2018创新奖评选结果揭晓,赞赏支持科普

原标题:关于人类未来,为什么80%的预测都是错的

原标题:神经网络、深度学习、人工智能、智能制造2018资料汇编(公号回复“AI2018资料”下载PDF资料,欢迎转发、赞赏支持科普)

原标题:Vision Systems Design 2018创新奖评选结果揭晓

  自从大数据成为常用词,对未来的预测也重新热闹起来,这很好理解,掌握了更多数据和更强大的分析手段的人,总认为自己更能“看见”未来世界的模样。未来学在上世纪八九十年代爆红了一段时间后,曾一度有些沉寂,人们似乎不像当初那么相信托夫勒、奈斯比特那些人了,尽管他们的确也预测对了很多东西,但预测错的好像更多。直到《人类简史》《未来简史》这样的书突然成为爆款,未来学似乎又复活了——这些书虽然冠以“历史”的名头,在我看来本质上却更接近当年的托夫勒、奈斯比特,不妨称之为“大数据时代的新未来学”。

科学Sciences导读:本文汇编五篇科普文章:一文读懂神经网络;深度学习并非万能:你需要避免这三个坑;2018年全球AI突破性技术TOP10;新一代人工智能领域十大最具成长性技术展;先进制造业-数字化解决方案。欢迎留言探讨科学、技术、工程、方案。

编者按:

大数据给预测业注入了新的自信,近几年像《超预测:预见未来的艺术和科学》《剪刀石头布:如何成为超级预测者》这样的书又开始多起来,这种时候,我反而建议大家再去仔细读读一本“老书”——刚刚进入21世纪时出版的《预测业神话》。

神经网络、深度学习、人工智能、智能制造资料汇编(16218字)目录

Vision Systems Design已经连续四年举办创新奖(Innovators Awards)评选活动,旨在庆祝机器视觉和成像领域涌现出的各种创新的技术、产品和系统。

记得世纪之交的时候,媒体曾蜂拥采访叶永烈。我们这些看着《小灵通漫游未来》长大的人,很想知道他怎么评价自己的“科学幻想”与真实的2000年之间的异同。令我印象深刻的是叶永烈的得意,他忙于历数小说中已经实现的“幻想”,只对自己没能预测到互联网的高速发展感到遗憾。事实却是,很多当年小说里最吸引我们的东西,至今都没出现,或至少没能推广,比如智能机器人、气垫车,还有比人还大的西瓜。

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基于公平、公正的评审原则,创新奖将获奖产品分为四个级别——铜奖、银奖、黄金奖和白金奖,用以表彰获奖公司或组织在产品或技术、应用或研发方面的出色表现。

脍炙人口的科学幻想没能实现的原因是多种多样的。没有出现比人大的西瓜,是因为我们实际上并不需要那样的西瓜。那只不过是某个特定历史时期,饥饿(或者广义地说,物质匮乏)综合征在想象层面上的反映。而智能机器人,则是因为人工智能的研究上出现了难以预料的瓶颈,直到最近才在算法上有所突破,这是当年乐观的科学幻想很容易就忽视的。

A一文读懂神经网络(7179字). 2

今年评审的产品包括:视觉系统;相机(可见光相机、不可见光相机、3D相机和专用相机);图像传感器;光源、镜头和光学元件;连接件;软件;图像采集卡;嵌入式视觉;以及研发/初创型产品。

没能实现的预言

一.神经网络的发展历史... 2

产品的评审标准包括:原创性;创新性;该产品为设计者、系统集成商或用户带来的影响;是否满足了新的市场需求;是否采用了新技术,和/或提高了生产力。

即使再著名的未来学家、再权威的技术预测专家、再科学的预测模型或方法,统计表明,其长期预测里,高达80%是错误的。我们很容易推崇一个专家正确预测到了某个事件的发生,却有意无意忽略了他数量大得多的错误预测,这是人的本性使然。即使用最幼稚的预测方法,比如抛硬币,错误率也不会比这高多少。

二.感知器模型... 2

为了庆祝2018年的创新奖,Vision Systems Design特别在2018年4月10日的Vision Show 2018展会上举行了一次招待会,Vision Systems Design杂志出版人Alan Bergstein和主编John Lewis分别向获奖公司代表颁发了奖项。

