پیشرفت بینایی کامپیوتر(Dino V2) با یادگیری خود نظارتی

برای درک بهتر پیشرفت بینایی کامپیوتر، باید درکی مناسبی از بینایی کامپیوتر داشته باشیم. بینایی کامپیوتر بخشی از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است که با کمک ان میتوان درک بصری و دریافت اطلاعات بینایی برای کامپیوتر را امکان پذیر کرد. ممکن است گمان کنید که با یک دوربین میتوانید این کار را به راحتی انجام دهید اما دقت کنید که برای اینکه کامپیوتر شما این اطلاعات و تصاویر را درک و تفسیر کرده و از آن داده های مناسبی را  استخراج کند نیازمند بینایی کامپیوتر هستید.

پیشرفت بینایی کامپیوتر با یادگیری خود نظارتی که Dino V2  نام دارد، یک قابلیت از هوش مصنوعی فیسبوک میباشد که برای بینایی کامپیوتر از(یادگیری خود نظارتی) استفاده میکند تا با آنچه سیستم های هوش مصنوعی از قابلیت درک و تحلیل تصاویر بدست آورده اند مفاهیم و داده های بسیاری استخراج کند.

یادگیری خود نظارتی، بینایی کامپیوتر به این صورت است می باشد مدل های هوش مصنوعی بدون استفاده از داده های برچسب دار میتوانند یادگیری را فرا بگیرند. این فرایند بدون نیاز به برچسب های انتخابی میتواند داده ای بصری را استخراج کند که باعث افزایش آموزش مدل های بینایی بزرگتر میشود.

کاربردهای  Dino V2  

این فرایند با تحلیل دقیق و سریع تصاویر پزشکی میتواند به تشخیص و درمان بیماری ها کمک کند، همچنین می تواند از آن برای استفاده های پیچیده تر مانند تجزیه و تحلیل تصاویر ترافیکی خودروهای خودران کمک گرفت. این فرایند میتواند با پردازش و تحلیل داده های ویدیویی کمک بسزایی در نظارت امنیتی انجام دهد. این الگوریتم طیف وسیعتر از آنچه گفته شد را میتواند در برگیرد که با ادامه این پیشرفت و فناوری ها بهینه تر و دقیق تر میتوان از ان استفاده کرد.

پیشرفت های Dino V2

عملکرد مناسب: یکی از پیشرفت هایی که توسط این فرایند ایجاد شده است عملکرد بهتر و قابل توجه تری نسبت به گذشته بینایی کامپیوتر میباشد که شامل تشخیص اشیا تقسیم بندی و طبقه بندی تصاویر به صورت معنایی است، میشود.

کارایی گسترده: پیشرفت ایجاد شده توسط این قابلیت فواید گسترده ای داشته است. طبقه بندی ها و سیستم های تشخیص تصویر به صورت دقیق تری انجام می شود که در مجموع مدل هایی بینایی کامپیوتر را با دقت بیشتری انجام میدهد و علاوه بر این پیشرفت های بسیاری در تصویر برداری پزشکی، خودروهای خودران و سایر حوزه هایی که درک بصری در آن نقش بسزایی دارد را در بردارد.

قدرت یادگیری خود نظارتی: این فرایند بر پایه خود نظارتی میباشد به این صورت که نیازمند به داده های برچسب دار نمی باشد، مدل های خود را برای درک الگو های بصری و استخراج داده های بدون برچسب، آموزش میدهد که در نتیجه زمان و هزینه کمتری بکار میرود همچنین داده ها با دقت بالاتری استخراج میشوند.

پیش آموزش و تنظیم دقیق : چهارچوبی که برای Dino V2 تشکیل شده است پیش آموزش و تنظیم دقیق است. در پیش آموزش مدل از تصاویر بدون برچسب استفاده میکند که این امر با استفاده از representation learning pretext -invariant امکان پذیر است. مرحله دوم که شامل تنظیم دقیق است، مدل از پیش آموزش دیده با استفاده از داده های برچسب گذاری شده برای کارهای ویژه مثل طبقه بندی تصویر یا تشخیص شی، بهینه تر میشود.

آموزش بازنمایی پیشرفته: در این قابلیت یک تابع هم جنسی وجود دارد که شباهت بین جفت های مثبت را به حداکثر و جفت های منفی را به حداقل میرساند. این قابلیت باعث میشود که مدل جزئیات دقیق تری را در نظر گرفته و آنها را ثبت کند و ویژگی های متمایز را کنار بگذارد.

ترانسفورمرهای بینای: در این فرایند از ترانسفورهای بینایی ViTs برای یادگیری بازنمایی بصری استفاده میکند. این قابلیت با درنظر گرفتن تصاویر به صورت دنباله های از وصله، عملکرد بسزایی را در بینایی کامپیوتر را نشان میدهد. Dino V2 با این عمل یادگیری خود نظارتی خود را گسترش میدهد و مدل را قادر به درک و ضبط اطلاعات بصری میکند.

نتیجه گیری 

این فرایند با استفاده از یادگیری خود نظارتی و ترانسفورمرهای بینایی برای پیشرفت عملکرد بهتر بینایی کامپیوتر عمل میکند که نیازمند به داده های برچسب دار نمیباشد، همین امر باعث شده تا این پیشرفت مقرون به صرفه باشد و سرعت روند کار را بهینه تر کند. با گذشت زمان و پیشرفت علم هوش مصنوعی این قابلیت نیز ارتقا پیدا میکند.