Умный мусор: Автоматический поиск архитектур для эффективного распознавания отходов

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к автоматическому проектированию нейронных сетей позволяет создавать высокоточные и энергоэффективные системы обнаружения мусора для работы на встраиваемых устройствах.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Архитектура TrashDet построена на единой сверхсети, объединяющей ResNet для извлечения признаков, шейп для обработки и детекционную голову в стиле YOLO, после чего итеративный эволюционный поиск последовательно оптимизирует сначала основу сети при фиксированном шейпе и голове, а затем шейп и голову при фиксированной основе, стремясь к созданию компактных и готовых к развертыванию моделей для обнаружения мусора на основе данных TACO.

В статье представлен фреймворк TrashDet, использующий итеративный поиск архитектур нейронных сетей (NAS) с учётом аппаратных ограничений для оптимизации детекторов объектов на датасете TACO.

Обнаружение мусора в условиях ограниченных вычислительных ресурсов представляет собой сложную задачу, требующую компромисса между точностью и эффективностью. В данной работе, ‘TrashDet: Iterative Neural Architecture Search for Efficient Waste Detection’, предложен инновационный метод автоматического поиска архитектур нейронных сетей, позволяющий создавать высокопроизводительные детекторы мусора для периферийных устройств и IoT. Разработанный фреймворк, использующий итеративный эволюционный поиск и совместное использование весов, позволил получить семейство моделей TrashDet, демонстрирующих улучшение точности до 3.6 mAP50 при значительном снижении количества параметров. Возможно ли дальнейшее масштабирование и адаптация подобных методов для решения других задач компьютерного зрения в условиях ограниченных ресурсов?

Шёпот Хаоса: Вызов Обнаружения Отходов в Реальном Времени

Эффективное управление отходами требует автоматизированных систем обнаружения, однако существующие решения часто сталкиваются с проблемами производительности в режиме реального времени и развертывания на устройствах с ограниченными ресурсами. Это обусловлено тем, что традиционные модели обнаружения объектов, несмотря на свою точность, требуют значительных вычислительных мощностей, что делает их непрактичными для использования на периферийных устройствах, таких как датчики и камеры, работающие от батарей. Ограничения по памяти, энергопотреблению и пропускной способности связи создают серьезные препятствия для широкого внедрения интеллектуальных систем управления отходами в различных условиях, особенно в удаленных или труднодоступных местах, где развертывание и обслуживание сложных инфраструктур затруднено. Таким образом, разработка более эффективных и экономичных алгоритмов обнаружения отходов является ключевой задачей для обеспечения устойчивого и экологически безопасного управления ресурсами.

Традиционные модели обнаружения объектов, демонстрирующие высокую точность в лабораторных условиях, зачастую оказываются непосильной задачей для внедрения на периферийных устройствах. Высокая вычислительная сложность этих моделей требует значительных ресурсов — мощных процессоров и большого объема памяти — что делает их непрактичными для использования в системах, работающих в реальном времени и ограниченных в энергии, например, в устройствах для автоматической сортировки отходов или в мобильных роботах. Необходимость обработки больших объемов данных в режиме реального времени, вкупе с ограниченными возможностями встроенных систем, создает серьезные препятствия для широкого распространения интеллектуальных решений в области управления отходами, особенно в удаленных или недостаточно оснащенных инфраструктурой местах.

Ограниченная возможность развертывания интеллектуальных систем управления отходами в различных условиях представляет собой серьезную проблему. Существующие решения, требующие значительных вычислительных ресурсов, зачастую оказываются недоступными для использования на устройствах с ограниченной мощностью или в регионах с недостаточной инфраструктурой. Это препятствует широкому внедрению технологий, которые могли бы оптимизировать сбор и переработку отходов, снизить негативное воздействие на окружающую среду и повысить эффективность коммунальных служб. Отсутствие доступных и масштабируемых решений замедляет прогресс в области устойчивого развития и требует разработки инновационных подходов к обнаружению и классификации отходов, адаптированных к реальным условиям эксплуатации.

TrashDet: Эволюционный Подход к Оптимизации

TrashDet использует итеративный эволюционный поиск для автоматической оптимизации архитектур нейронных сетей, нацеленный на достижение баланса между точностью и вычислительной эффективностью. В рамках данной стратегии, популяция архитектур подвергается мутациям и кроссоверу, после чего производится оценка полученных вариантов. Оценка основывается на заданных метриках, таких как точность классификации и количество параметров, что позволяет отбирать наиболее перспективные архитектуры для следующей итерации. Процесс повторяется до достижения заданных критериев остановки или достижения оптимального компромисса между точностью и эффективностью.

