חידושים בעיבוד תמונה, ראיה ממוחשבת ו-Deep Learning בסביבת MATLAB בגרסת R2017a

בשבוע שעבר נערך במלון הילטון כנס MATLAB & Simulink המרכזי לשנת 2017, בהשתתפות כ-600 משתמשים בכלי MathWorks. אחד מהמסלולים המבוקשים בכנס היה מסלול ה"חידושים בעיבוד תמונה, ראיה ממוחשבת ו-Deep Learning", אותו ריכז כותב שורות אלה. במסלול נסקרו החידושים המשמעותיים בתחומים הנ"ל בגרסאות האחרונות של הכלים הרלוונטים. מכיוון שאתם ודאי עוקבים באדיקות אחרי העדכונים המפורסמים בבלוג זה, לא אלאה אתכם בחידושים שנכנסו בגרסאות שאינן הגרסה העדכנית (מי שפספס - יכול ללחוץ פה כדי לעבור לפוסט הקודם בנושא).

אז הנה החידושים המשמעותיים בגרסת R2017a בתחומים עיבוד תמונה וראיה ממוחשבת:

•          Registration Estimator App – יישומון אינטראקטיבי המקל על חקר של מגוון טכניקות רגיסטרציה (לחצו למידע נוסף)

•          3D Volume Viewer App – יישומון המשמש לצפיה במידע נפחי תלת-ממדי (לחצו למידע נוסף). לידיעת העוסקים בעיבוד מידע נפחי - בגרסה החדשה נוספה תמיכה בעיבוד מידע שכזה במעל 20 פונקציות, וביניהן פונקציות הסגמנטציה בגישת Active Contours ו-Fast Marching

•          ביצוע סגמנטציה בשיטת lazysnapping לרקע/אובייקט (מכונה גם graph cut). לתיעוד הפקודה - לחצו פה

•         Image Segmenter App – היישומון לביצוע סגמנטציה בשיטות שונות כולל את שיטת הסגמנטציה החדשה המוזכרת למעלה, והחל מהגרסה העדכנית – גם תומך בתמונות RGB

•          פונקציה לאימון גלאי אובייקטים בגישת Aggregated Channel Features (ACF)

•          הערכת ביצועי גלאי אובייקטים בעזרת מטריקות כמו Average Precision או Log-Average Miss Rate

והנה החידושים המרכזיים בגרסת R2017a בתחום ה-Deep Learning:

•          אפשרות לבצע אימון בעזרת מספר GPUs על PCs ו-Clusters. השליטה על סביבת הביצוע מתאפשרת באמצעות הפרמטר ExecutionEnvironment (לחצו פה). 

•          אפשרות לייבא מודלים מ-Caffe (בגרסה הבאה מתוכננת גם תמיכה ב-TensorFlow). לחצו כדי ללמוד על הפונקציות importCaffeLayers ו-importCaffeNetwork

•          יכולת לבצע לוקאליזציה באמצעות Fast R-CNN ו-Faster R-CNN – כהמשך להכנסת התמיכה ב-R-CNN בגרסה הקודמת של הכלים. בהקשר הזה מומלץ להתעדכן גם בחידוש האחרון שהוזכר בחלק הקודם של הפוסט

•          טעינת רשתות VGG-16 ו- VGG-19באמצעות שורת קוד אחת - כהמשך להכנסת היכולת לבצע זאת ל-Alexnet בגרסה הקודמת של הכלים

•          יכולת להגדיר שכבת רגרסיה בעזרת הפקודה regressionLayer – לצורך אימון CNN לביצוע משימות רגרסיה

•          אפשרות לבצע אימון בעזרת CPU בלבד למי שלא מעוניין או לא יכול להשתמש ב-GPU לצורך האימון (ניהול הזיכרון שופר, אך כמובן שעדיין עדיף להיעזר ב-GPU)

•          deepDreamImage – לצורך הדגשת הפיצ'רים שהרשת למדה, שימושי לצורך הבנה ואבחון של התנהגות הרשת. לחצו לתיעוד

•          Training Accuracy Plot – עוזר להבין האם האימון מתקדם בתהליך הנכון, או שכדאי לעצור ולשנות Setup. לחצו לתיעוד

•          App לביצוע Labeling לסרטוני ווידאו (לחצו לתיעוד), כהמשך ל-App המסייע לביצוע Labeling לתמונות הקיים כבר שלוש שנים 

למידע נוסף – מומלץ לבדוק בתיעוד ו/או ב-Release Notes. וכמובן שב-MathWorks עובדים כעת על פיצ'רים מאוד משמעותיים שאמורים להיכנס בגרסת הכלים הבאה, R2017b, שצפויה להשתחרר בסביבות חודש ספטמבר, אז מומלץ לעקוב!

הצגת ה-Registration Estimator App במהלך הכנס