فهم أعمق لـ Dynamic SOLO (SOLOv2): تنفيذ جديد من البداية باستخدام TensorFlow

فهم أفضل لرؤية الكمبيوتر: نموذج Dynamic SOLO (SOLOv2) باستخدام TensorFlow مقدمة عندما يواجه الباحثون سوء فهم في مجال ما، يعمقون في المشكلة ويتوصلون إلى إجابات توسّع معرفتهم. هذا النهج يساعد في فهم النظرية وراء الأفكار وكيفية تطبيقها باستخدام الأدوات التقنية المتاحة. في هذا المشروع، تم تطبيق نموذج Dynamic SOLO (SOLOv2) لمهام الفصل بين المثيلات (Instance Segmentation) باستخدام إطار TensorFlow 2. النموذج SOLO (Segmenting Objects by Locations) هو نموذج مصمم للمهام المرتبطة برؤية الكمبيوتر، وخاصة الفصل بين المثيلات. هذا النموذج يعمل بدون أي نقاط أساسية (Anchors) ولا يتطلب مربعات حدودية (Bounding Boxes) للتنبؤ بالأشكال (Masks). الهيكل الأساسي (Backbone) تم اختيار شبكة ResNet50 كهيكل أساسي لأنها شبكة خفيفة الوزن تناسب المبتدئين جيدًا. يمكن استخدام معلمات مسبقة التدريب لـ ResNet50 إذا كان الهدف هو استخدام مجموعة بيانات COCO الأصلية، مما يوفر الوقت ويحسن الأداء. العنق (Neck) يتم استخدام شبكة FPN (Feature Pyramid Network) كعنق لاستخراج الخصائص المتعددة المقاييس. يتم استخدام جميع مخرجات C2, C3, C4, C5 من الكتل الباقية (Residual Blocks) في ResNet50. يجب الحذر عند العمل مع مجموعات بيانات صغيرة حيث قد يكون استخدام جميع مستويات FPN غير ضروريًا ويستهلك موارد GPU بشكل زائد. رأس النموذج (Head) تحتوي رأس النموذج على فرعين متوازيين: فرع الفئة (Classification Branch) وفرع نواة الشكل (Mask Kernel Branch). يتم تحديد فئة المثيل وشكله من خلال هذين الفرعين. يمكن تجنب استخدام فرع الشكل الإضافي (Mask Feature) عند العمل مع مجموعات بيانات صغيرة، مما يوفر من تدريب معلمات غير ضرورية. خصائص الشكل (Mask Feature) يتم دمج فرع الشكل مع فرع نواة الشكل لإنتاج الشكل النهائي للتنبؤ. يتم استخدام عملية التجاوز الديناميكي (Dynamic Convolution) لتحقيق ذلك. عملية التدريب دالة الخسارة (Loss Function) لم يتم تنفيذ دالة الخسارة القياسية لـ SOLO في TensorFlow بشكل أصلي، لذا تم تطويرها يدويًا. تتكون الدالة من مركبين رئيسيين: 1. D_{mask}(m_k, m^*_k): التي تقيس الفرق بين الشكل المتنبأ به والشكل الحقيقي. 2. L_{Dice}: وهي معاملة ديسب التي تحدد على النحو التالي: [ D(p, q) = \frac{2 \sum_{x,y} (p_{x,y} \cdot q_{x,y})}{\sum_{x,y} p^2_{x,y} + \sum_{x,y} q^2_{x,y}} ] استمرار التدريب من نقطة توقف سابقة (Resuming from Checkpoint) إذا كنت تستخدم بطاقة رسومات ذات أداء منخفض، فقد يكون من الصعب تدريب النموذج في تشغيل واحد. لتجنب فقدان المعلمات المدربة مسبقًا، يمكن استخدام نظام استمرار التدريب من نقطة توقف سابقة، الذي يسمح بحفظ النموذج كل n حقبة (Epoch) واستئناف التدريب لاحقًا. عملية التقييم لتقييم كفاءة النموذج وكيفية أدائه على صور لم يرها سابقًا، يتم استخدام عملية التقييم التي تتضمن الخطوات التالية: 1. تحميل مجموعة البيانات الاختبارية (Test Dataset) 2. إعداد البيانات لتعمل مع النموذج 3. إدخال البيانات إلى النموذج 4. تصفية الأشكال ذات الاحتمال الأدنى لنفس المثيل 5. تصويرة الصورة الاختبارية الأصلية مع الأشكال النهائية والفئة المتوقعة لكل مثيل التحدي الأكبر في عملية التقييم كان تنفيذ Matrix NMS (Non-Maximum Suppression)، وهو اجراء يتجنب التنبؤ بنفس المثيل عدة مرات عن طريق تصفية الأشكال المتكررة ذات الاحتمال الأدنى. نصائح للتنفيذ من الصفر التاكد من مطابقة البيانات: يجب التأكد من أن البيانات المدخلة تتطابق مع ما يتوقعه النموذج في كل طبقة. بحث الورقة البحثية: لا يمكن تجاوز قراءة الورقة البحثية التي تستند إليها النموذج. يمكن استخدام البرامج اللغوية العصبية (LLM) لمساعدتك في فهم المبادئ الأساسية. بدء خطوات صغيرة: عند التطوير، لا تبدأ بمجموعات بيانات كبيرة أو عدد كبير من المعلمات. يمكن السماح للنموذج بالتشبع الزائد (Overfitting) في مرحلة التطوير الأولى لتأكيد صحة البيانات. تصحيح الأخطاء في الكود: التأكد من أن الكود يعمل كما هو متوقع وتقييم قيمة البيانات في كل خطوة هو أمر ضروري، خاصة عند التعامل مع العمليات الرياضية والأ텐سورات (Tensors). الخلاصة هذا ملخص موجز للمشروع يهدف إلى تقديم صورة عامة بدون الغوص في التفاصيل التقنية. إذا لاقت المقالة اهتمامًا من القراء، قد يتم كتابة تحليل أكثر تفصيلاً يشمل الجوانب التقنية. تقييم الحدث من قبل المختصين المشروع يظهر جهدًا ملحوظًا في فهم وتنفيذ نموذج رؤية الكمبيوتر المعقد. يؤكد الخبراء أنه يوفر فرصة قيمة للتعلم العميق وممارسة مهارات البرمجة المتقدمة، مما يمكن المطورين من تحسين فهمهم للنظريات والتقنيات الحديثة في مجال رؤية الكمبيوتر. نبذة عن الشركة المشروع مفتوح المصدر ويتوفر على GitHub، مما يسمح للمطورين والمختصين بدراسة الكود وتعديله حسب احتياجاتهم. هذا يعزز التعاون والابتكار في مجتمع رؤية الكمبيوتر.