در BinaExperts از مدل های هوش مصنوعی مختلفی استفاده شده است که عناوین آن­ها در زیر آمده است. در ادامه طی این مقاله به معرفی EfficientNet و در 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

معرفی  EfficientNet تحولی در دنیای بینایی ماشین

در دنیای امروز، فناوری‌های بینایی ماشین نقش حیاتی در تحلیل تصاویر و ویدئوها ایفا می‌کنند. از کاربردهای پزشکی تا صنعت خودروسازی و امنیت، نیاز به مدل‌های دقیق و کارآمد روز به روز افزایش می‌یابد. در این میان، EfficientNet به عنوان یکی از پیشرفته‌ترین مدل‌های بینایی ماشین، توانسته است توجه بسیاری را به خود جلب کند. اما EfficientNet چیست و چه ویژگی‌هایی دارد که آن را از سایر مدل‌ها متمایز می‌کند؟ در این پست، به بررسی این مدل نوآورانه خواهیم پرداخت.

EfficientNet

مدل EfficientNet یک خانواده از مدل‌های شبکه‌های عصبی عمیق است که توسط محققان Google Brain معرفی شده است. این مدل‌ها به طور خاص برای بهینه‌سازی تعادل بین دقت و کارایی و به منظور به‌دست آوردن عملکرد برجسته با تعداد پارامترها و محاسبات بسیار کمتر نسبت به مدل‌های قبلی طراحی شده‌اند. EfficientNet از یک روش جدید به نام "مقیاس‌گذاری مرکب" (Compound Scaling) استفاده می‌کند که ابعاد عمق، عرض و رزولوشن شبکه را به صورت همزمان و هماهنگ افزایش می‌دهد. این روش باعث می‌شود تا مدل با استفاده از منابع کمتر، دقت بالاتری نسبت به مدل‌های قدیمی‌تر مانند ResNet و Inception داشته باشد.

ویژگی‌های کلیدی EfficientNet

·         مقیاس‌گذاری مرکب: برخلاف روش‌های سنتی که تنها یکی از ابعاد شبکه را افزایش می‌دهند، EfficientNet هر سه بعد عمق، عرض و رزولوشن را به صورت همزمان افزایش می‌دهد.  این امکان را به مدل می‌دهد که با بهره‌گیری کارآمد از منابع محاسباتی، عملکرد بهتری را به دست آورد.

·         بلوک‌های ساختاری کارآمد:  از بلوک‌های ساختاری کارآمد مانند کانولوشن‌های جدا شدنی در عمق، بلوک‌های معکوس و بلوک‌های فشرده‌سازی و محرک استفاده می‌کند تا پیچیدگی محاسباتی را کاهش دهد در حالی که دقت را حفظ می‌کند.

·         تعادل بین اندازه مدل و عملکرد: EfficientNet طیفی از مدل‌ها را ارائه می‌دهد که از نسخه‌های کوچکتر و کارآمدتر (مانند EfficientNet-B0) تا نسخه‌های بزرگتر و قدرتمندتر مانند EfficientNet-B7) متغیر است. کاربران می‌توانند بر اساس نیازهای خاص خود برای دقت و منابع محاسباتی، اندازه مدل مناسب را انتخاب کنند.

·         یادگیری انتقالی: مدل‌های EfficientNet بر روی مجموعه داده‌های بزرگی مانند ImageNet از قبل آموزش دیده هستند و انتقال یادگیری به وظایف پایینی با مقدار محدودی از داده‌های برچسب‌خورده را انجام می شود.

·         انعطاف پذیری در کاربرد: EfficientNet می‌تواند در زمینه‌های گسترده‌ای از وظایف بینایی کامپیوتری اعمال شود از جمله دسته‌بندی تصاویر، تشخیص اشیاء، تقسیم بندی و ... انعطاف‌پذیری و کارایی آن مناسب برای هر دو گروه محققان و کاربران است.

·         دقت بالا: EfficientNet توانسته است در بسیاری از چالش‌های بینایی ماشین، دقت بالاتری نسبت به سایر مدل‌ها کسب کند. به عنوان مثال، در دیتاست ImageNet، EfficientNet-B7 به عنوان بهترین مدل شناخته شده است.

·         کارایی بالا: با استفاده از مقیاس‌گذاری مرکب، EfficientNet نیاز به منابع کمتری برای رسیدن به دقت مشابه با سایر مدل‌ها دارد. این موضوع باعث می‌شود تا بتوان در محیط‌هایی با منابع محدود از این مدل استفاده کرد.

به طور کلی EfficientNet  به عنوان یک انتخاب محبوب برای وظایف مختلف بینایی کامپیوتری به دلیل عملکرد، کارایی و قابلیت بالا پیشنهاد می شود. این مدل‌ها نتایج برجسته‌ای را در مجموعه داده‌های مرجع کسب کرده‌اند در حالی که به تعداد کمتری پارامتر و محاسبات نسبت به مدل‌های دیگر نیاز دارند.

انواع مختلف EfficientNet:

EfficientNet-B0:

این کوچکترین و کارآمدترین نوع خانواده EfficientNet است. در مقایسه با مدل های بزرگتر پارامترها و محاسبات کمتری دارد اما همچنان عملکرد رقابتی را ارائه می دهد. EfficientNet-B0 برای سناریوهایی که منابع محاسباتی محدود دارند مناسب است.

EfficientNet-B1 تا B6:

 اندازه و پیچیدگی این مدل‌ها با پارامترها و محاسبات بیشتر در مقایسه با EfficientNet-B0 به تدریج افزایش می‌یابد. با افزایش شاخص مدل از B1 به B6، عمق، عرض و وضوح شبکه طبق روش مقیاس‌بندی ترکیبی افزایش می‌یابد و در نتیجه عملکرد بهبود می‌یابد.

EfficientNet-B7:

این بزرگترین و قدرتمندترین نوع خانواده EfficientNet است. دارای بالاترین تعداد پارامترها و محاسبات است و برای کاربردهایی که دقت بالایی مورد نیاز است و منابع محاسباتی محدودتر هستند مناسب است. EfficientNet-B7 عملکردی پیشرفته در مجموعه داده‌های معیار مختلف به دست می‌آورد.

کاربردهای EfficientNet

EfficientNet در بسیاری از کاربردهای مختلف بینایی ماشین مورد استفاده قرار گرفته است، از جمله:

·         تشخیص اشیاء: استفاده در سیستم‌های نظارت و امنیت برای تشخیص اشیاء و افراد.

·         تحلیل تصاویر پزشکی: کمک به پزشکان در تشخیص بیماری‌ها از روی تصاویر پزشکی مانند MRI و X-Ray.

·         خودروسازی: استفاده در سیستم‌های خودران برای تشخیص موانع و مسیرها.

·         فیلتر کردن محتوای نامناسب: استفاده در پلتفرم‌های شبکه‌های اجتماعی برای شناسایی و حذف محتوای نامناسب.

 نتیجه‌گیری

مدل‌های EfficientNet از قبل بر روی مجموعه‌های داده در مقیاس بزرگ مانند ImageNet آموزش داده شده‌اند و می‌توانند به‌خوبی تنظیم شوند یا به‌عنوان استخراج‌کننده ویژگی برای کارهایی مانند طبقه‌بندی تصویر، تشخیص اشیا، تقسیم‌بندی معنایی و موارد دیگر استفاده شوند. آنها تعادل خوبی بین اندازه مدل، کارایی محاسباتی و دقت ارائه می‌دهند و باعث می‌شود که در تحقیقات و صنعت برای انواع برنامه‌های بینایی کامپیوتری مورد استفاده قرار گیرند.

مدل EfficientNet به عنوان یکی از مدل‌های پیشرو در زمینه بینایی ماشین، با ترکیب دقت بالا و کارایی فوق‌العاده، توانسته است تحول بزرگی در این حوزه ایجاد کند. با استفاده از این مدل، می‌توان به بهبود عملکرد سیستم‌های بینایی ماشین در کاربردهای مختلف امیدوار بود. اگر به دنبال یک مدل کارآمد و دقیق برای پروژه‌های بینایی ماشین خود هستید، EfficientNet گزینه‌ای عالی برای شما خواهد بود. کاربران می توانند مدل مناسب EfficientNet  خود را در پلتفرم بینایی ماشین بینا اکسپرتز بر اساس نیازهای خاص خود برای دقت، منابع محاسباتی و دامنه برنامه انتخاب کنند.