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विकृत संवेग
विकृत संवेग एक तंत्रिका नेटवर्क को एक कठोर वर्गाकार खिड़की के माध्यम से मजबूर करने के बजाय वस्तुओं के वास्तविक आकार का पालन करने के लिए अपने नमूना ग्रिड को मोड़ने देते हैं।
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सिंहावलोकन
यह मॉडल को विषम आकृतियों, पैमाने में बदलाव और ज्यामितीय विरूपण से निपटने में कहीं बेहतर बनाता है।
गहरा गोता
एक सामान्य कनवल्शन निश्चित ऑफसेट पर पिक्सेल का नमूना लेता है - प्रत्येक स्थान पर केंद्रित एक सुव्यवस्थित 3x3 ग्रिड। यह बनावट के लिए ठीक काम करता है लेकिन जब वस्तुएं झुकी हुई, खिंची हुई या अजीब आकार की होती हैं तो इसमें दिक्कत आती है। 2017 में Microsoft अनुसंधान में दाई और उनके सहयोगियों द्वारा पेश किए गए विकृत संकल्प, उन नमूना बिंदुओं में से प्रत्येक में एक छोटा सा सीखा हुआ ऑफसेट जोड़ते हैं। नेटवर्क इनपुट को देखता है और प्रत्येक ग्रिड स्थिति के लिए 2डी बदलाव की भविष्यवाणी करता है, इसलिए ग्रहणशील क्षेत्र घुमावदार किनारे को गले लगाने या झुके हुए अंग का अनुसरण करने के लिए विकृत हो सकता है। विकृत आरओआई पूलिंग क्षेत्र सुविधाओं पर समान विचार लागू करती है। संस्करण 2 (2018) ने प्रति-बिंदु मॉड्यूलेशन भार जोड़ा, जिससे परत को प्रत्येक नमूने को गीला या बढ़ाया गया, जिससे सीओसीओ जैसे बेंचमार्क पर ऑब्जेक्ट-डिटेक्शन सटीकता तेज हो गई।
वास्तविक विश्व कार्यान्वयन
COCO पर वस्तु का पता लगाना, जहां विकृत परतें ट्रेनों और जिराफ जैसी लम्बी या घुमाई गई वस्तुओं पर सटीकता बढ़ाती हैं
सड़क के दृश्यों का अर्थपूर्ण विभाजन, मॉडलों को घुमावदार लेन चिह्नों और अनियमित भवन रूपरेखाओं का पता लगाने में मदद करता है
एंड-टू-एंड डिटेक्शन के लिए विकृत डीईटीआर, ट्रांसफॉर्मर ध्यान को कुशल बनाने के लिए सीखे गए ऑफसेट का उपयोग करना
मेडिकल इमेजिंग, जहां ट्यूमर और अंगों में गैर-कठोर आकार होते हैं जो निश्चित ग्रिड खराब तरीके से पकड़ते हैं
विकृत संवेगों का भविष्य
विकृत ध्यान आधुनिक पहचान की रीढ़ बन गया है: विकृत डीईटीआर ट्रांसफार्मर के ध्यान को विरल और तेज़ बनाने के लिए सीखे गए नमूना ऑफसेट का उपयोग करता है, जिससे मूल डीईटीआर की तुलना में प्रशिक्षण समय में नाटकीय रूप से कटौती होती है। विकृत सिद्धांत के वीडियो, 3डी पॉइंट क्लाउड और दृष्टि-भाषा मॉडल में फैलने की अपेक्षा करें, जहां अनुकूली नमूनाकरण गति, रोड़ा और अनियमित ज्यामिति को संभालने में मदद करता है। जैसे-जैसे अनियमित मेमोरी एक्सेस के लिए हार्डवेयर समर्थन में सुधार होता है, विकृत ऑपरेटरों को भी सस्ता और किनारे वाले उपकरणों पर अधिक व्यापक रूप से तैनात किया जाना चाहिए।
इसे व्यवहार में लाना
यह क्यों मायने रखता है?
