Guida per principianti alle reti neurali convoluzionali (CNN): spiegazione passo passo

Il Deep Learning ha facilitato molteplici approcci alla visione artificiale, al calcolo cognitivo e all'elaborazione raffinata dei dati visivi. Uno di questi casi è l'uso della CNN o delle reti neurali convoluzionali per la classificazione di oggetti o immagini. Gli algoritmi della CNN forniscono un enorme vantaggio nella classificazione basata sulla visualizzazione, consentendo alle macchine di percepire il mondo che li circonda (sotto forma di pixel) come fanno gli esseri umani.

La CNN è fondamentalmente un algoritmo di riconoscimento che consente alle macchine di essere addestrate a sufficienza per elaborare, classificare o identificare una moltitudine di parametri dai dati visivi ai livelli. Ciò promuove l'identificazione avanzata degli oggetti e la classificazione delle immagini consentendo a macchine o software di identificare accuratamente gli oggetti richiesti dai dati di input.

I sistemi basati sulla CNN apprendono dai dati di addestramento basati su immagini e possono classificare immagini di input o dati visivi futuri sulla base del suo modello di addestramento. Finché il set di dati utilizzato per l'addestramento contiene una serie di utili segnali visivi (dati spaziali), l'immagine o il classificatore di oggetti sarà estremamente accurato.

La CNN è uno degli approcci di deep learning più popolari utilizzati oggi in implementazioni popolari come il sistema di classificazione delle immagini di Google Lens o in veicoli autonomi come Tesla. Ciò è dovuto in particolare all'affidabile riconoscimento dei modelli che è possibile con l'aiuto della CNN, oltre al rilevamento di oggetti.

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Applicazioni della CNN

L'uso di sistemi basati sulla CNN può essere visto nei sistemi di sicurezza, nei sistemi di difesa, nella diagnostica medica, nell'analisi delle immagini, nella classificazione dei media e in altri software di riconoscimento. Ad esempio, la CNN può essere utilizzata con RNN (Recurrent Neural Network) per creare software di riconoscimento video o riconoscitori di azioni.

Si tratta di un'applicazione più avanzata della classificazione video che può consentire ai sistemi di identificare oggetti in tempo reale dai video analizzando le informazioni spaziali disponibili nei fotogrammi che in sequenza formano il video.

La sequenza di questi frame contiene anche informazioni temporali che aiutano a modellare i dati attraverso l'elaborazione spaziale e temporale, consentendo l'uso di un'architettura ibrida composta sia da convoluzioni che da strati ricorrenti. Le auto Tesla e i veicoli Waymo utilizzano la CNN per riconoscere e classificare diversi aspetti delle strade e degli oggetti o dei veicoli in arrivo con l'aiuto dei dati acquisiti dalle telecamere in tempo reale.

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Le reti neurali potenziano i sistemi dei veicoli con il rilevamento della linea, la segmentazione dell'ambiente, la navigazione e la guida automatizzata. Queste capacità consentono alle auto a guida autonoma di prendere decisioni complesse basate su schemi di classificazione come evitare oggetti, cambiare corsia, accelerare, rallentare o fermarsi completamente frenando se necessario.

Tuttavia, si tratta di implementazioni più avanzate della CNN che richiedono hardware e sensori come GPS, RADAR, LiDAR, nonché enormi quantità di dati di addestramento e ambienti di elaborazione ad alte prestazioni. Questi aiutano i modelli di deep learning a diventare sistemi decisionali che elaborano i dati in entrata dai sensori in tempo reale e intraprendono azioni pertinenti.

Utilizzando i dati dei sensori, la telecamera di visione fornisce anche una percezione 3D dell'ambiente (ricostruzione visiva, analisi della profondità ecc.) e può analizzare la distanza con precisione (tramite laser). Pertanto, il modello può prevedere la posizione futura di veicoli o oggetti, decidendo infine la migliore linea d'azione.

I modelli CNN si basano su classificazione, segmentazione, localizzazione e quindi creano previsioni. Ciò consente a queste auto di reagire quasi come farebbero i cervelli umani in una determinata situazione o talvolta anche in modo più efficace rispetto ai conducenti umani.

La CNN sta davvero colmando il divario tra macchine e esseri umani, specialmente quando si tratta di visione artificiale e rilevamento di obiettivi. Tuttavia, per comprendere le CNN, dobbiamo prima conoscere le reti neurali e iniziare con l'utilizzo di algoritmi CNN per dati visivi bidimensionali.

Che cos'è una rete neurale nell'apprendimento profondo?

Il Deep Learning è uno dei rami più importanti del Machine Learning e utilizza le ANN o le Reti Neurali Artificiali (ANN) per essere implementato come metodologia di Machine Learning supervisionato, non supervisionato o semisupervisionato. Questi tipi di modelli di Machine Learning si basano su più livelli di elaborazione per lavorare su funzionalità di livello superiore nei dati.

