¿Cómo lograr el reconocimiento de imágenes con una red neuronal artificial?
El reconocimiento de imágenes se refiere a la tecnología que permite que las computadoras reconozcan automáticamente objetos, escenas o características en las imágenes. La red neuronal artificial es un modelo matemático que imita la estructura y función del sistema nervioso biológico. Se compone de una gran cantidad de unidades de procesamiento simples (neuronas) conectadas entre sí y puede extraer características y leyes complejas de los datos a través del aprendizaje.
Los pasos básicos de la red neuronal artificial para realizar el reconocimiento de imágenes son los siguientes:
1. Preprocesamiento de datos. Este paso consiste en convertir los datos de la imagen original en un formato adecuado para la entrada a la red neuronal, como ajustar el tamaño, el color, el contraste, etc. de la imagen y realizar el aumento de datos (aumento de datos), es decir, generar más imágenes rotando, recortando, volteando, etc. Muestras de entrenamiento para mejorar la capacidad de generalización del modelo.
2. Extracción de características. Este paso consiste en utilizar la red neuronal convolucional (CNN) para extraer automáticamente características útiles de la imagen. La red neuronal convolucional es una red neuronal artificial especial, que consta de múltiples capas convolucionales, capas de agrupación y capas completamente conectadas. La capa convolucional utiliza un conjunto de filtros de aprendizaje (filtro) para realizar la percepción local y la extracción de características en la imagen de entrada, y la capa de agrupación reduce la muestra de la salida de la capa convolucional para reducir la cantidad de parámetros y cálculos. aplanar la salida de la capa de agrupación y realizar tareas como clasificación o regresión.
3. Formación de modelos. Este paso es utilizar el algoritmo de retropropagación (backpropagation) y el optimizador (optimizador) para actualizar los parámetros en la red neuronal convolucional, de modo que el modelo pueda lograr el objetivo de minimizar o maximizar bajo la función de pérdida dada (función de pérdida). La función de pérdida se usa para medir la diferencia entre el resultado de predicción del modelo y la etiqueta real. Las funciones de pérdida comunes incluyen entropía cruzada (entropía cruzada), error cuadrático medio (error cuadrático medio), etc. El optimizador se usa para ajustar la actualización de parámetros rate y los optimizadores comunes incluyen descenso de gradiente estocástico, Adam, RMSprop, etc.
4. Evaluación del modelo. Este paso consiste en utilizar el conjunto de prueba (test set) o el conjunto de validación (validation set) para evaluar el rendimiento del modelo en datos no vistos y detectar si el modelo tiene problemas como sobreajuste o ajuste insuficiente. Los indicadores de evaluación comunes incluyen exactitud, precisión, recuperación, puntaje F1, matriz de confusión, etc.
5. Modelo de solicitud. Este paso consiste en implementar el modelo entrenado en escenarios de aplicaciones reales, como reconocimiento facial , reconocimiento de matrículas, análisis de imágenes médicas, etc., y actualizar y optimizar el modelo en función de la información de retroalimentación.