- गति और पैमाना. विज़ुअल एआई बड़े पैमाने पर निरीक्षण, पता लगाने और टैगिंग कार्यों को स्वचालित कर सकता है।
- विकल्प बनाएं. रचनात्मक टीमें कम मैन्युअल संशोधनों के साथ तेजी से अवधारणाओं का प्रोटोटाइप बना सकती हैं।
- टीम और वर्कफ़्लो. संचालन छवि और वीडियो संकेतों का उपयोग कर सकते हैं जिन्हें संसाधित करना पहले कठिन था।
का ध्यान रखें
- यदि उत्पत्ति अस्पष्ट है तो छवि अधिकार और सहमति कानूनी जोखिम बन सकते हैं।
- मॉडल का प्रदर्शन प्रकाश व्यवस्था, जनसांख्यिकी और वातावरण के अनुसार भिन्न हो सकता है।
- जब तक आत्मविश्वास की सीमा की निगरानी नहीं की जाती, तब तक झूठी सकारात्मक बातों पर ध्यान नहीं दिया जा सकता।
अगले चरण
- सटीकता, रिकॉल और त्रुटि लागत के लिए स्वीकृति मानदंड परिभाषित करें।
- वास्तविक उत्पादन स्थितियों से मेल खाने वाले डेटा के साथ परीक्षण करें।
- कम-आत्मविश्वास या उच्च-प्रभाव वाली भविष्यवाणियों के लिए मानवीय समीक्षा जोड़ें।
- कैमरा या डेटासेट में बदलाव के बाद मॉडल बहाव को ट्रैक करें और पुनः सत्यापित करें।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों
विकृत संवेग क्या है?
विकृत संवेग एक तंत्रिका नेटवर्क को एक कठोर वर्गाकार खिड़की के माध्यम से मजबूर करने के बजाय वस्तुओं के वास्तविक आकार का पालन करने के लिए अपने नमूना ग्रिड को मोड़ने देते हैं। यह मॉडल को विषम आकृतियों, पैमाने में बदलाव और ज्यामितीय विरूपण से निपटने में कहीं बेहतर बनाता है।
एक मानक कनवल्शन की तुलना में एक विकृत कनवल्शन क्या जोड़ता है?
विकृत कनवल्शन प्रत्येक नमूना स्थान के लिए एक सीखे गए ऑफसेट (डीएक्स, डीवाई) की भविष्यवाणी करते हैं, जिससे ग्रिड को ऑब्जेक्ट आकृतियों से मेल खाने की सुविधा मिलती है।
विकृत कनवल्शन में नमूना ऑफसेट कैसे उत्पन्न होते हैं?
एक समानांतर कनवल्शन शाखा ऑफसेट को आउटपुट करती है, जिसे बैकप्रोपेगेशन के माध्यम से एंड-टू-एंड सीखा जाता है।
चूँकि पूर्वानुमानित ऑफसेट आमतौर पर भिन्नात्मक होते हैं, उन स्थितियों पर पिक्सेल मानों का नमूना कैसे लिया जाता है?
फ्रैक्शनल ऑफसेट के लिए बिलिनियर इंटरपोलेशन की आवश्यकता होती है, जो प्रशिक्षण के लिए ऑपरेशन को अलग रखता है।
डिफॉर्मेबल कन्वनेट्स v2 (2018) ने मूल में क्या जोड़ा?
v2 ने मॉड्यूलेशन पेश किया, प्रति नमूना बिंदु पर एक सीखा हुआ वजन जो सटीकता में सुधार करते हुए इसके प्रभाव को बढ़ा या दबा सकता है।
अनियमित आकार की वस्तुओं के लिए विकृत संवलन विशेष रूप से सहायक क्यों होते हैं?
नमूना ग्रिड को मोड़कर, प्रभावी ग्रहणशील क्षेत्र एक कठोर वर्ग के बजाय वस्तु की ज्यामिति के साथ संरेखित होता है।
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