I livelli sono fondamentalmente più nodi o blocchi che sono impilati insieme come unità di calcolo. Questi strati emulano efficacemente i neuroni umani e funzionano allo stesso modo del cervello umano. Costruendo progressivamente livelli, un modello può diventare molto più avanzato del livello di input iniziale che conteneva solo dati pre-elaborati.

Gli algoritmi della rete neurale estraggono l'output che può alimentare i calcoli ai livelli futuri fino al raggiungimento del livello di output finale. Questo forma una rete in cui tutti i nodi di ogni livello successivo sono collegati a un singolo nodo del livello precedente. Ogni volta che i modelli utilizzano più di due livelli, vengono classificati come reti neurali profonde (DNN). Queste reti non formano un ciclo e consentono più livelli di percezione, introducendo così varie dimensioni anche nelle previsioni e nell'elaborazione dei dati.

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Di seguito sono riportati alcuni framework comuni utilizzati per il Deep Learning:

• TensorFlow
• Cheras
• Apache MXNet

Che cos'è una rete neurale convoluzionale?

Le reti neurali convoluzionali sono un tipo di ANN che vengono utilizzate principalmente per lavorare sui dati dei pixel per elaborare le immagini o per il riconoscimento delle immagini. Le CNN vengono utilizzate in Deep Learning per attività generative e descrittive che utilizzano la visione artificiale e sistemi basati su raccomandazioni.

La CNN è una ANN più efficiente simile ai DNN ma riduce comunque le complessità di una rete neurale feedforward. Questo perché la CNN generalmente si basa su due livelli, il livello della mappa delle caratteristiche e il livello di estrazione delle caratteristiche. L'input di ciascun nodo estrae la caratteristica locale dal campo ricettivo locale del livello precedente.

La relazione posizionale tra le caratteristiche locali e le altre caratteristiche viene tracciata o mappata una volta completata l'estrazione. Per rendere la risoluzione finale più accurata, i livelli di convoluzione sono seguiti da livelli di calcolo che calcolano le medie locali e l'estrazione secondaria delle caratteristiche. Anche se le CNN funzionano principalmente con due livelli, le previsioni sono estremamente accurate grazie all'incorporazione dell'estrazione multifunzionale e della distorsione dell'invarianza.

I nodi nello stesso piano della mappa delle caratteristiche possono apprendere contemporaneamente a causa della condivisione dei pesi. Ciò riduce le complessità nella rete e consente l'ingresso di immagini di input multidimensionali. A differenza di altre reti neurali, le CNN non richiedono che le immagini vengano trasformate in immagini a risoluzione inferiore poiché i requisiti di elaborazione sono bassi.

Questo modello è simile alle percezioni multistrato, tranne per il fatto che le CNN non sono soggette all'overfitting dei dati, rendendole così meno complesse. Ciò viene fatto regolarizzando l'approccio percettron multistrato attraverso la penalizzazione dei parametri o il taglio delle connessioni saltate.

Le CNN utilizzano il modello gerarchico nei dati per assemblare i modelli in base al loro livello di complessità. Le reti neurali convoluzionali richiedono a malapena alcuna pre-elaborazione rispetto ad altri algoritmi di classificazione, in particolare per immagini e video. Utilizzando la NLP, si possono persino utilizzare le CNN per applicazioni più avanzate nella robotica, nella diagnostica medica e nell'automazione. Le CNN funzionano alla grande con la maggior parte delle tecniche di apprendimento automatico non supervisionate e continuano a ottimizzare in modo indipendente i filtri del modello attraverso metodologie di apprendimento automatico.

Ecco alcune architetture disponibili delle CNN

• GoogleLeNet
• AlexNet
• LeNet
• Rete ZF
• ResNet
• Rete VGG

Ecco un esempio di implementazione della CNN

Assumiamo di dover classificare uccelli, gatti, cani, automobili e esseri umani da un insieme casuale di immagini. Per iniziare, dobbiamo prima trovare un set di dati di addestramento che possa essere utilizzato come benchmark per i calcoli futuri. Un esempio di un buon set di dati di addestramento sarebbe un set di dati di 50.000 immagini da 64 × 64 pixel di uccelli, gatti, cani, automobili e esseri umani.

Ognuna di queste destinazioni diventerà etichette di classe con valori interi associati. Le etichette delle classi saranno "uccelli", "gatti", "cani", "auto" e "umani", con valori di 0, 1, 2, 3 e 4. Una volta che il modello CNN è stato addestrato utilizzando questo set di dati e i benchmark , sarà in grado di identificare segnali visivi da dati di input casuali e quindi classificarli in base alle loro etichette. Il modello finale può identificare accuratamente i cinque diversi tipi di oggetti (etichette) da un insieme casuale di immagini che caratterizzano questi oggetti.

Ecco i passaggi necessari per costruire un modello CNN

• Caricamento del set di dati.
• Preparazione dei dati dei pixel.
• Definizione del modello.
• Valutazione del modello.
• Presentazione dei risultati.
• Campionamento completo.
• Sviluppare un modello di base.
• Implementare tecniche di regolarizzazione per il miglioramento del modello.
• Dati in aumento.
• Finalizzazione del modello e ulteriore valutazione.

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