Процесс поиска оптимальной архитектуры сети в TrashDet использует ‘Прогнозатор Точности’ для быстрой оценки кандидатов, что существенно снижает вычислительные затраты. Вместо полной тренировки каждой предложенной архитектуры, ‘Прогнозатор Точности’ предоставляет оценку её потенциальной производительности, опираясь на данные, полученные в ходе обучения предыдущих поколений. Это позволяет отсеивать неперспективные варианты на ранней стадии и концентрироваться на наиболее многообещающих архитектурах, значительно ускоряя процесс оптимизации и уменьшая потребность в вычислительных ресурсах. Данный подход позволяет эффективно исследовать пространство возможных архитектур, избегая ресурсоемких полных тренировок для каждой из них.

Механизм “Передача популяции” (Population Passthrough) в TrashDet обеспечивает сохранение наиболее эффективных архитектур нейронных сетей из одной генерации в следующую. Это позволяет избежать потери перспективных решений, которые могли быть случайно утеряны в процессе случайной мутации и отбора. Сохранение высокопроизводительных кандидатов стабилизирует эволюционный процесс, предотвращая его регрессию и ускоряя сходимость к оптимальной архитектуре. Фактически, это способствует более эффективному использованию вычислительных ресурсов, поскольку не требует повторной оценки уже доказавших свою эффективность решений.

Высокая точность предсказателя, подтверждаемая близостью точек к диагонали на графике зависимости от фактического mAP50, указывает на его надежность в качестве суррогата для оценки производительности обнаружения при поиске оптимальной подсети.

Оптимизированные Архитектуры для Периферийных Вычислений

Процесс автоматизированного поиска архитектуры, использованный в TrashDet, позволил выявить конфигурации, эффективно использующие как MobileNet, так и ResNet в качестве базовых сетей для извлечения признаков. Данный подход позволил добиться высокой производительности при одновременном снижении вычислительной сложности. В результате, были получены модели, оптимизированные для работы на ресурсоограниченных устройствах, при этом сохраняя высокую точность обнаружения объектов. Выбор между MobileNet и ResNet в качестве базовой сети позволяет адаптировать модель под конкретные требования к скорости и точности.

Оптимизированные сети, разработанные в рамках проекта TrashDet, продемонстрировали передовые результаты на датасете TACO, достигнув показателя средней точности mAP50 в 19.5. Данный результат превосходит все ранее существовавшие базовые модели, оцениваемые на этом наборе данных. Повышенная точность была достигнута за счет автоматизированного поиска архитектуры, позволившего идентифицировать оптимальные конфигурации для эффективной детекции объектов на изображениях, что подтверждает эффективность предложенного подхода к оптимизации моделей для задач компьютерного зрения.

Архитектура TrashDet, содержащая всего 30.5 миллионов параметров, демонстрирует превосходство по показателю mAP50 над моделью AltiDet-m, которая использует 85.3 миллиона параметров. Это указывает на значительную степень сжатия модели без потери в точности обнаружения объектов. Подобное снижение количества параметров критически важно для развертывания моделей машинного зрения на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как микроконтроллеры и встраиваемые системы, где память и вычислительная мощность ограничены.

При развертывании на микроконтроллере ‘MAX78002’, модель TrashDet-ResNet демонстрирует снижение энергопотребления до 7 525 мкДж. Это на 87,9% меньше, чем у ai87-fpndetector, потребляющего 62 001 мкДж. Данное снижение энергопотребления достигается при сохранении высокой производительности и позволяет использовать TrashDet-ResNet в устройствах с ограниченными ресурсами питания, таких как периферийные вычисления и мобильные приложения.

При развертывании на микроконтроллере ‘MAX78002’, сеть TrashDet-ResNet демонстрирует значительное снижение задержки обработки до 26,7 мс. Это на 78,2% ниже, чем у ai87-fpndetector, которая показывает задержку в 122,6 мс. Такое сокращение времени обработки является критически важным для приложений, требующих оперативного реагирования, и позволяет повысить общую производительность системы.

При развертывании на микроконтроллере MAX78002, модель TrashDet-MBNet демонстрирует среднюю точность обнаружения (mAP50) на уровне 93.3. Это на 10.2 процентных пункта выше, чем у модели ai87-fpndetector, у которой данный показатель составляет 83.1. Данное увеличение точности указывает на значительное улучшение производительности алгоритма обнаружения мусора при использовании архитектуры TrashDet-MBNet на указанной аппаратной платформе.

На датасете TACO[taco2020] предложенный метод позволяет уменьшить размер модели в 2.8 раза при сохранении точности или увеличить точность на 2.0% при сопоставимом размере.

