در حوزه شبکه های عصبی ، مؤلفه های مختلف نقش مهمی در شکل دادن به عملکرد و کارآیی سیستم کلی دارند. یکی از این عناصر مهم که در زمان های اخیر امواج ایجاد کرده است ، سر لنگر است. من به عنوان یک تأمین کننده افتخار از سرهای لنگر ، من هیجان زده ام که به پیچیدگی هایی که چگونه سرهای لنگر در شبکه های عصبی کار می کنند و اهمیت آنها را روشن می کنم ، هیجان زده ام.
درک شبکه های عصبی
قبل از اینکه به جزئیات سرهای لنگر بپردازیم ، درک اساسی از شبکه های عصبی ضروری است. شبکه های عصبی مجموعه ای از الگوریتم ها هستند ، که پس از مغز انسان به صورت شل و ول مدل سازی شده است ، برای تشخیص الگوهای طراحی شده است. آنها داده های حسی را از طریق نوعی درک دستگاه ، برچسب زدن یا خوشه بندی ورودی خام تفسیر می کنند. الگویی که آنها تشخیص می دهند عددی است ، موجود در بردارها ، که در آن همه داده های واقعی - چه تصاویر ، صدا ، متن یا سری زمانی ، باید ترجمه شوند.
یک شبکه عصبی معمولی از یک لایه ورودی ، یک یا چند لایه پنهان و یک لایه خروجی تشکیل شده است. هر لایه از چندین نورون تشکیل شده است و این نورون ها از طریق اتصالات وزنی به هم پیوسته اند. وزن ها در طی فرایند آموزش تنظیم می شوند تا تفاوت بین خروجی پیش بینی شده و خروجی واقعی به حداقل برسد.
سر لنگر چیست؟
درسر لنگردر زمینه شبکه های عصبی یک ماژول تخصصی است که اغلب در کارهای تشخیص شی استفاده می شود. تشخیص شیء فرایند شناسایی و بومی سازی اشیاء مورد علاقه در یک تصویر یا یک فیلم است. سرهای لنگر برای پیش بینی حضور اشیاء در موقعیت ها ، مقیاس ها و نسبت های مختلف در یک تصویر طراحی شده اند.
سرهای لنگر چگونه کار می کنند
تولید لنگر
اولین قدم در عملکرد یک سر لنگر نسل لنگر است. لنگرها جعبه های محدود از پیش تعریف شده با مقیاس های مختلف و نسبت ابعاد هستند که در فواصل منظم در سراسر نقشه ویژگی یک تصویر قرار می گیرند. این لنگرها به عنوان نقطه شروع برای فرآیند تشخیص عمل می کنند. به عنوان مثال ، در یک نقشه ویژگی از اندازه (H \ Times W) ، می توانیم در هر سلول شبکه چندین لنگر تولید کنیم. تعداد لنگرها در هر سلول شبکه بستگی به تعداد مقیاس ها و نسبت های ابعادی که ما انتخاب می کنیم.
بیایید بگوییم که ما (k) نسبت ابعاد مختلف و مقیاس های مختلف داریم. سپس ، در هر سلول شبکه ، لنگرهای (K \ Times) را خواهیم داشت. این لنگرها طیف گسترده ای از اندازه ها و شکل های شیء ممکن را پوشش می دهند و احتمال تشخیص اشیاء با ابعاد مختلف را افزایش می دهد.
استخراج ویژگی
پس از تولید لنگرگاه ها ، مهره های سر لنگر از نقشه ویژگی در مکانهای مربوط به هر لنگر ویژگی ها را نشان می دهد. این ویژگی ها سپس برای پیش بینی اینکه آیا یک شی در کادر محدودیت لنگر وجود دارد و در این صورت ، مکان و کلاس دقیق شیء استفاده می شود.
