انواع مدل های هوش مصنوعی در بینا اکسپرتز_ DETR
DETR یک مدل تشخیص شی مبتنی بر ترانسفورماتور است که از معماری رمزگذار - رمزگشای ترانسفورماتور برای تشخیص اشیا در تصاویر استفاده می کند.
در BinaExperts از مدل های هوش مصنوعی مختلفی استفاده می شود که عناوین آنها در زیر آمده است. در ادامه طی این مقاله به معرفی مدل DETR ودر بخش های بعدی مدل های دیگر هر کدام به تفصیل شرح داده شده است.
· YOLO
· CenterNet
· EfficientNet
· Faster R-CNN
· Single Shot Multibox Detector (SSD)
· DETR
· DETECTRON2 FASTER RCNN
· RETINANET
DETR (DEtection TRansformer)
DETR (تبدیل کننده تشخیص) یک معماری تشخیص شی محبوب است که توجه همه را در جامعه بینایی کامپیوتر به خود جلب کرده است.
DETR چیست؟
DETR یک مدل تشخیص شی مبتنی بر ترانسفورماتور است که از معماری رمزگذار - رمزگشای ترانسفورماتور برای تشخیص اشیا در تصاویر استفاده می کند. این مدل در مقاله "تشخیص اجسام سرتاسری با ترانسفورماتورها" توسط Carion و همکاران در سال 2020 معرفی شد.
اجزای کلیدی:
رمزگذار: یک رمزگذار ترانسفورماتور برای استخراج ویژگی ها از تصویر ورودی استفاده می شود. این شبیه به رمزگذار در مدل زبان BERT است.
رمزگشا: رمزگشای ترانسفورماتور برای تولید جعبه های مرزی و احتمالات کلاس برای هر شی در تصویر استفاده می شود.
نقاط پرس و جو: DETR از مجموعه ای از نقاط پرس و جو استفاده می کند که در طول آموزش یاد می گیرند تا جعبه های محدود کننده و احتمالات کلاس ایجاد کنند.
تابع ضرر(برای محاسبه خطا): این مدل از ترکیبی از توابع ضرر L1 برای رگرسیون جعبه مرزی و از توابع ضرر آنتروپی متقابل باینری برای پیش‌بینی کلاس استفاده می‌کند.
ویژگی ها:
|
ü
End-to-End DETR: یک مدل سرتاسری است، به این معنی که می توان آن را مستقیماً در کار تشخیص بدون
نیاز به اجزای اضافی مانند RPN (شبکه های پیشنهاد منطقه) یا مراحل پس از پردازش آموزش داد. |
|
ü
معماری ترانسفورماتور: معماری ترانسفورماتور امکان پردازش موازی ویژگی‌ها را فراهم می‌کند که می‌تواند
توانایی مدل را برای مدیریت صحنه‌های پیچیده و اشیا متعدد بهبود بخشد. |
|
ü
انعطاف پذیری: DETR را می توان به راحتی برای وظایف
تشخیص مختلف، مانند تقسیم بندی نمونه یا تشخیص نقطه کلید، سازگار کرد. |
چالش ها و محدودیت ها:
هزینه محاسباتی: DETR به دلیل معماری ترانسفورماتور از نظر محاسباتی گران است، که می تواند استقرار آن را بر روی دستگاه های دارای محدودیت منابع چالش برانگیز کند.
زمان آموزش: آموزش یک مدل DETR به دلیل تعداد زیاد پارامترها و نیاز به تنظیم دقیق گسترده می تواند زمان بر باشد.
برازش بیش از حد: مدل‌های DETR می‌توانند مستعد برازش بیش از حد شوند، به‌ویژه زمانی که با مجموعه داده‌های کوچک یا داده‌های آموزشی محدود سروکار دارند.
برنامه های کاربردی:
· تشخیص اشیا: DETR برای کارهای مختلف تشخیص اشیا، از جمله تشخیص عابر پیاده، تشخیص چهره و رانندگی مستقل استفاده شده است.
· یادگیری چند وظیفه ای: DETR را می توان برای انجام چندین کار به طور همزمان گسترش داد، مانند تشخیص اشیا و تقسیم بندی.
· کاربردهای دنیای واقعی: DETR این پتانسیل را دارد که در سناریوهای دنیای واقعی مانند وسایل نقلیه خودران، سیستم های نظارتی و تصویربرداری پزشکی استفاده شود.
جمع بندی:
به طور خلاصه، DETR یک معماری تشخیص شی قدرتمند است که نتایج امیدوارکننده‌ای را در کاربردهای مختلف نشان داده است. در حالی که محدودیت های خود را دارد، این پتانسیل را دارد که انقلابی در زمینه بینایی کامپیوتر و تشخیص اشیا ایجاد کند.
