miền mục tiêu, yêu cầu truy cập và sửa đổi tham số.

Cuối cùng, siêu học tập trung vào việc đào tạo một mô hình chung có khả năng thích ứng nhanh với các nhiệm vụ hoặc lĩnh vực mới với số điểm dữ liệu tối thiểu. Sử dụng thuật toán như MAML or Bò sát, siêu học tập cho phép LVM học hỏi từ các nhiệm vụ đa dạng, cho phép học chuyển giao hiệu quả trên các miền động. Phương pháp này đòi hỏi phải truy cập và sửa đổi các tham số LVM để triển khai hiệu quả.

Ví dụ về học chuyển giao theo miền cụ thể với LVM

Học chuyển giao cho LVM đã chứng tỏ thành công đáng kể trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Kiểm tra công nghiệp là một lĩnh vực đòi hỏi hiệu quả và chất lượng cao trong các mô hình thị giác máy tính, vì nó liên quan đến việc phát hiện và xác định các khiếm khuyết hoặc điểm bất thường trong các sản phẩm và linh kiện khác nhau. Tuy nhiên, kiểm tra công nghiệp phải đối mặt với những thách thức như kịch bản đa dạng và phức tạp, điều kiện môi trường khác nhau cũng như các tiêu chuẩn và quy định cao.

Học chuyển giao có thể giúp vượt qua những thách thức này bằng cách tận dụng các LVM được đào tạo trước trên các bộ dữ liệu có mục đích chung và tinh chỉnh chúng trên dữ liệu theo miền cụ thể. Ví dụ: nền tảng LandingLens của LandingAI cho phép người dùng tạo các dự án thị giác máy tính tùy chỉnh để kiểm tra công nghiệp mà không cần có kinh nghiệm viết mã. Nó sử dụng LVM dành riêng cho từng miền để đạt được hiệu suất cao trong các tác vụ thị giác máy tính ở phía sau, chẳng hạn như phát hiện lỗi hoặc định vị đối tượng, với ít dữ liệu được gắn nhãn hơn.

Tương tự như vậy, trong ngành giải trí, học chuyển giao góp phần tạo nên sự sáng tạo và đa dạng trong các mô hình thị giác máy tính. Mô hình CLIP của OpenAI, được thiết kế cho các tác vụ như tạo hình ảnh từ mô tả văn bản, cho phép người dùng tạo nội dung trực quan đa dạng, chẳng hạn như tạo hình ảnh về “một con rồng" hoặc "một bức tranh của Picasso.” Ứng dụng này cho thấy cách học chuyển giao trao quyền cho việc tạo và xử lý nội dung trực quan cho mục đích nghệ thuật và giải trí, giải quyết các thách thức liên quan đến kỳ vọng của người dùng, cân nhắc về đạo đức và chất lượng nội dung.

Lời kết

Tóm lại, học chuyển giao nổi lên như một chiến lược mang tính biến đổi để tối ưu hóa LVM. Bằng cách điều chỉnh các mô hình được đào tạo trước cho phù hợp với các miền cụ thể, việc học chuyển giao sẽ giải quyết các thách thức, giảm sự phụ thuộc vào dữ liệu và tăng tốc độ hội tụ. Cách tiếp cận này nâng cao hiệu quả của LVM trong các nhiệm vụ theo miền cụ thể. Nó biểu thị một bước quan trọng hướng tới việc thu hẹp khoảng cách giữa đào tạo có mục đích chung và các ứng dụng chuyên biệt, đánh dấu một tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực này.