Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
В НИУ ВШЭ ускорили работу нейросети по распознаванию изображений
Профессор НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде Андрей Савченко разработал алгоритм, работающий на 40 процентов быстрее аналогов. При этом потери в точности составили не более 0,5-1 процентов. Это позволит ускорить работу систем видеонаблюдения в режиме реального времени.
Результаты исследования опубликованы в журнале Information Sciences. Для распознавания изображений используются сверточные нейронные сети, которые представляют собой последовательность слоев. В каждом слое есть вход и выход. На вход первого слоя поступает цифровое описание изображения, которое преобразуется в другой набор чисел на выход.
Новое описание поступает на вход следующего слоя и так далее, до тех пор, пока в последнем слое не будет предсказан класс объекта, изображенного на снимке: например, человек, кошка или стул. Для этого нейросеть обучается на изображениях, класс которых заранее известен. Чем больше различных изображений каждого класса в наборе данных, тем точнее будет работать обученная сеть.
Если примеров мало, используется так называемый алгоритм дообучения (fine-tuning) нейросети. Сеть предварительно обучается распознавать изображения из похожего большого набора данных, решающего исходную задачу. Например, при обучении распознаванию лиц или их атрибутов (эмоции, пол, возраст) сеть предварительно обучают идентифицировать знаменитостей по их фотографиям.
Затем полученная нейросеть дообучается распознавать изображения из доступного небольшого набора данных, например, идентифицировать лица членов семьи или родственников в домашних системах видеонаблюдения. Чем больше глубина (число) слоев в нейронной сети, тем точнее она работает, то есть правильнее предсказывает тип объекта на изображении. Но с увеличением числа слоев нейросеть распознает объекты дольше.
Автору исследования, профессору НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде Андрею Савченко удалось до 40 процентов ускорить работу дообученных глубоких сверточных нейросетей произвольного вида, состоящих из 90-780 слоев, при этом контролируя потери в точности — не более 0,5-1 процента. Ученый опирался на статистические методы последовательного анализа и множественных сравнений (множественной проверки гипотез).
«Решение в задаче распознавания изображений принимает классификатор — специальный математический алгоритм, который получает на вход массив чисел (характерные признаки изображения), а на выходе выдает предсказание о том, к какому классу относится изображенный объект. Классификатор можно применять, подавая ему на вход выходы любого слоя нейронной сети. Для распознавания «простых» изображений классификатору достаточно проанализировать данные (выходы) из первых слоев нейронной сети.
Не нужно дальше терять время, если мы уже уверены в надежности принятого решения. Для «сложных» картинок первых слоев явно недостаточно — нужно переходить к следующим. Поэтому в нейронную сеть были добавлены классификаторы на несколько промежуточных слоев. Они в зависимости от сложности входного изображения решали, продолжать распознавание или завершить. Так как в такой процедуре важно контролировать ошибки, я применил теорию множественных сравнений: ввел много гипотез, на каком промежуточном слое остановиться, и последовательно проверял эти гипотезы», — объяснил Андрей Савченко.
Если уже первый классификатор выдавал решение, которое считалось процедурой множественной проверки гипотез надежным, алгоритм останавливался. Если же решение объявлялось не надежным, вычисления в нейросети продолжались до следующего промежуточного слоя, и проверка надежности повторялась.
Как отмечает ученый, наиболее точные решения получаются для выходов последних слоев нейронной сети. Выходы ранних слоев сети классифицируются намного быстрее, но чаще всего неточно. Поэтому необходимо все классификаторы одновременно обучить так, чтобы ускорить распознавание, при этом контролировать потерю в точности. Например, чтобы ошибка за счет более раннего останова оказывалась не более одного процента.
«Высокая точность важна всегда при распознавании изображений. Например, если решение в системах распознавания лиц принято неверно, то либо кто-то посторонний может получить доступ к конфиденциальной информации, либо наоборот пользователю будет многократно отказано в доступе, потому что нейросеть не смогла его правильно идентифицировать.
Скоростью иногда можно пожертвовать, но она имеет значение, например, в системах видеонаблюдения, где крайне желательно принимать решения в реальном времени, то есть не более 20-30 миллисекунд на один кадр. Чтобы распознать объект на видеокадре здесь и сейчас, очень важно действовать быстро, не теряя при этом точности», — подчеркнул профессор Савченко.
В пергаменте, на котором написан труд раннесредневекового автора, ученые обнаружили описание метеороскопа — уникального инструмента древнего астронома, о котором пока было известно лишь из косвенных источников.
Обычно мы считаем растения молчаливыми созданиями, но израильские ученые утверждают, что при стрессе эти существа издают высокочастотные «крики», сравнимые по громкости с обычным человеческим разговором.
Ученые проверили, как физическая активность и качественный сон вместе влияют на риск смерти от всех причин, сердечно-сосудистых заболеваний и рака.
Новый доклад экспертов Римского клуба и Earth4All прогнозирует, что численность глобального населения достигнет пика раньше 2050 года, после чего начнет падать и в 2100-м составит не более шести-семи миллиардов человек.
Теломеры защищают концы хромосом от разрушения, однако с каждым новым делением клетки они понемногу растрачиваются. Это одна из главных причин старения, поэтому ученые активно ищут способы сделать теломеры длиннее. Теперь они описали новый механизм их наращивания — оказалось, «застрявшие» на ДНК белки стимулируют удлинение теломер. Его используют многие раковые клетки, чтобы делиться без ограничений и оставаться «бессмертными».
В пергаменте, на котором написан труд раннесредневекового автора, ученые обнаружили описание метеороскопа — уникального инструмента древнего астронома, о котором пока было известно лишь из косвенных источников.
Многие мужчины и некоторые женщины время от времени смотрят порнографические ролики или фотографии. Но исследователи из Университета Бригама Янга утверждают: избегание порно жизненно важно для развития здоровых и долгосрочных романтических отношений.
Уже пять тысяч лет назад жители Южной Европы ездили верхом на лошадях, и археологи обнаружили доказательства этой привычки, изучив специфические патологии человеческих скелетов.
Историки, археологи и расхитители гробниц не первое тысячелетие исследуют Великую пирамиду Гизы, но в ней до сих пор обнаруживают неизвестные детали.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
ПонятноМы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии