نماذج DeepLab لـ TensorFlow

الوصف

DeepLab هو إطار عمل قوي للتعلم العميق مصمم لتجزئة الصور الدلالية، وهي مهمة تتضمن تعيين تسمية فئة لكل بكسل في الصورة. يقدم هذا المستودع تطبيقًا لـ TensorFlow لنماذج DeepLab، مما يمكّن الباحثين والمطورين من تدريب وتقييم وتصور نتائج التجزئة.

يشمل التطبيق عدة إصدارات من DeepLab، بما في ذلك DeepLabv1، و DeepLabv2 مع تجميع هرمي للفضاء المتسع (ASPP) لتجزئة الكائنات متعددة المقاييس، و DeepLabv3 الذي يدمج ميزات على مستوى الصورة، و DeepLabv3+ الذي يضيف وحدة فك ترميز لتحسين حدود الكائنات. تم بناء قاعدة التعليمات البرمجية على TensorFlow، وهو إطار عمل شائع للتعلم الآلي.

تشمل القدرات الرئيسية القدرة على التحكم في دقة الميزات باستخدام الالتفاف المتسع، والتجزئة القوية للكائنات على مقاييس مختلفة، وتحسين نتائج التجزئة على طول حدود الكائنات. يدعم المشروع شبكات أساسية متعددة مثل MobileNetv2، و MobileNetv3، و Xception، و ResNet-v1، و PNASNet، و Auto-DeepLab، مما يوفر المرونة لاحتياجات النشر المختلفة، من الأجهزة المحمولة إلى التطبيقات من جانب الخادم.

يمكن للمستخدمين الاستفادة من هذا التطبيق لتدريب النماذج على معايير قياسية مثل PASCAL VOC 2012 و Cityscapes، وتصور نتائج التجزئة. يوفر المستودع أيضًا روابط لنقاط الفحص ورسوم بيانية للاستدلال المجمدة، مما يسهل النشر والتجريب. بالنسبة لأولئك الذين يبحثون عن أحدث التطورات، تتوفر قاعدة تعليمات برمجية موحدة لمهام تصنيف البكسل الكثيف في TensorFlow 2 على google-research/deeplab2.

هذا المورد قيم للباحثين في مجال رؤية الكمبيوتر، ومهندسي التعلم الآلي، وعلماء البيانات الذين يعملون على تحليل الصور، والتعرف على الكائنات، ومهام فهم المشهد. تجعل المرونة في بنية النموذج ومجموعة الأدوات الشاملة للتدريب والتقييم حلاً قويًا لمشاريع التجزئة الدلالية.

أبرز ملامح نماذج DeepLab لـ TensorFlow

• يدعم معماريات DeepLabv1 و DeepLabv2 و DeepLabv3 و DeepLabv3+

• يستخدم الالتفاف المتسع للتحكم في دقة الميزات

• يتضمن تجميع هرمي للفضاء المتسع (ASPP) للتجزئة متعددة المقاييس

• يتميز بوحدة فك ترميز لتحسين حدود التجزئة (DeepLabv3+)

• يوفر رمزًا للتدريب والتقييم (mIOU) والتصور

• يدعم شبكات أساسية متعددة: MobileNetv2، MobileNetv3، Xception، ResNet-v1، PNASNet، Auto-DeepLab

• يتضمن نقاط فحص مدربة مسبقًا لمجموعات بيانات PASCAL VOC 2012 و Cityscapes

• يقدم أمثلة للتشغيل على مجموعات بيانات PASCAL VOC و Cityscapes و ADE20K

• يسهل التحويل إلى تنسيق TFLite للنشر على الأجهزة المحمولة

• يتضمن دعمًا لمتغيرات EdgeTPU-DeepLab

• يدعم تسوية الدُفعات لتحسين التدريب

• يسمح بالتحكم التعسفي في دقة ميزات المشفر لتحقيق توازن بين الدقة ووقت التشغيل

البدء مع نماذج DeepLab لـ TensorFlow

1. 1

   الوصول إلى النموذج: استنسخ مستودع tensorflow/models من GitHub.

2. 2

   إعداد البيئة: قم بتثبيت TensorFlow والتبعيات اللازمة.

3. 3

   إعداد البيانات: قم بتنزيل وتنسيق مجموعات البيانات مثل PASCAL VOC أو Cityscapes.

4. 4

   تكوين التدريب: اختر شبكة أساسية واضبط معلمات التدريب.

5. 5

   تدريب النموذج: قم بتنفيذ برنامج التدريب باستخدام البيانات المعدة.

6. 6

   تقييم النتائج: قم بتشغيل برنامج التقييم لتقييم الأداء باستخدام mIOU.

7. 7

   تصور المخرجات: استخدم الأدوات المقدمة لتصور أقنعة التجزئة.

حالات استخدام نماذج DeepLab لـ TensorFlow

• التجزئة الدلالية
• تحسين حدود الكائنات
• الكشف عن الكائنات متعددة المقاييس
• نشر الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحمولة
• تحليل المشهد الحضري
• تحليل الصور
• التجزئة في الوقت الفعلي

الأسئلة الشائعة من نماذج DeepLab لـ TensorFlow

• ما هو الاستخدام الأساسي لـ DeepLab؟

  يُستخدم DeepLab بشكل أساسي لتجزئة الصور الدلالية، والتي تتضمن تعيين تسمية فئة لكل بكسل في الصورة.

• ما هي إصدارات DeepLab المضمنة في تطبيق TensorFlow هذا؟

  يشمل هذا التطبيق DeepLabv1 و DeepLabv2 و DeepLabv3 و DeepLabv3+.

• ما هي الشبكات الأساسية التي يدعمها DeepLab؟

  يدعم DeepLab شبكات أساسية مثل MobileNetv2، و MobileNetv3، و Xception، و ResNet-v1، و PNASNet، و Auto-DeepLab.

• هل يمكنني تدريب نماذج DeepLab بهذا الرمز؟

  نعم، يوفر المستودع رمزًا يسمح للمستخدمين بتدريب نماذج DeepLab.

• كيف يتم قياس نتائج التقييم؟

  يتم قياس نتائج التقييم من حيث mIOU (متوسط التقاطع فوق الاتحاد).

• ما هي مجموعات البيانات المستخدمة كأمثلة في الرمز؟

  يستخدم الرمز معايير تجزئة PASCAL VOC 2012 و Cityscapes الدلالية كأمثلة.

• هل هناك إصدار أحدث من DeepLab متاح؟

  نعم، تتوفر قاعدة تعليمات برمجية موحدة لمهام تصنيف البكسل الكثيف في TensorFlow 2 على https://github.com/google-research/deeplab2.

• هل يمكن نشر نماذج DeepLab على الأجهزة المحمولة؟

  نعم، يتضمن الرمز `convert_to_tflite.py` لتحويل النماذج إلى تنسيق TFLite، وهو مناسب للنشر على الأجهزة المحمولة، ويدعم متغيرات EdgeTPU.

• ما هو الالتفاف المتسع في DeepLab؟

  يُستخدم الالتفاف المتسع للتحكم في الدقة التي تُحسب بها استجابات الميزات داخل الشبكات العصبية التلافيفية العميقة، مما يسمح باستخراج ميزات أكثر كثافة دون زيادة التكلفة الحسابية.

• ما هو ASPP في DeepLab؟

  ASPP هو اختصار لـ Atrous Spatial Pyramid Pooling. يُستخدم لتجزئة الكائنات بشكل قوي على مقاييس متعددة عن طريق استخدام مرشحات بمعدلات أخذ عينات مختلفة.

• أين يمكنني العثور على نقاط فحص مدربة مسبقًا؟

  تتوفر نقاط الفحص المدربة مسبقًا ورسوم بيانية الاستدلال المجمدة في قسم 'Models' من المستودع.

• كيف أبلغ عن الأخطاء لهذا التطبيق؟

  يجب الإبلاغ عن الأخطاء إلى متتبع مشكلات GitHub الخاص بـ tensorflow/models، مع إضافة بادئة 'deeplab' لاسم المشكلة.