14、高级计算机视觉应用：从迁移学习到目标检测

高级计算机视觉应用：从迁移学习到目标检测

在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNNs）已经取得了显著的成果。本文将深入探讨高级计算机视觉应用，包括迁移学习、目标检测等内容，并通过PyTorch和Keras实现具体示例。

1. 技术要求

我们将使用Python、PyTorch、Keras和Ultralytics YOLOv8来实现示例。如果没有配置好相应的环境，不用担心，示例可以在Google Colab上以Jupyter笔记本的形式运行。代码示例可以在GitHub仓库中找到。

2. 迁移学习（TL）

在处理大规模数据集时，训练一个大型网络可能需要很长时间，而且获取和标注大量数据也很昂贵和耗时。迁移学习（TL）是一种将已训练好的机器学习模型应用于新的但相关问题的技术。

2.1 迁移学习的工作原理

我们从一个现有的预训练网络开始，最常见的是使用在ImageNet上预训练的网络。在CNN中，全连接（FC）层在网络的语言（训练过程中学习到的抽象特征表示）和我们的语言（每个样本的类别）之间起到翻译的作用。迁移学习可以看作是将网络的特征（最后一个卷积或池化层的输出）翻译到新任务的不同类别集合。我们可以通过移除现有预训练网络的最后几层，并替换为代表新问题类别的不同层来实现。

2.2 迁移学习的两种方法

• 使用原始网络作为特征提取器并仅训练新层 ：在权重更新阶段，锁定原始网络的权重，只更新新层的权重。这是在新问题训练数据有限时的推荐方法，可以防止对新数据的过拟合。
• 微调整个网络