卡恩是20世纪六七十年代最受欢迎和尊重的未来学家之一。在他1967年的作品《2000年:20世纪最后30年里可能的100项技术创新》里,有一整章的预测。然而对照21世纪初的实际情况,即使是最宽松的评判标准,其错误率也在75%以上。

三.前馈神经网络... 3

John Lewis表示:“2018年的获奖产品,让我们以一个更大的视角了解了我们在当今机器视觉市场中的地位,也让我们轻松地看到了迄今为止的一些尖端产品和解决方案。”

美国最权威的预测公司和《产业研究》杂志在60年代的研究中认为,到1977年,我们有望拥有以下东西:可居住的月球基地、供个人使用的直升飞机、三维彩色电视会议、塑料住宅,可被利用的核聚变、人类探测火星和金星、机器人被广泛使用;到1980年,我们有望享受商用载人火箭、大批量生产便宜而且能防火防虫抗地震和抵御飓风的房子、用核能来提供能源的月球基地;到1990年,我们将驾驶能自动带我们到设定目的地的傻瓜轿车,在军队中机器人将代替人类……所有这些,大多没能实现,或是进展有限。

四.后向传播... 4

此次专家评审小组由系统集成商、顾问和学者组成,他们在图像处理和机器视觉系统的设计和配置方面,拥有多年的丰富经验。今年的评委名单如下:

1955年,艾森豪威尔总统的特别助理哈罗德·斯塔森宣布:“核能将带我们进入一个新世界,在那里人们不知道什么是饥饿……在那里粮食永远不会腐烂,庄稼永远不会遭到破坏……在那里没有人煽火炉,也没有人咒骂烟尘,那里的空气随处都像山顶一样清新,从工厂吹来的风有着玫瑰花的芬芳。”今天体会这段洋溢着乌托邦热情的话,即使不是别有用心,也是很傻的。1969年,《产业研究》对10年以后的“未来”1979年,有一个惊人的预测:人类寿命将达到150~200岁。但是直到今天,这事连影子都没有。

五.深度学习入门... 6

评委名单:

没能预言的现实

B深度学习并非万能:你需要避免这三个坑(1460字). 11

Craig M. Borsack——G2 Technologies公司总裁;

在很多预言中的科技没能实现的同时,很多真正改变了我们生活的重大突破性技术,专家们却完全没能预测到。这些被错过的创新包括:电力、电话、灯泡、收音机、电视、雷达、原子能、喷气推动器、太空旅行、蜂窝电话、磁盘和GUI(使今天的个人电脑使用如此方便的点击式图形用户界面)。这些东西似乎都是在人们,包括专家们懵然不知的情况下,突然到来的。

一、深度学习不适用于小数据集... 12

Tom Brennan——Artemis Vision公司总裁;

1896年,英国一位物理学带头人J·W.瑞利评论道:“除了气球以外,我丝毫不相信其他任何飞行器。”7年后,怀特兄弟造出了飞机。1956年,英国皇家天文学家理查德·范·德·里特·伍利向报界宣布:“太空旅行纯粹是无稽之谈。”仅仅一年后,苏联发射了第一颗人造卫星。

二、深度学习运用于实践是困难且昂贵的... 12

Shawn A. Campion——Integro Technologies公司总裁兼CEO ;

同样,没有任何专家预测到电脑的出现,以至直到1950年,字典里COMPUTER的定义还是用手“计算的人”。甚至20世纪40年代末第一台真正的计算机发明后,美国的专家还认为全美国只需要4台这样的机器,英国同样认为他们只需要4台。实际情况是,到1996年,全球PC总销量已达6840万台,最近20年更是呈爆炸性增长——暂时不提正日益取代电脑的智能手机。

三、深层网络不易解释... 12

David Dechow——FANUC America公司智能机器人/机器视觉主管工程师;

创新似乎总是在突然之间产生的,因为最有可能发展为新技术的,通常都没有实现。

C2018年全球AI突破性技术TOP10 (5240字). 13

Tom Hermary——Hermary公司总裁;

为什么我们无法预言未来

1 基于神经网络的机器翻译... 13

Dr. Daniel L. Lau——肯塔基公用事业教授、肯塔基大学电气与计算机工程系工程师;

我们总是猜错未来世界的面貌,是因为技术进步之路充满不确定性,并受到未知事物、僵局和死胡同的阻碍,只有偶尔的意外运气才使它变得明朗起来。技术演进就像自然界的许多方面一样,非常复杂而且不确定,而我们在做预测的时候,又难以克服自身的“形势偏见”(大数据恰恰会加强这种偏见)局限,即倾向于把未来技术想象为仅仅是现有技术的延续。比如载人飞行器的模型是鸟,因此直到19世纪,凡尔纳还把飞行器想象成由拍动的翅膀推动。在飞机真正发明以前,没人能够预知今天飞机的模样。

2 基于多传感器跨界融合的机器人自主导航... 14

Rex Lee——Pyramid Imaging公司总裁兼CEO;

事实上,某种未能预见的新技术的出现,可能会完全改变世界的面貌和人们的欲求。新的欲求又会极大地改变人们的探索方向,从而激发从前完全意想不到的新技术的出现。这样反复地相互反射作用,使得预言家们站在原地作直线性预测所看到的世界,与真实发生的世界风马牛不相及。

3DuerOS对话式人工智能系统... 15

Bhaskar Ramakrishnan——DWFritz Automation公司技术销售工程师;

尽管与纯粹的科幻小说相比,基于数据的“技术预测”像是一门真正的科学,但其实真实性很大程度上只是后者用来销售自己的托词。靠稿费赚了大钱的未来学家们,像托夫勒、奈斯比特等人,就是典型的例子——他们预测错的东西至少不少于预测对了的东西。

4 移动AR技术... 16

William Schramm——PVI Systems公司总裁;

所以我们最好牢记:一项新技术要用很多年才能取得商业上的成功(据巴特尔商学院估计平均时间为19年);我们完全不知道全新技术的应用,很难衡量它们是否(或如何)会在商业上取得成功;不要指望消费者迅速放弃当前技术,变化会造成金钱损失和心理痛苦;各种趋势彼此轮流占据主导地位,这使预测极易出错;当预测变化时,环境会在令人吃惊的很长时间内保持不变,或可能突然变化;预测受到形势偏见的高度影响,当前的普遍想法很可能在未来会改变。

5 生物特征识别技术... 16

Robert Tait——Optical Metrology Solutions LLC公司合伙人;

根本来说,我们真正需要做的,不是寄希望于对未来的预测,而是努力塑造未来。看似荒谬的是,我们对未来生活可影响的程度高于可预测的程度——一方面,我们可以选择能灵活适应不可预见的变化的生活,另一方面,那些雄心勃勃、充满动力的个人还能通过艰苦努力,使希望的事情发生而影响他们的未来。

6 机器人流程自动化... 17

Rick van de Zedde——Wageningen UR Food & Biobased Research计算机视觉高级研究员/业务开发者;

7 像素级声源定位系统PixelPlayer. 18

Steve Varga——Procter & Gamble USA成像与仪器研发首席科学家;

《超预测:预见未来的艺术和科学》

8 兼顾高精度学习和低精度推理的深度学习芯片... 18

Prof.Dr.-Ing.Stefan Werling——Baden-Wuerttemberg Cooperative State University Mannheim Mechatronik;

[美]菲利普·E.泰洛克、丹·加德纳著

9 智能代理训练平台... 19

Perry West——Automated Vision Systems公司总裁;

中信出版社2016年3月版

10 入耳式人工智能... 20

Earl Yardley——Industrial Vision Systems公司总监;

D新一代人工智能领域十大最具成长性技术展望(2114字). 21

Andy Wilson——Vision Systems Design欧洲编辑。

《预测业神话》

1、对抗性神经网络... 21

2018创新奖铜奖获得者

[美]威廉·A.谢尔顿著

2、胶囊网络... 21

视觉系统| T3 All-in-One SCARA**机器人**

人民邮电出版社2002年8月版

3、云端人工智能... 22

T3 SARA机器人能提供快速的重新配置能力。集成的控制器、适中的价格和可选的集成视觉,使T3成为面向各种应用的一种极具吸引力的解决方案。

4、深度强化学习... 22

Epson Robot;www.epson.com

《剪刀石头布:如何成为超级预测者》

5、智能脑机交互... 23

软件| 神经视觉

[美]威廉·庞德斯通著

6、对话式人工智能平台... 23

神经视觉软件允许没有机器视觉经验的人员,能够通过简单地点击感兴趣的项目来检查和分类产品。然后将这些相同的操作应用于场景背后的数百万个组合中,寻找能识别一个好的或坏的产品的任何重复模式或关键测量。

浙江人民出版社2016年3月版 返回搜狐,查看更多

7、情感智能... 24

Cyth Systems; www.cyth.com

责任编辑:

8、神经形态计算... 24

光源、镜头、光学元件| 用于相移测量的3D图形投影仪系统

9、元学习... 25

作为基于相位成像的独立的现成投影系统,具有较少3D经验的系统集成商,可以更容易地将这种先进技术部署到各种应用中。

10、量子神经网络... 26

MORITEX North America;www.moritex.com

E先进制造业-数字化解决方案(64字). 26

相机-3D | Photoneo PhoXi 3D扫描仪

参考文献(354字)Appx.数据简化DataSimp社区简介(835字)28

PhoXi 3D扫描仪根据扫描体积的不同,可提供XS、S、M、L和XL几种不同的型号,并利用结构光技术提供令人印象深刻的扫描质量。由NVIDIA Jetson平台供电,这种独立的结构光产品具有扩展的景深。

A一文读懂神经网络(7179字)

Photoneo;www.photoneo.com

一文读懂神经网络

相机-可见光波段| Baumer SmartApplets

文|孙飞(丹丰),汇编:数据简化社区秦陇纪,2018-08-28Tue

Baumer的LX VisualApple系列率先采用FPGA图像处理,是实现特定应用的工业相机,能简化设置,提高系统性能,降低整体成本。

演讲嘉宾简介:孙飞(丹丰),阿里巴巴搜索事业部高级算法工程师。中科院计算所博士,博士期间主要研究方向为文本分布式表示,在SIGIR、ACL、EMNLP以及IJCAI等会议发表论文多篇。目前主要从事推荐系统以及文本生成相关方面研发工作。

Baumer Group;www.baumer.com

本次的分享主要围绕以下五个方面:

相机-3D | Gocator 3210 3D智能快照传感器

神经网络的发展历史

配备200万像素立体相机,并在35μm实现3D快照扫描,Gocator 3210具有100mm×154mm的视场(FOV),适用于大型零部件,如汽车部件和车身组件的在线检查。

感知器模型

LMI Technologies;www.lmi3d.com

前馈神经网络

嵌入式视觉| 面向Basler dart相机的MitySOM-5CSX嵌入式VDK

后向传播

MitySOM-5CSX嵌入式视觉开发工具包(VDK)为Basler dart相机提供一个灵活的应用开发系统,具备板上图像处理、FPGA和双核ARM,以及使用Altera的VIP套件和OpenCL进行快速原型化。

深度学习入门

Critical Link;www. criticallink.com

一.神经网络的发展历史

视觉系统|仿生机器视觉

在介绍神经网络的发展历史之前,首先介绍一下神经网络的概念。神经网络主要是指一种仿造人脑设计的简化的计算模型,这种模型中包含了大量的用于计算的神经元,这些神经元之间会通过一些带有权重的连边以一种层次化的方式组织在一起。每一层的神经元之间可以进行大规模的并行计算,层与层之间进行消息的传递。

从生物学中获取灵感是视觉行业需要的一种创新思维。Prophesee公司已经开发出一种创新的传感方法,其为每个像素提供了改进的数据压缩和独立的帧率。

下图展示了整个神经网络的发展历程:

Prophesee;www.prophesee.ai

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光源、镜头、光学元件|聚焦镜头

神经网络的发展历史甚至要早于计算机的发展,早在上个世纪四十年代就已经出现了最早的神经网络模型。接下来本文将以神经网络的发展历程为主线带领大家对神经网络的基本知识作初步了解。

Opto Engineering成功地实现了一种“附加”式非机动柔性聚焦装置,将该模块放置在标准定焦CCTV镜头前,即可实现简单的即插即用式聚焦功能。

第一代的神经元模型是验证型的,当时的设计者只是为了验证神经元模型可以进行计算,这种神经元模型既不能训练也没有学习能力,可以简单的把它看成是一个定义好的逻辑门电路,因为它的输入和输出都是二进制的,而中间层的权重都是提前定义好的。

Opto Engineering;www.opto-engineering.com

神经网络的第二个发展时代是十九世纪五六十年代,以Rosenblatt提出的感知器模型和赫伯特学习原则等一些工作为代表。

嵌入式视觉| Nuvo-6108GC系列

二.感知器模型

采用NVIDIA GeForce GTX1080图形处理器(或TITAN X)和英特尔Xeon E3 V5或配备C236芯片组的第六代核心处理器,这款强大的工业级GPU计算机支持多达32GB的ECC /非ECC DDR4内存,并提供GigE、USB 3.0、视频端口和串行端口。

感知器模型与之前提到的神经元模型几乎是相同的,但是二者之间存在着一些关键的区别。感知器模型的激活函数可以选择间断函数和sigmoid函数,且其输入可以选择使用实数向量,而不是神经元模型的二进制向量。与神经元模型不同,感知器模型是一个可以学习的模型,下面介绍一下感知器模型的一个优良特性——几何解释。

Neousys Technology;www.neousys-tech.com

我们可以把输入值(x1, . . . , xn)看作是N维空间中的一个点的坐标,w⊤x−w0 = 0 可以认为是N维空间中的一个超平面,显然,当w⊤x−w0<0时,此时的点落在超平面的下方,而当w⊤x−w0>0时,此时的点落在超平面的上方。感知器模型对应的就是一个分类器的超平面,它可以将不同类别的点在N维空间中分离开。从下图中可以发现,感知器模型是一个线性的分类器。

相机-可见光波段| HAWK MV-4000智能相机

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HAWK MV-4000是迈思肯公司最新推出的智能相机,与其前一代智能相机相比,它拥有4倍的处理能力和6倍的帧率。

对于一些基本的逻辑运算,例如与、或、非,感知器模型可以非常容易地作出判断分类。那么是不是所有的逻辑运算都可以通过感知器进行分类呢?答案当然是否定的。比如异或运算通过一个单独的线性感知器模型就很难作出分类,这同样也是神经网络的发展在第一次高潮之后很快进入低谷的主要原因。这个问题最早在Minsky等人在关于感知器的著作中提出,但其实很多人对这本著作存在误区,实际上Minsky等人在提出这个问题的同时也指出异或运算可以通过多层感知器实现,但是由于当时学术界没有有效的学习方式去学习多层感知器模型,所以神经网络的发展迎来了第一次低谷。

Omron Microscan Systems;www.microscan.com

关于多层感知器模型实现异或操作的直观几何体现如下图所示:

相机-可见光波段| Phoenix相机

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Phoenix相机采用索尼Pregius CMOS图像传感器,专为OEM而设计。相机外观尺寸仅为24mm×24mm,是一款小巧轻便的GigE PoE相机。其提供一种独特的可变设计,可以简单地配置以适应广泛的OEM系统。

三.前馈神经网络

LUCID Vision Labs;www.thinklucid.com

进入十九世纪八十年代之后,由于单层的感知器神经网络的表达能力非常有限,只能做一些线性分类器的任务,神经网络的发展进入了多层感知器时代。一个典型的多层神经网络就是前馈神经网络,如下图所示,它包括输入层、节点数目不定的隐层和输出层。任何一个逻辑运算都可以通过多层感知器模型表示,但这就涉及到三层之间交互的权重学习问题。将输入层节点xk乘以输入层到隐层之间的权重vkj,然后经过一个如sigmoid此类的激活函数就可以得到其对应的隐层节点数值hj,同理,经过类似的运算可以由hj得出输出节点值yi。

相机-3D | 3DPIXA 2.5µm dual HR

需要学习的权重信息就是w和v两个矩阵,最终得到的信息是样本的输出y和真实输出d。具体过程如下图所示:

3DPIXA在一个GPU上集成了线扫描技术和立体成像算法。它的开放式架构包括多种接口,如HALCON(MVTec)、MIL(Matrox)、LabVIEW(National Instruments)、Coake(SAC)以及Chromasens公司自己的3D-API。

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Chromasens;www.chromasens.de/en

如果读者有简单的机器学习知识基础的话,就会知道一般情况下会根据梯度下降的原则去学习一个模型。在感知器模型中采用梯度下降的原则是较为容易的,以下图为例,首先确定模型的loss,例子中采用了平方根loss,即求出样本的真实输出d与模型给出的输出y之间的差异,为了计算方便,通常情况下采用了平方关系E= 1/2 (d−y)^2 = 1/2 (d−f(x))^2 ,根据梯度下降的原则,权重的更新遵循如下规律:wj ← wi + α(d −f(x))f′(x)xi ,其中α为学习率,可以作人工调整。

相机-可见光波段| Apex系列AP-3200T-USB相机

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Apex系列AP-3200T-USB相机是一款基于棱镜的3芯片RGB彩色面阵相机,其使用定制的光学棱镜和获得专利的对准技术来克服三个主要问题,这些问题之前已经使许多系统设计者/集成商不得不在3芯片棱镜技术上选择传统的拜尔彩色相机,导致他们的彩色视觉系统的成像质量降低。

四.后向传播

JAI;www.jai.com

对于一个多层的前馈神经网络,我们该如何学习其中所有的参数呢?首先对于最上层的参数是非常容易获得的,可以根据之前提到的计算模型输出和真实输出之间的差异,根据梯度下降的原则来得出参数结果,但问题是对于隐层来说,虽然我们可以计算出其模型输出,但是却不知道它的期望输出是什么,也就没有办法去高效训练一个多层神经网络。这也是困扰了当时学术界很长时间的一个问题,进而导致了上个世纪六十年代之后神经网络一直没有得到更多发展。

视觉系统| 快速部署视频记录套件

后来到了十九世纪七十年代,有很多科学家独立的提出了一个名为后向传播的算法。这个算法的基本思想其实非常简单,虽然在当时无法根据隐层的期望输出去更新它的状态,但是却可以根据隐层对于Error的梯度来更新隐层到其他层之间的权重。计算梯度时,由于每个隐层节点与输出层多个节点之间均有关联,所以会对其上一层所有的Error作累加处理。

对于偶尔出现错误的过程,快速部署视频记录套件(RDVRK)比发送给专家分析情况的方法具有更高的效率。该套件为工程师/质量检验员和生产线经理提供了能够快速理解、远程连接的远程支持功能。

后向传播的另一个优势是计算同层节点的梯度和权重更新时可以并行进行,因为它们之间不存在关联关系。整个BP算法的过程可以用如下的伪码表示:

McNaughton-McKay Electric Company;www.mc-mc.com

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嵌入式视觉| BOXER-6640M

接下来介绍一些BP神经网络的其他性质。BP算法其实就是一个链式法则,它可以非常容易地泛化到任意一个有向图的计算上去。根据梯度函数,在大多数情况下BP神经网络给出的只是一个局部的最优解,而不是全局的最优解。但是从整体来看,一般情况下BP算法能够计算出一个比较优秀的解。下图是BP算法的直观演示:

BOXER-6640M采用第七代英特尔核心桌面处理器,配备大量LAN和USB端口,为满足当前的安全和监视应用需要提供了良好平衡。

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AAEON Technology;www.aaeon.com

在大多数情况下,BP神经网络模型会找到范围内的一个极小值点,但是跳出这个范围我们可能会发现一个更优的极小值点。在实际应用中针对这样的问题我们有很多简单但是非常有效的解决办法,比如可以尝试不同的随机初始化的方式。而实际上在深度学习领域当今比较常用的一些模型上,初始化的方式对于最终的结果是有非常大的影响的。另外一种使模型跳出局部最优解范围的方式是在训练的时候加入一些随机干扰(Random noises),或者用一些遗传算法去避免训练模型停留在不理想的局部最优解位置。

相机-可见光波段| 超小型1800万像素USB3相机

BP神经网络是机器学习的一个优秀的模型,而提到机器学习就不得不提到一个在整个机器学习过程中经常遇到的基本问题——过拟合(Overfitting)问题。过拟合的常见现象是模型在训练集上面虽然loss一直在下降,但是实际上在test集上它的loss和error可能早已经开始上升了。避免出现过拟合问题有两种常见的方式:

这款1800万像素的UB3相机,外观尺寸15mmx15mm,重量仅5克,内置FPGA,提供USB接口,帧率高达24fps。基于1800万像素的CMOS图像传感器,其数据和控制接口完全兼容GenICam/GenTL,可以在NVIDIA GPU上实时提供完整的图像处理流水线。

提前停止(Early Stopping):我们可以预先划分一个验证集(Validation),在训练模型的同时也在验证集之中运行这个模型,然后观察该模型的loss,如果在验证集中它的loss已经停止下降,这时候即使训练集上该模型的loss仍在下降,我们依然可以提前将其停止来防止出现过拟合问题。

XIMEA;www.ximea.com

正则(Regularization):我们可以在神经网络中边的权重上加一些正则。最近几年经常用到的dropout方式——随机丢一些点或者随机丢一些边,也可以看作是正则的一种方式,正则也是一种很有效的防止过拟合的应用方式。

视觉系统| InPhoto-4W

十九世纪八十年代神经网络一度非常流行,但很不幸的是进入九十年代,神经网络的发展又陷入了第二次低谷。造成这次低谷的原因有很多,比如支持向量机(SVM)的崛起,支持向量机在九十年代是一个非常流行的模型,它在各大会议均占有一席之地,同时也在各大应用领域都取得了非常好的成绩。支持向量机有一个非常完善的统计学习理论,也有非常好的直观解释,并且效率也很高,结果又很理想。

使用双传感器或四传感器相机和四个不同波长的光源,InPhoto-4W能在单次捕获中获得四幅主图像,不需要复杂的同步工作。

所以在此消彼长的情况下,支持向量机相关的统计学习理论的崛起一定程度上压制了神经网络的发展热度。另一方面,从神经网络自身的角度来看,虽然理论上可以用BP去训练任意程度的神经网络,但是在实际应用中我们会发现,随着神经网络层数的增加,神经网络的训练难度成几何式增长。比如在九十年代早期,人们就已经发现在层次比较多的一个神经网络当中可能会出现梯度消失或者梯度爆炸的一个现象。

INFAIMON;www.infaimon.com

举一个简单的梯度消失的例子,假设神经网络的每一层都是一个sigmoid结构层,那么BP向后传播时它的loss每一次都会连成一个sigmoid的梯度。一系列的元素连接在一起,如果其中有一个梯度非常小的话,会导致传播下去的梯度越来越小。实际上,在传播一两层之后,这个梯度已经消失了。梯度消失会导致深层次的参数几乎静止不动,很难得出有意义的参数结果。这也是为什么多层神经网络非常难以训练的一个原因所在。

软件| DynamicImager

学术界对于这个问题有比较多的研究,最简单的处理方式就是修改激活函数。早期的尝试就是使用Rectified这种激活函数,由于sigmoid这个函数是指数的形式,所以很容易导致梯度消失这种问题,而Rectified将sigmoid函数替换成max(0,x),从下图我们可以发现,对于那些大于0的样本点,它的梯度就是1,这样就不会导致梯度消失这样一个问题,但是当样本点处于小于0的位置时,我们可以看到它的梯度又变成了0,所以ReLU这个函数是不完善的。后续又出现了包括Leaky ReLU和Parametric Rectifier(PReLU)在内的改良函数,当样本点x小于0时,我们可以人为的将其乘以一个比如0.01或者α这样的系数来阻止梯度为零。

DynamicImager软件有助于在支持多维和多光谱图像处理的环境中,对标准化算法进行原型化,其包括基于ISO 12087(PIKS)的图像处理模块的大型库和扩展库。

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Trollhetta AS;www.trollhetta.com

随着神经网络的发展,后续也出现了一些从结构上解决梯度难以传递问题的方法,比如元模型,LSTM模型或者现在图像分析中用到非常多的使用跨层连接的方式来使其梯度更容易传播。

