深度学习入门必读 | 深度学习算法技术原理和发展

前言Hello大家好我是小哥谈。随着人工智能技术的发展深度学习已经成为了一个热门话题。为了让大家能够更清晰直观的了解深度学习今天这篇文章就重点给大家介绍一下深度学习算法的技术原理和发展目录1.人工智能、机器学习和深度学习的概念2.深度学习原理2.1 模型训练过程2.2 推理过程3.前沿技术介绍3.1 在线学习3.2 小样本学习4.算法发展趋势4.1 硬件与算法解耦4.2 全面智能化1.人工智能、机器学习和深度学习的概念人工智能的概念最早于1956年在达特茅斯会议上被提出。人工智能的目标是让机器像人类一样学习与思考像人类一 样完成特定任务。机器学习是实现人工智能的一种途径主要是通过设计一些算法让机器可以自动“学习和预测”。算法即一系列清晰的指令 用来描述解决问题的方法。 所以通俗地讲机器学习算法就是让计算机去分析已有数据找到其中的规律模型然后使用这个规律模型去 分析新数据的一种方法。机器学习中的“训练”与“预测”过程即对应人类学习中的“归纳”和“推测”过程。机器学习和人类学习的区别如下图所示深度学习是目前最热门的机器学习算法。深度学习通过训练海量数据自动得出模型与传统机器学习最大的区别是不需要人工提取特征的环节。由于深度学习需要海量数据进行模型训练其学习参数量通常也很庞大所以需要大量的算力来支撑。得益于计算机硬件基础设施的改善、数据量的日益丰富以及模型训练技巧的发展深度学习在很多复杂应用中凸显出巨 大潜力并且效果也在不断提升。由以上所述我们可以知道人工智能包含机器学习而机器学习则包含深度学习所以这三者的关系如下图所示2.深度学习原理深度学习英语deep learning是一个多层神经网络是一种机器学习方法。在深度学习出现之前由于诸如局部最优解和梯度消失之类的技术问题没有对具有四层或更多层的深度神经网络进行充分的训练导致其性能也不佳。但是近年来Hinton等人通过研究多层神经网络提高学习所需的海量数据以及计算机硬件基础设施等使充分学习成为可能。最后的结果是深度学习显示出高性能压倒了其他方法解决了与图像、语音等有关的问题并在2010年代流行。深度学习主要分模型训练过程和推理过程模型训练过程对数据进行训练得到模型。推理过程使用训练得到的模型对新数据进行推理预测。2.1 模型训练过程大量数据是深度学习的基础对于实际中较常使用的深度学习来说还需要对数据进行标注其作用是告诉模型应该学习的内容是什么。常见的数据标注包括对数据进行分类、标框或者区域标注等操作。说明关于如何进行图像数据的标注请参考我的另一篇文章。♨️♨️♨️YOLOv5入门实践1— 手把手教你使用labelimg标注数据集附安装包使用教程模型训练是根据任务特点设置神经网络结构并定义损失函数用于衡量网络推断值与真实值之间的差异然后将原始数据和标注文件输入到神经网络中通过对数据进行迭代训练使损失函数达到最小即网络的输出结果与真实值之间 误差最小。模型训练其实是一个反复调整神经网络模型参数的过程最终使得神经网络具有一定的判断能力。说明关于如何进行模型训练以及训练时候的模型调参请参考我的另两篇文章。♨️♨️♨️YOLOv5入门实践2— 手把手教你使用YOLOv5训练自己的安全帽佩戴检测模型YOLOv5源码中的参数超详细解析5— 训练部分train.py2.2 推理过程推理过程就是将训练过程中得到的神经网络模型应用于实际任务中对于未知数据也能提供正确答案。具体流程为a. 对视频帧做预处理主要通过对图像进行缩放和补黑边等操作使其更符合网络输入要求降低对检测效果的影响。b. 将预处理后的图像输入到已训练好的神经网络中经过网络计算之后输出相应的标签或者坐标值。 对于某些任务通常还要经过非极大值抑制等后处理过程才能得到最终结果。说明关于如何对视频帧进行处理以及后处理过程的非极大抑制原理请参考我的另外两篇文章。♨️♨️♨️YOLOv5基础知识入门2— YOLOv5核心基础知识讲解目标检测中NMS非极大值抑制原理解析3.前沿技术介绍3.1 在线学习传统算法模型大部分通过离线学习获得。离线学习要求在模型训练前准备好所有数据且通常当模型训练完之后再进行 预测。模型上线后在一段时间内都不会改变直到下一次算法包和模型更新。而在线学习是一个动态学习的过程先通过离线训练获得一个初始模型然后再用新数据动态调整该模型使得模型预测效果不断提升。在线学习在学习新数据的同时保留了之前学习到的知识之前的数据不需要重复学习。由于在新的训练中充分利用了历史训练结果所以减少了训练时间和存储空间但是无法得到整个训练集的先验知识。3.2 小样本学习在智能安防领域有些场景的训练数据比较难获取。没有数据积累直接对少量数据进行训练得到的模型效果差。小样本学习的引入可以解决这个问题。小样本学习即在对某些拥有大量数据的类别进行学习的基础上只需要新增少量新类别数据就能快速地学习到新类别的模型。例如近年来兴起的“长鼻子”校车其外形与传统车型有差别导致无法识别出该车型。运用小样本学习理论在传统车型识别算法基础上新增少量校车数据进行训练可以快速训练出校车车型识别算法。4.算法发展趋势4.1 硬件与算法解耦传统摄像机与其功能都是强耦合的例如人像卡口摄像机一般只支持人像相关的智能业务若想进行车辆检测则需要重新购买摄像机。在后期可以让硬件与算法进行解耦。举例说明就像用户可以根据需要下载不同的手机App。如果在摄像机上实现算法与硬件解耦那么用户也可以像下载手机App一样根据不同的使用场景下载不同的摄像机算法 App。这样就可以在同一台摄像机上实现不同的智能业务最大限度地提高摄像机的使用灵活性。摄像机算法App可以消除不同生产厂商、不同算法、不同模型训练框架以及不同智能业务之间的界限真正实现按需定义摄像机实现客户与生产厂商共赢。4.2 全面智能化智能业务对摄像机的安装角度、距离、光照条件及目标像素大小要求都比较高导致安装调测耗时长且调测过程中需 要人工经验做支撑。如果摄像机可以自己判断抓拍目标质量并通过判断结果去自动调整摄像机参数如变倍、清晰度以及聚焦、宽动态等这样就可以实现真正的智能化也可以节省人力成本。