امروزه تحقیقات و پژوهش‌های فراوانی برای بازگردانی بینایی افراد نابینا و ایجاد یک درک بصری برای آنها در حال انجام است. در این مطالعات از تکنولوژی‌های نوینی همچون هوش مصنوعی، شبکه‌های عصبی و … استفاده میگردد. یکی از این موارد به رویکردهای یادگیری عمیق برای تشخیص اشیا در سیستم های چشم مصنوعی بر میگردد، که در این مطلب توضیحاتی در خصوص آن ارائه خواهد شد. مواردی که در این مطلب به بیان آنها خواهیم پرداخت عبارتند از:
- یادگیری عمیق چیست؟
- رویکردهای یادگیری عمیق برای تشخیص اشیا
- نحوه کارکرد و کاربرد رویکردهای مختلف یادگیری عمیق
چه رویکردهایی در زمینه یادگیری عمیق برای تشخیص اشیا وجود دارد؟
یادگیری عمیق (Deep Learning) یکی از فناوری‌ها در حوزه یادگیری ماشین (Machin Learning) است که از طریق شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) تلاش می‌کند نمایش‌های پیچیده و ویژگی‌های انتزاعی از داده‌ها را استخراج کند و بهترین عملکرد را در وظایف گوناگون بدست آورد. در تشخیص اشیا در سیستم‌های چشم مصنوعی، از رویکردهای مختلف یادگیری عمیق استفاده می‌شود. در ادامه، به برخی از این رویکردها اشاره خواهد شد.
شبکه های عصبی کانولوشنال (CNNs)
این سیستم به خوبی در تصویربرداری و تشخیص اشیا عمل می‌کنند. در این شبکه‌ها از لایه‌های کانولوشنال برای تشخیص ویژگی‌های محلی در تصاویر استفاده می‌کنند. در شبکه‌های عصبی کانولوشنال معمولا از لایه‌های فیلتری برای استخراج ویژگی‌های تصویر در تشخیص اشیا بهره گرفته می‌شود.
شبکه های عصبی بازگشتی (RNNs)
در مواردی که اطلاعات زمانی مهم است (مانند تشخیص اشیا در ویدئوها یا دنباله‌های تصاویر)، از RNNs برای مدل‌سازی وابستگی‌های زمانی استفاده می‌شود. همچنین قابل ذکر است که شبکه‌های LSTM (Long Short-Term Memory) و GRU (Gated Recurrent Unit) نوعی از RNNs هستند که مشکل ناپدید شدن گرادیان در آموزش شبکه‌های عصبی بازگشتی را بهبود می‌بخشند.
شبکه‌های عصبی با یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
از شبکه‌های عصبی که از قبل آموزش دیده‌اند برای بهبود یادگیری در زمینه تشخیص اشیا استفاده می‌شود. در این رویکرد از مدل‌هایی که برای کاربر روی مجموعه داده‌های بزرگ آموزش دیده‌اند (مانند ImageNet) به عنوان مبنا برای آموزش مدل‌های تشخیص اشیا در موارد محدودتر استفاده میگردد.
شبکه‌های عصبی ژنراتیو (GANs)
در برخی از موارد، از این مدل از شبکه‌های عصبی برای تولید داده‌های تصویری جدید بهره گرفته می‌شود. این داده‌ها ممکن است برای افزایش حجم داده و یا تعمیم به شرایط مختلف استفاده شوند.
یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
در برخی موارد، از این رویکرد برای بهینه‌سازی تصمیمات مدل در محیط‌های پویا استفاده می‌شود. از یادگیری تقویتی می‌توان در مواردی مانند خودرانی اتومبیل‌ها یا ربات‌ها بهره گرفت.
بطور کلی از ترکیب این رویکردها می توان برای ایجاد یک درک بصری در سیستم‌های پروتز چشم استفاده کرد. در واقع از این رویکردها می‌توان برای ایجاد عملکرد بهتر در تشخیص اشیا بهره گرفت.بالای فرم
در آخر
امروزه از روش های مختلفی برای ایجاد درک بصری در افراد نابینا بهره گرفته می شود. یکی از این روش ها که بر پایه هوش مصنوعی است تحت عنوان یادگیری عمیق شناخته می شود. رویکردهای متفاوتی در یادگیری عمیق وجود دارد. هر کدام از این رویکردها از یک جنبه بخصوص برای این منظور استفاده می‌شوند. از همین رو از ترکیب رویکردهای مختلف می توان برای تشخیص بهتر اشیا در سیستم های چشم مصنوعی یا همان پروتز چشم استفاده نمود.
بدون دیدگاه