🤖 معماری Local–Global Siamese در یادگیری عمیق
در بسیاری از مسائل بینایی ماشین، صرفاً دید کلی یا فقط توجه به جزئیات کافی نیست. برای مثال در تشخیص عیوب صنعتی یا تصاویر پزشکی، هم باید ساختار کلی جسم دیده شود و هم نقص‌های ظریف و کوچک. اینجا معماری Local–Global Siamese Network وارد عمل میشود.
🔹 Global Branch (شاخه کلی):
کل تصویر به عنوان ورودی پردازش میشود تا ویژگی‌های بزرگ‌مقیاس مانند شکل، ساختار، الگوهای تکرارشونده و بافت کلی استخراج شوند.
🔹 Local Branch (شاخه محلی):
نواحی مهم یا قطعات کوچک تصویر (Patch) جدا شده و با دقت بالا بررسی می‌شوند تا تغییرات ریز، ترک‌ها یا جزئیات نامحسوس از دست نروند.
🔹 Siamese Mechanism (مقایسه هم‌زاد):
هر دو نمای محلی و کلی با وزن‌های مشترک (Shared Weights) پردازش می‌شوند و در نهایت در یک فضای ویژگی مشترک ترکیب یا مقایسه می‌گردند. این روش امکان اندازه‌گیری شباهت یا تفاوت را با دقت بالا فراهم می‌کند.
📊 کاربردهای کلیدی:
🏭 صنعتی: تشخیص عیوب سطحی در کاتدهای مسی، ترک‌های ریز، یا تغییرات ناهمگون در محصولات.
🧬 پزشکی: شناسایی ضایعات کوچک در کنار بافت کلی (مانند تصاویر MRI یا CT).
🔐 امنیت و بیومتریک: مقایسه چهره یا اثرانگشت در شرایطی که تفاوت‌ها بسیار جزئی هستند.
🌍 تحلیل تصاویر ماهواره‌ای: ترکیب دید کلی از مناظر و تمرکز روی جزئیات کوچک مثل جاده‌ها یا ساختمان‌ها.
✅ مزیت اصلی این معماری این است که مدل هم نگاه پرنده‌ای (Macro) دارد و هم نگاه میکروسکوپی (Micro)، و به همین دلیل در بسیاری از پروژه‌های واقعی نسبت به CNN ساده یا Siamese معمولی عملکرد بهتری نشان می‌دهد.
#DeepLearning #Siamese #LocalGlobal #ComputerVision #AI #IndustrialAI #MedicalAI
✍️ ¦ @rss_ai_ir
در بسیاری از مسائل بینایی ماشین، صرفاً دید کلی یا فقط توجه به جزئیات کافی نیست. برای مثال در تشخیص عیوب صنعتی یا تصاویر پزشکی، هم باید ساختار کلی جسم دیده شود و هم نقص‌های ظریف و کوچک. اینجا معماری Local–Global Siamese Network وارد عمل میشود.
🔹 Global Branch (شاخه کلی):
کل تصویر به عنوان ورودی پردازش میشود تا ویژگی‌های بزرگ‌مقیاس مانند شکل، ساختار، الگوهای تکرارشونده و بافت کلی استخراج شوند.
🔹 Local Branch (شاخه محلی):
نواحی مهم یا قطعات کوچک تصویر (Patch) جدا شده و با دقت بالا بررسی می‌شوند تا تغییرات ریز، ترک‌ها یا جزئیات نامحسوس از دست نروند.
🔹 Siamese Mechanism (مقایسه هم‌زاد):
هر دو نمای محلی و کلی با وزن‌های مشترک (Shared Weights) پردازش می‌شوند و در نهایت در یک فضای ویژگی مشترک ترکیب یا مقایسه می‌گردند. این روش امکان اندازه‌گیری شباهت یا تفاوت را با دقت بالا فراهم می‌کند.
📊 کاربردهای کلیدی:
🏭 صنعتی: تشخیص عیوب سطحی در کاتدهای مسی، ترک‌های ریز، یا تغییرات ناهمگون در محصولات.
🧬 پزشکی: شناسایی ضایعات کوچک در کنار بافت کلی (مانند تصاویر MRI یا CT).
🔐 امنیت و بیومتریک: مقایسه چهره یا اثرانگشت در شرایطی که تفاوت‌ها بسیار جزئی هستند.
🌍 تحلیل تصاویر ماهواره‌ای: ترکیب دید کلی از مناظر و تمرکز روی جزئیات کوچک مثل جاده‌ها یا ساختمان‌ها.
✅ مزیت اصلی این معماری این است که مدل هم نگاه پرنده‌ای (Macro) دارد و هم نگاه میکروسکوپی (Micro)، و به همین دلیل در بسیاری از پروژه‌های واقعی نسبت به CNN ساده یا Siamese معمولی عملکرد بهتری نشان می‌دهد.
#DeepLearning #Siamese #LocalGlobal #ComputerVision #AI #IndustrialAI #MedicalAI
✍️ ¦ @rss_ai_ir
❤10🔥6🥰6🎉6😁5👍3👏2
📌 معیارهای ارزیابی امکان‌پذیری اجرای یک پروژه صنعتی در حوزه هوش مصنوعی
قبل از ورود به هر پروژه صنعتی باید بررسی شود که آیا اجرای آن واقع‌بینانه و مقرون‌به‌صرفه است یا خیر. برخی از مهم‌ترین ملاک‌ها عبارتند از:
🔹 1. دسترسی به داده
♻️آیا داده‌های کافی، باکیفیت و متنوع در دسترس هستند؟
♻️آیا امکان برچسب‌گذاری دقیق وجود دارد یا باید زمان و هزینه زیادی صرف Annotation شود؟
🔹 2. زیرساخت سخت‌افزاری و نرم‌افزاری
♻️آیا صنعت موردنظر زیرساخت لازم (دوربین‌ها، سنسورها، سرورها، GPU و شبکه پایدار) را دارد؟
♻️آیا تیم فنی توانایی استقرار و نگهداری از سیستم را خواهد داشت؟
🔹 3. ارزش افزوده اقتصادی
♻️آیا نتیجه پروژه منجر به صرفه‌جویی مالی، افزایش بهره‌وری یا کاهش ریسک میشود؟
♻️نسبت هزینه به فایده (Cost–Benefit) منطقی است؟
🔹 4. همکاری و فرهنگ سازمانی
♻️آیا کارکنان صنعت با پروژه همکاری می‌کنند یا مقاومت دارند؟
♻️آیا فرهنگ سازمانی پذیرای تغییرات دیجیتال است؟
🔹 5. پیچیدگی فنی و ریسک‌ها
♻️آیا پروژه بیش از حد پیچیده است یا می‌توان با نسخه کوچک‌تر (Proof of Concept) شروع کرد؟
♻️ریسک شکست و هزینه‌های پنهان آن قابل قبول هستند؟
🔹 6. زمان و منابع انسانی
♻️آیا تیم توسعه‌دهنده تجربه مشابه دارد؟
♻️آیا زمان‌بندی پروژه با محدودیت‌های صنعت هماهنگ است؟
✅ جمع‌بندی:
اگر داده کافی + زیرساخت مناسب + ارزش اقتصادی + همراهی سازمانی وجود داشته باشد، پروژه صنعتی قابل انجام است. در غیر این صورت بهتر است ابتدا پروژه به‌صورت پایلوت کوچک آغاز شود تا ریسک و هزینه کاهش یابد.
⚙️ #AI #IndustrialAI #ProjectManagement #Feasibility
✍️ ¦ @rss_ai_ir
قبل از ورود به هر پروژه صنعتی باید بررسی شود که آیا اجرای آن واقع‌بینانه و مقرون‌به‌صرفه است یا خیر. برخی از مهم‌ترین ملاک‌ها عبارتند از:
🔹 1. دسترسی به داده
♻️آیا داده‌های کافی، باکیفیت و متنوع در دسترس هستند؟
♻️آیا امکان برچسب‌گذاری دقیق وجود دارد یا باید زمان و هزینه زیادی صرف Annotation شود؟
🔹 2. زیرساخت سخت‌افزاری و نرم‌افزاری
♻️آیا صنعت موردنظر زیرساخت لازم (دوربین‌ها، سنسورها، سرورها، GPU و شبکه پایدار) را دارد؟
♻️آیا تیم فنی توانایی استقرار و نگهداری از سیستم را خواهد داشت؟
🔹 3. ارزش افزوده اقتصادی
♻️آیا نتیجه پروژه منجر به صرفه‌جویی مالی، افزایش بهره‌وری یا کاهش ریسک میشود؟
♻️نسبت هزینه به فایده (Cost–Benefit) منطقی است؟
🔹 4. همکاری و فرهنگ سازمانی
♻️آیا کارکنان صنعت با پروژه همکاری می‌کنند یا مقاومت دارند؟
♻️آیا فرهنگ سازمانی پذیرای تغییرات دیجیتال است؟
🔹 5. پیچیدگی فنی و ریسک‌ها
♻️آیا پروژه بیش از حد پیچیده است یا می‌توان با نسخه کوچک‌تر (Proof of Concept) شروع کرد؟
♻️ریسک شکست و هزینه‌های پنهان آن قابل قبول هستند؟
🔹 6. زمان و منابع انسانی
♻️آیا تیم توسعه‌دهنده تجربه مشابه دارد؟
♻️آیا زمان‌بندی پروژه با محدودیت‌های صنعت هماهنگ است؟
✅ جمع‌بندی:
اگر داده کافی + زیرساخت مناسب + ارزش اقتصادی + همراهی سازمانی وجود داشته باشد، پروژه صنعتی قابل انجام است. در غیر این صورت بهتر است ابتدا پروژه به‌صورت پایلوت کوچک آغاز شود تا ریسک و هزینه کاهش یابد.
⚙️ #AI #IndustrialAI #ProjectManagement #Feasibility
✍️ ¦ @rss_ai_ir
👍18😁11🔥10🎉10👏7❤6🥰6