فرآیند استخراج ویژگی اغلب شامل لایه های حلقوی است که برای ضبط اطلاعات محلی و جهانی در مورد اشیاء طراحی شده اند. این لایه های حلقوی برای یادگیری ویژگی های مربوطه که کلاس های مختلف اشیاء را متمایز می کند ، آموزش دیده اند.
طبقه بندی و رگرسیون
پس از استخراج ویژگی ، سر لنگر دو کار اصلی را انجام می دهد: طبقه بندی و رگرسیون.
طبقه بندی: وظیفه طبقه بندی این است که مشخص شود که آیا یک لنگر حاوی یک شیء است یا فقط پس زمینه است. این به طور معمول با استفاده از یک لایه SoftMax انجام می شود که توزیع احتمال را در کلاس ها ، از جمله کلاس پس زمینه ، خروجی می کند. به عنوان مثال ، اگر ما در حال تشخیص اتومبیل ، عابر پیاده و دوچرخه هستیم ، لایه SoftMax احتمال اینکه یک لنگر حاوی یک ماشین ، عابر پیاده ، دوچرخه یا فقط پس زمینه باشد ، خروجی می کند.
رگرسیون: وظیفه رگرسیون اصلاح موقعیت و اندازه جعبه محدود کننده لنگر برای متناسب با جسم واقعی است. این کار با پیش بینی جبران خسارت در مختصات مرکز ، عرض و ارتفاع جعبه لنگر انجام می شود. سپس این جبران ها برای تنظیم جعبه لنگر برای دقیق تر کردن جسم استفاده می شوند.
بدون سرکوب حداکثر
پس از مراحل طبقه بندی و رگرسیون ، ممکن است با چندین جعبه محدود کننده همپوشانی که پیش بینی همان شی را پیش بینی می کنند ، به پایان برسیم. برای از بین بردن این جعبه های اضافی ، فرایندی به نام سرکوب غیر حداکثر (NMS) اعمال می شود. NMS جعبه محدودیت را با بالاترین امتیاز اعتماد به نفس انتخاب می کند و تمام جعبه های دیگر را که دارای همپوشانی بالایی هستند (معمولاً با تقاطع بیش از اتحادیه ، IOU) با جعبه انتخاب شده سرکوب می کند.
اهمیت سرهای لنگر در شبکه های عصبی
سرهای لنگر در کارهای تشخیص شیء چندین مزیت دارند.
انعطاف پذیری
با استفاده از لنگرهایی با مقیاس های مختلف و نسبت ابعاد ، سرهای لنگر می توانند اشیاء با اندازه ها و شکل های مختلف را کنترل کنند. این باعث می شود آنها برای تشخیص اشیاء در طیف گسترده ای از سناریوها ، از اشیاء کوچک در تصاویر بزرگ گرفته تا اشیاء بزرگ در تصاویر کوچک ، مناسب باشند.
کارایی
سرهای لنگر از نظر محاسباتی کارآمد هستند زیرا در یک مجموعه ثابت از لنگرهای از پیش تعریف شده کار می کنند. این باعث کاهش پیچیدگی فرآیند تشخیص در مقایسه با روشهایی می شود که سعی می کنند اشیاء را به روشی نامشخص جستجو کنند.
دقت بالا
ترکیبی از طبقه بندی و وظایف رگرسیون در سرهای لنگر امکان تشخیص دقیق شی را فراهم می کند. مرحله رگرسیون به جریمه کمک می کند - جعبه های محدود را تنظیم کنید ، در حالی که مرحله طبقه بندی تضمین می کند که کلاس صحیح به هر شی اختصاص داده شود.
برنامه های سر لنگر
سرهای لنگر به طور گسترده در برنامه های مختلف استفاده می شود ، از جمله:
وسایل نقلیه خودمختار
در وسایل نقلیه خودمختار ، تشخیص شیء برای کارهایی مانند تشخیص عابر پیاده ، تشخیص وسایل نقلیه و تشخیص علائم ترافیک بسیار مهم است. سرهای لنگر می توانند در تشخیص دقیق این اشیاء در زمان واقعی و اطمینان از ایمنی و کارآیی وسیله نقلیه کمک کنند.
