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 RETINANET می پردازیم. در بخش های قبل مدل های دیگر، هر کدام به تفصیل شرح داده شد.

·         YOLO

·         CenterNet

·         EfficientNet

·         Faster R-CNN

·         Single Shot Multibox Detector (SSD)

·         DETR

·         DETECTRON2 FASTER RCNN

·         RETINANET

مدل RETINANET

RETINANET یک مدل پیشرفته برای تشخیص اشیا است که توسط محققان شرکت Facebook AI Research (FAIR) توسعه یافته است. این مدل به دلیل استفاده از روش Focal Loss برای بهبود دقت تشخیص اشیا در مقابل عدم تعادل دسته‌ها (class imbalance) مورد توجه قرار گرفته است. در این پست به بررسی ویژگی‌ها و کاربردهای مدل RETINANET می‌پردازیم.

ویژگی‌های مدل  RETINANET

معماری شبکه

RETINANET از یک شبکه عصبی عمیق کانولوشنی استفاده می‌کند که شامل یک شبکه Backbone برای استخراج ویژگی‌ها و دو شبکه فرعی برای دسته‌بندی و موقعیت‌یابی اشیا است. این مدل به صورت کاملاً سراسری آموزش داده می‌شود.

Focal Loss

یکی از ویژگی‌های بارز  RETINANET ، استفاده از تابع هزینه Focal Loss است. این تابع هزینه برای مقابله با مشکل عدم تعادل دسته‌ها طراحی شده و به مدل کمک می‌کند تا به دقت بیشتری در تشخیص اشیا در داده‌های نادری که به طور معمول نادیده گرفته می‌شوند، دست یابد.

دقت بالا

به دلیل استفاده از Focal Loss و معماری پیشرفته، RETINANET توانسته است به دقت بسیار بالایی در تشخیص اشیا دست یابد، حتی در تصاویر پیچیده و چالش‌برانگیز.

کارایی و سرعت بالا

RETINANET به گونه‌ای طراحی شده است که علاوه بر دقت بالا، از کارایی و سرعت مناسبی نیز برخوردار باشد. این مدل به خوبی می‌تواند در کاربردهای بلادرنگ (real-time) مورد استفاده قرار گیرد.

پشتیبانی از Detectron2

کتابخانه Detectron2 ابزارها و امکانات لازم برای استفاده و آموزش مدل RETINANET را فراهم می‌کند. این کتابخانه به کاربران امکان می‌دهد تا مدل را برای داده‌های خاص خود تنظیم و بهینه‌سازی کنند.

کاربردهای مدل  RETINANET

تشخیص اشیا در تصاویر و ویدیوها:

RETINANET می‌تواند به طور موثر برای تشخیص اشیا در تصاویر و ویدیوها استفاده شود. این کاربرد در حوزه‌هایی مانند نظارت تصویری، امنیت، خودروهای خودران و واقعیت افزوده بسیار مفید است.

تحلیل تصاویر پزشکی:

در حوزه پزشکی، RETINANET  می‌تواند برای تشخیص ناهنجاری‌ها و بیماری‌ها در تصاویر پزشکی مانند تصاویر رادیولوژی، فاکتورهای خونی در آزمایش خون و MRI استفاده شود، که به پزشکان در تشخیص سریع‌تر و دقیق‌تر کمک می‌کند.

شناسایی و دسته‌بندی موجودات زنده:

در زیست‌شناسی و محیط‌زیست، مدل RETINANET می‌تواند برای شناسایی و دسته‌بندی گونه‌های مختلف حیوانات و گیاهان در تصاویر طبیعی به کار رود، که به پژوهشگران در مطالعه تنوع زیستی و حفاظت از محیط‌ زیست کمک می‌کند.

تجارت الکترونیک:

در فروشگاه‌های آنلاین، RETINANET  می‌تواند برای تشخیص و دسته‌بندی محصولات در تصاویر استفاده شود، که به بهبود تجربه کاربری و جستجوی سریع‌تر و دقیق‌تر محصولات کمک می‌کند.

نتیجه‌گیری

مدل RETINANET به عنوان یک مدل پیشرفته در تشخیص اشیا، با دقت و کارایی بالای خود توانسته است کاربردهای گسترده‌ای در حوزه‌های مختلف پیدا کند. با استفاده از کتابخانه قدرتمند Detectron2، کاربران می‌توانند به سادگی از این مدل بهره‌برداری کرده و آن را برای نیازهای خاص خود تنظیم و آموزش دهند.

امیدواریم این پست توانسته باشد شما را با ویژگی‌ها و کاربردهای مدل RETINANET آشنا کند. نظرات و سوالات خود را در بخش تماس با ما به اشتراک بگذارید. اگر علاقه‌مند به یادگیری بیشتر درباره مدل‌های تشخیص اشیا و کاربردهای آن‌ها هستید، مقالات و مطالب دیگر ما در وبلاگ بینا اکسپرتز را از دست ندهید.

برای کسب اطلاعات بیشتر و شروع به کار با مدل های بینایی کامپیوتر موجود در پلتفرم بینا اکسپرتز، به  بینا اکسپرتز مراجعه کنید.