Современное компьютерное зрение — это область машинного обучения, связанная с обработкой и анализом изображений и видео. Она имеет множество практических применений, включая распознавание объектов, распознавание лиц, детектирование объектов, классификацию изображений и многое другое.
Fine-tuning и Transfer Learning — это методы глубокого обучения, которые позволяют быстро и эффективно обучать модели компьютерного зрения на небольшом наборе данных.
Fine-tuning — это метод, который заключается в изменении и дообучении готовой модели глубокого обучения на новом наборе данных. При использовании этого метода готовая модель, обученная на большом наборе данных, берется как основа, а затем дообучается на небольшом наборе данных с изменением последнего слоя, отвечающего за классификацию.
Transfer Learning — это метод, который заключается в использовании предобученной модели глубокого обучения, которая была обучена на большом наборе данных, в качестве базовой модели для решения новой задачи. При использовании этого метода предобученная модель используется как основа, а затем дообучается на новом наборе данных с минимальной настройкой.
Оба метода позволяют избежать необходимости обучать модели глубокого обучения на больших наборах данных, что может занять много времени и требует больших вычислительных ресурсов. Вместо этого эти методы используют готовые модели, которые уже имеют хорошие результаты на больших наборах данных, и дообучают их на новых данных для получения оптимальных результатов.
Примерами библиотек для Fine-tuning и Transfer Learning являются PyTorch, TensorFlow и Keras. Они имеют предобученные модели и наборы данных для решения различных задач компьютерного зрения, а также удобные API для дообучения моделей на новых данных.