相机-可见光波段|具有实时图像处理功能的多用板级相机HDselect

五.深度学习入门

该板级相机在紧凑的模块化结构中,为嵌入式视觉和单一应用提供了丰富的功能集,内窥镜检查(其中远程头大小从1/3’’到1mm2)等应用将受益于该相机。

经过上个世纪九十年代神经网络的第二次低谷,到2006年,神经网络再一次回到了大众的视野,而这一次回归之后的热度远比之前的任何一次兴起时都要高。神经网络再次兴起的标志性事件就是Hinton等人在Salahudinov等地方发表的两篇关于多层次神经网络(现在称作“深度学习”)的论文。

NET New Electronic Technology Finning;

其中一篇论文解决了之前提到的神经网络学习中初始值如何设置的问题,解决途径简单来说就是假设输入值是x,那么输出则是解码x,通过这种方式去学习出一个较好的初始化点。而另一篇论文提出了一个快速训练深度神经网络的方法。其实造成现在神经网络热度现状的原因还有很多,比如当今的计算资源相比当年来说已经非常庞大,而数据也是如此。在十九世纪八十年代时期,由于缺乏大量的数据和计算资源,当时很难训练出一个大规模的神经网络。

嵌入式视觉| 具有雷达辅助目标分析功能的智能视觉系统CORSIGHT

神经网络早期的崛起主要归功于三个重要的标志性人物Hinton、Bengio和LeCun。Hinton的主要成就在于布尔计算机(Restricted BoltzmannMachine)和深度自编码机(Deep autoencoder);Bengio的主要贡献在于元模型在深度学习上的使用取得了一系列突破,这也是深度学习最早在实际应用中取得突破的领域,基于元模型的language modeling在2003时已经可以打败当时最好的概率模型;LeCun的主要成就代表则是关于CNN的研究。深度学习崛起最主要的表现是在各大技术峰会比如NIPS,ICML,CVPR,ACL上占据了半壁江山,包括Google Brain,Deep Mind和FaceBook AI等在内的研究部门都把研究工作的中心放在了深度学习上面。

NET结合了线扫描和雷达技术,为要求独立于对象距离和速度、进行远程对象分析的智能交通应用,提供了一种开放的、分布式和可扩展的处理方案。

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NET New Electronic Technology

神经网络进入公众视野后的第一个突破是在语音识别领域,在使用深度学习理论之前,人们都是通过使用定义好的统计库来训练一些模型。在2010年,微软采用了深度学习的神经网络来进行语音识别,从图中我们可以看到,两个错误的指标均有将近三分之一的大幅度下降,效果显著。而基于最新的ResNet技术,微软公司已经把这个指标降到了6.9%,每一年都有一个明显的提升。

视觉系统| safePXV和safePGV

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这些达到安全等级的二维码阅读器用单个传感器提供绝对定位,并提供有用的替代编码器和接近开关,以通过专有的多色二维码带和红色、蓝色LED来解决引导/定位和数据冗余。

到2012年,在图片分类领域,CNN模型在ImageNet上取得了一个较大的突破。测试图片分类的是一个很大的数据集,要将这些图片分成1000类。在使用深度学习之前,当时最好的结果是错误率为25.8%(2011年的一个结果),在2012年Hinton和它的学生将CNN应用于这个图片分类问题之后,这个指标下降了几乎10%,自2012年之后,我们从图表中可以观察到每一年这个指标都有很大程度的突破,而这些结果的得出均使用了CNN模型。

Pepperl+Fuchs;www.pepperl-fuchs.com

深度学习模型能取得如此大的成功,在现代人看来主要归功于其层次化的结构,能够自主学习并将数据通过层次化结构抽象地表述出来。而抽象出来的特征可以应用于其他多种任务,这也是深度学习当前十分火热的原因之一。

图像传感器| Diamond图像传感器

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Diamond传感器芯片具有卓越的1MHz线频率、能实现高性能信号处理的像素阵列、列ADC和16个串行LVDS输出。像素阵列具有864个光学4T像素单元,像素单元尺寸为21µm × 21µm,满阱容量约为60000个电子。

下面介绍两个非常典型且常用的深度学习神经网络:一个是卷积神经网络(CNN),另外一个是循环神经网络。

Tichawa Vision;www.tichawa-vision.com

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