سیستم های نظارتی
سیستم های نظارتی برای نظارت و تجزیه و تحلیل حرکت افراد و اشیاء در یک منطقه معین به تشخیص شیء متکی هستند. از سرهای لنگر می توان برای تشخیص متجاوزان ، نظارت بر جریان ترافیک و شناسایی فعالیتهای مشکوک استفاده کرد.
تصویربرداری پزشکی
در تصویربرداری پزشکی ، از تشخیص شی برای شناسایی بیماری ها ، تومورها و سایر ناهنجاری ها در اشعه X ، اسکن CT و تصاویر MRI استفاده می شود. سران لنگر می توانند در تشخیص دقیق این اشیاء کمک کنند و به پزشکان در تشخیص و برنامه ریزی درمانی کمک می کنند.
اجزای مرتبط در ماشین آلات ساختمانی
درست همانطور که سرهای لنگر در شبکه های عصبی مهم هستند ، در ماشین آلات ساخت و ساز نیز مؤلفه های بسیار مهمی وجود دارد. به عنوان مثال ،دوک دوتایی دکل حفارییک بخش اساسی از دکل حفاری است. این نیروی چرخشی مورد نیاز برای رانندگی را فراهم می کندمته میله برای حفاریبه زمین این مؤلفه ها با هم کار می کنند تا از عملکرد کارآمد ماشین آلات ساختمانی اطمینان حاصل کنند ، مشابه نحوه کار اجزای مختلف در یک شبکه عصبی برای دستیابی به تشخیص دقیق شی.
چرا سرهای لنگر ما را انتخاب کنید
به عنوان تأمین کننده سرهای لنگر ، ما در ارائه محصولات با کیفیت بالا افتخار می کنیم. سرهای لنگر ما با استفاده از جدیدترین فناوری طراحی شده و برای عملکرد و دقت بهینه شده اند. ما تیمی از متخصصان داریم که دائماً در حال بهبود طراحی و عملکرد محصولات ما هستند.
سرهای لنگر ما نیز بسیار قابل تنظیم هستند. ما می توانیم با توجه به الزامات خاص پروژه شما ، تعداد مقیاس ها ، نسبت ابعاد و سایر پارامترها را تنظیم کنیم. این که آیا شما در حال کار بر روی یک پروژه تحقیقاتی در مقیاس کوچک یا یک برنامه صنعتی در مقیاس بزرگ هستید ، می توانیم سر لنگر مناسب را برای شما فراهم کنیم.
برای تهیه با ما تماس بگیرید
اگر به سران لنگر ما علاقه دارید یا در مورد نحوه کار آنها در شبکه های عصبی سؤالی دارید ، ما شما را تشویق می کنیم تا به ما دسترسی پیدا کنید. ما همیشه آماده بحث و گفتگو در مورد نیازهای شما هستیم و بهترین راه حل ها را برای شما فراهم می کنیم. برای شروع روند تهیه و پروژه های تشخیص شیء خود را به سطح بعدی با ما تماس بگیرید.
منابع
- Redmon ، J. ، & Farhadi ، A. (2018). yolov3: یک پیشرفت افزایشی. arxiv preprint arxiv: 1804.02767.
- Ren ، S. ، He ، K. ، Girshick ، R. ، & Sun ، J. (2015). سریعتر R - CNN: به سمت واقعی - تشخیص شیء زمان با شبکه های پیشنهادی منطقه. پیشرفت در سیستم های پردازش اطلاعات عصبی.
- Lin ، Ty ، Goyal ، P. ، Girshick ، R. ، He ، K. ، & Dollár ، P. (2017). از دست دادن کانونی برای تشخیص شی متراکم. مجموعه مقالات کنفرانس بین المللی IEEE در مورد چشم انداز رایانه.