Использование моделей EfficientNet для классификации изображений

info@vsetut.pro

Стать автором

Вернуться

15.07.2024 07:44:16 | Хабр

Хабы: Блог компании Сбер, Машинное обучение, Обработка изображений

Искусственные нейронные сети (ИНС) — мощный инструмент в области компьютерного зрения, особенно в задачах классификации изображений. Эта область применения была одной из первых, для которой ИНС были разработаны. Например, перцептрон Розенблатта [1], созданный в 1957 году, является одним из самых ранних примеров ИНС, способной классифицировать изображения.

Свёрточные нейронные сети (СНС) [2] стали особенно популярными благодаря их способности эффективно обрабатывать изображения. Они используют механизмы, подобные тем, которые используются человеческим мозгом для обнаружения форм и текстур, что делает их идеальными для задач классификации изображений.

Однако выбор оптимальной архитектуры СНС может быть сложной задачей. Необходимо найти баланс между высокой точностью классификации и эффективным использованием ресурсов. Это включает в себя настройку глубины сети, размера фильтров и других параметров. В 2019 году команда исследователей из Google AI представила решение этой проблемы. Они разработали серию архитектур моделей под названием EfficientNet [3]. Эти модели отличаются высокой степенью эффективности и легко настраиваются. Они позволяют классифицировать изображения с высокой точностью, при этом потребляя минимальное количество ресурсов. EfficientNet стало значительным шагом вперед в развитии ИНС для классификации изображений и продолжает быть актуальным до сих пор.

Подробнее