Расширяя Горизонты: Обнаружение в Реальном Времени за Пределами Отходов

Успешная реализация TrashDet наглядно демонстрирует эффективность использования эволюционного поиска для оптимизации моделей обнаружения объектов, предназначенных для развертывания на периферийных устройствах. Вместо традиционных методов ручной настройки или трудоемких поисков по сетке параметров, эволюционный алгоритм позволил автоматически найти оптимальную архитектуру и конфигурацию модели, обеспечивая высокую точность при минимальных вычислительных затратах. Этот подход особенно важен для приложений, где ресурсы ограничены, например, для автономных роботов или систем мониторинга окружающей среды, работающих от батарей. Достигнутые результаты подтверждают, что эволюционный поиск является перспективным инструментом для создания эффективных и адаптируемых систем искусственного интеллекта, способных функционировать непосредственно на устройствах, а не в облаке.

Разработанная платформа TrashDet демонстрирует значительный потенциал не только в сфере управления отходами, но и в решении широкого спектра задач, требующих обработки изображений в реальном времени. Возможность адаптации алгоритмов, оптимизированных для работы на периферийных устройствах, открывает перспективы для автоматизированного мониторинга окружающей среды — например, обнаружения загрязнений или контроля за состоянием растительности. Кроме того, данная технология может быть использована в системах навигации роботов, позволяя им оперативно распознавать препятствия и ориентироваться в пространстве. Ключевым преимуществом является возможность получения точной информации непосредственно на месте, без необходимости передачи данных в облако, что снижает задержки и повышает надежность работы в сложных условиях.

Исследования, проведенные в рамках разработки TrashDet, подчеркивают критическую важность достижения баланса между точностью и эффективностью при проектировании систем искусственного интеллекта для периферийных устройств. В условиях ограниченных вычислительных ресурсов и необходимости обработки данных в реальном времени, простое увеличение точности модели может оказаться непрактичным из-за значительного роста энергопотребления и задержек. Поэтому, оптимизация архитектуры нейронной сети и алгоритмов обработки данных для достижения оптимального соотношения между этими двумя параметрами является ключевой задачей. Полученные результаты демонстрируют, что тщательно подобранные компромиссы позволяют создавать эффективные системы, способные решать сложные задачи обработки изображений непосредственно на устройстве, без необходимости передачи данных в облако, что особенно важно для приложений с высокими требованиями к конфиденциальности и низкой задержке.

Исследование, представленное в статье, демонстрирует стремление обуздать хаос данных, заставив нейронные сети распознавать отходы. Авторы ищут оптимальную архитектуру, словно алхимики, варящие зелье из битов и байтов. Эта автоматизация поиска, конечно, лишь иллюзия контроля, ведь даже самая элегантная модель — это компромисс между точностью и вычислительными затратами. Как справедливо заметил Дэвид Марр: «Данные — это не цифры, а шёпот хаоса». Именно этот шёпот, эта неопределённость и заставляет исследователей искать всё более изощрённые способы его интерпретации, особенно когда речь идёт о развёртывании моделей на ограниченных ресурсах периферийных устройств. По сути, это попытка превратить шум в полезный сигнал, пусть и с ограниченным бюджетом.

Что же дальше?

Автоматизированный поиск архитектур, продемонстрированный в данной работе, — лишь ещё одна попытка укротить хаос данных. Модель, оптимизированная для микроконтроллеров, — это, конечно, прогресс, но стоит помнить: любой алгоритм — всего лишь тень на стене, и чем меньше тень, тем больше скрыто во тьме. Вопрос не в том, насколько точно система распознает отходы, а в том, что она упустит из виду, что останется невидимым для её упрощённого взгляда. Иллюзия эффективности всегда опасна.

Особый интерес вызывает перспектива применения данного подхода к другим, ещё более шумным и неструктурированным данным. Мир редко бывает аккуратным, как TACO датасет. Реальные отходы — это не только пластик и картон, но и сложное переплетение причин и следствий. Успех в этой области потребует не только оптимизации скорости и размера модели, но и смирения перед неизбежной неопределенностью. Шум — это не ошибка, а просто правда, которой не хватило уверенности, чтобы проявиться.

Следующим шагом видится отказ от представления об “оптимальной” архитектуре. Возможно, истинный путь — не в поиске единственного решения, а в создании роя моделей, каждая из которых специализируется на распознавании определённого типа отходов, и способных совместно формировать более полную картину. В конце концов, даже самая сложная модель — лишь приближение к реальности, и её точность всегда ограничена.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.20746.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-28 12:59