В НИУ ВШЭ ускорили работу нейросети по распознаванию изображений — Naked Science
9 минут
НИУ ВШЭ

В НИУ ВШЭ ускорили работу нейросети по распознаванию изображений

4.4

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.

В НИУ ВШЭ ускорили работу нейросети по распознаванию изображений / ©Getty imaeges

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. 

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» — одно из крупнейших и самых востребованных высших учебных заведений России, стран СНГ и государств Восточной Европы. В НИУ ВШЭ представлены все уровни образовательной подготовки (от лицея для школьников до аспирантуры и MBA) по широкому спектру направлений в области социально-экономических, гуманитарных, юридических, инженерных, компьютерных, физико-математических наук, а также творческих специальностей. Научные подразделения ВШЭ — институты, центры, лаборатории, возглавляемые ведущими российскими и зарубежными учеными, ориентированы как на фундаментальные исследования, так и на прикладные разработки по заказам федеральных и региональных органов власти, министерств и ведомств, российских и зарубежных компаний. Высшая школа экономики стабильно занимает высокие места в предметных рейтингах Times Higher Education (THE) и QS, а также является единственным российским университетом в топ-50 рейтингов молодых университетов сразу двух агентств.
2 часа назад
9 минут
Мария Азарова

Китайские ученые воспроизвели модель мужской беременности млекопитающих на лабораторных крысах: результаты оказались успешными лишь отчасти, но все равно показали, что в таких случаях эмбрионы могут развиваться нормально. Мировое сообщество восприняло эксперимент с ужасом.

Позавчера, 14:46
5 минут
Илья Ведмеденко

Снимки демонстрируют интерьер новой российской атомной многоцелевой субмарины — К-561 «Казань», принадлежащей к проекту 885М «Ясень-М».

Позавчера, 11:25
55 минут
Александр Березин

Два миллиона лет назад планета вошла в состояние крайне необычной неустойчивости. Раз за разом она стирала экосистемы Африки с лица земли, отчего наши предки снова и снова оказывались в сложном положении. Семьдесят тысяч лет назад их число сократилось в десять раз — ударил другой, совершенно неожиданный фактор. Пару сотен тысяч лет назад не только человечество, но вообще все наземные виды могли погибнуть от еще более разрушительной силы. 12,9 тысячи лет назад множество людей умерли и миллионы квадратных километров полностью выгорели из-за взрывов в атмосфере и огненного дождя. Как именно наш вид пережил все это?

Позавчера, 14:46
5 минут
Илья Ведмеденко

Снимки демонстрируют интерьер новой российской атомной многоцелевой субмарины — К-561 «Казань», принадлежащей к проекту 885М «Ясень-М».

Позавчера, 11:25
55 минут
Александр Березин

Два миллиона лет назад планета вошла в состояние крайне необычной неустойчивости. Раз за разом она стирала экосистемы Африки с лица земли, отчего наши предки снова и снова оказывались в сложном положении. Семьдесят тысяч лет назад их число сократилось в десять раз — ударил другой, совершенно неожиданный фактор. Пару сотен тысяч лет назад не только человечество, но вообще все наземные виды могли погибнуть от еще более разрушительной силы. 12,9 тысячи лет назад множество людей умерли и миллионы квадратных километров полностью выгорели из-за взрывов в атмосфере и огненного дождя. Как именно наш вид пережил все это?

18 июня
9 минут
Мария Азарова

Шотландские исследователи провели когортный анализ: они сравнили риск госпитализации при заражении индийским и британским штаммами коронавируса, а также определили, кого вариант из Индии поражает чаще всего.

24 мая
23 минуты
Ольга Иванова

«Сексуальную революцию совершили задние сиденья автомобилей», – заявил в свое время американский общественный деятель Джерри Рубин. И ошибся. Раскрепощение нравов происходило задолго до появления машин, причем много раз. Оно напоминает движение маятника. Как и почему вершились «секшал революшнс» и стоим ли мы на пороге нового витка сексуальности или же нас ждет ужесточение морали? Об этом – в нашем материале.

9 июня
4 минуты
Ольга Иванова

Международная команда исследователей изучила геологию и условия существования самого большого моря в истории планеты — Паратетиса.

27 мая
51 минута
Александр Березин

Хотя в прессе много пишут об исключительно редких «побочках» от вакцин, практика показывает, что бояться надо совсем другого. Самым страшным врагом привитого остается... коронавирус. Даже после вакцин Pfizer или Moderna от него иногда умирают — и подобных случаев уже сотни. Разумеется, среди непривитых таких на порядки больше, но погибшим и членам их семей от этого не легче. Еще хуже то, что две из трех российских вакцин, похоже, защищают от ковида намного слабее Pfizer и Moderna. Это довольно странно с учетом того, что третий российский препарат в этом плане не уступает западным аналогам. Почему российские власти финансируют миллионные тиражи слабой вакцины, имея в распоряжении вполне полноценную?

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий

Подтвердить?
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: