譯者 | 朱先忠

審校 | 重樓

AI真的能像人類專家一樣區(qū)分狗的品種嗎？

有一天散步時，我看到一只毛茸茸的白色小狗，心想：“那是比熊犬還是馬耳他犬？”無論我怎么仔細(xì)看，它們看起來都幾乎一模一樣。對于哈士奇和阿拉斯加雪橇犬、柴犬和秋田犬，我總是猶豫不決。專業(yè)獸醫(yī)和研究人員如何一眼就發(fā)現(xiàn)差異？他們關(guān)注的是什么？

在開發(fā)PawMatchAI程序的過程中，這個問題一直縈繞在我的腦海中。有一天，在努力提高模型的準(zhǔn)確性時，我意識到當(dāng)我識別物體時，我并不會一次性處理所有細(xì)節(jié)。相反，我會先注意到整體形狀，然后再將注意力集中在特定特征上。這種“由粗到精”的處理方式是否是專家如此準(zhǔn)確地識別相似犬種的關(guān)鍵？

深入研究后，我偶然發(fā)現(xiàn)了一篇認(rèn)知科學(xué)論文，證實人類的視覺識別依賴于多層次特征分析。專家們不僅會記住圖像，還會分析結(jié)構(gòu)化特征，例如：

• 整體身體比例（大型犬與小型犬、方形與細(xì)長形體形）
• 頭部特征（耳朵形狀、口鼻長度、眼睛間距）
• 毛皮的質(zhì)地和分布（柔軟、卷曲、光滑、雙層、單層）
• 顏色和圖案（特定標(biāo)記、色素分布）
• 行為和姿勢特征（尾巴姿勢、行走方式）

這讓我重新思考了傳統(tǒng)的CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。雖然它們在學(xué)習(xí)局部特征方面非常強大，但它們并沒有像人類專家那樣明確區(qū)分關(guān)鍵特征。相反，這些特征糾纏在數(shù)百萬個參數(shù)中，沒有明確的可解釋性。

因此，我設(shè)計了形態(tài)特征提取器，這種方法可以幫助人工智能以結(jié)構(gòu)化層次分析品種——就像專家所做的那樣。這種架構(gòu)特別關(guān)注身體比例、頭部形狀、皮毛質(zhì)地、尾巴結(jié)構(gòu)和顏色圖案，使人工智能不僅能看見物體，還能理解它們。

PawMatchAI是我的個人項目，可以識別124種狗品種，并根據(jù)用戶偏好提供品種比較和推薦。如果你有興趣，可以在Hugging Face Space上嘗試，或者在GitHub上查看這個程序的完整代碼：

• HuggingFace: PawMatchAI
• GitHub：PawMatchAI在本文中，我將深入探討這種受生物啟發(fā)的設(shè)計，并分享如何將簡單的日常觀察轉(zhuǎn)化為實用的AI解決方案。

1.人類視覺與機器視覺：兩種截然不同的感知世界的方式

起初，我以為人類和人工智能識別物體的方式相似。但在測試了我的模型并研究了認(rèn)知科學(xué)后，我發(fā)現(xiàn)了一件令人驚訝的事情，人類和人工智能處理視覺信息的方式實際上完全不同。這徹底改變了我對基于人工智能的識別的看法。

人類視覺：結(jié)構(gòu)化和自適應(yīng)

人類視覺系統(tǒng)在識別物體時遵循高度結(jié)構(gòu)化但靈活的方法：

• 先看大局：我們的大腦首先掃描物體的整體形狀和大小。這就是為什么只要看一眼狗的輪廓，我們就能很快判斷它是大型犬還是小型犬。就我個人而言，這總是我發(fā)現(xiàn)狗時的第一直覺。
• 關(guān)注關(guān)鍵特征：接下來，我們的注意力會自動轉(zhuǎn)移到最能區(qū)分一個品種和另一個品種的特征上。在研究過程中，我發(fā)現(xiàn)專業(yè)獸醫(yī)經(jīng)常強調(diào)耳朵形狀和口鼻長度作為品種識別的主要指標(biāo)。這讓我意識到專家是如何快速做出決定的。
• 從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)：我們見的狗越多，我們的識別過程就越完善。第一次看到薩摩耶的人可能會關(guān)注它蓬松的白色皮毛，而經(jīng)驗豐富的狗愛好者會立即認(rèn)出它獨特的“薩摩耶微笑”，即獨特的上翹嘴形。

CNN如何“看”世界

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）遵循完全不同的識別策略：

• 難以解釋的復(fù)雜系統(tǒng)：CNN確實可以學(xué)習(xí)從簡單的邊緣和紋理到高級特征的模式，但所有這些都發(fā)生在數(shù)百萬個參數(shù)中，因此很難理解模型真正關(guān)注的是什么。
• 當(dāng)AI混淆背景中的狗時：我遇到的最令人沮喪的問題之一是，我的模型總是根據(jù)周圍環(huán)境錯誤地識別品種。例如，如果一只狗在雪地里，它幾乎總是會猜出它是西伯利亞哈士奇，即使品種完全不同。

2.形態(tài)特征提取器：來自認(rèn)知科學(xué)的啟發(fā)

（1）核心設(shè)計理念

在PawMatchAI的整個開發(fā)過程中，我一直在嘗試讓模型像人類專家一樣準(zhǔn)確地識別外觀相似的狗品種。然而，我早期的嘗試并沒有按計劃進(jìn)行。起初，我認(rèn)為訓(xùn)練具有更多參數(shù)的更深層CNN會提高性能。但無論模型變得多么強大，它仍然無法識別相似的品種，會把比熊犬誤認(rèn)為馬耳他犬，或者把哈士奇犬誤認(rèn)為愛斯基摩犬。這讓我不禁懷疑：人工智能真的能通過變得更大、更深來理解這些細(xì)微的差異嗎？

然后，我回想起我以前注意到的一件事，當(dāng)人類識別物體時，我們不會一次性處理所有的事情。我們首先查看整體形狀，然后逐漸放大細(xì)節(jié)。這讓我想到，如果CNN可以模仿人類的物體識別習(xí)慣，從整體形態(tài)開始，然后關(guān)注細(xì)節(jié)特征，會怎么樣？這會提高識別能力嗎？

基于這個想法，我決定不再簡單地讓CNN變得更深，而是設(shè)計一個更結(jié)構(gòu)化的模型架構(gòu)，最終建立了三個核心設(shè)計原則：

• 明確的形態(tài)特征：這讓我開始思考自己的問題——專業(yè)人士究竟在關(guān)注什么？事實證明，獸醫(yī)和品種專家不僅僅依靠直覺，他們遵循一套明確的標(biāo)準(zhǔn)，專注于特定的特征。因此，我沒有讓模型“猜測”哪些部分很重要，而是將其設(shè)計為直接從這些專家定義的特征中學(xué)習(xí)，使其決策過程更接近人類認(rèn)知。
• 多尺度并行處理：這符合我的認(rèn)知洞察——人類并不是線性地處理視覺信息，而是同時關(guān)注不同層次的特征。當(dāng)我們看到一只狗時，我們不需要先完成對整體輪廓的分析，然后再觀察局部細(xì)節(jié)；相反，這些過程是同時發(fā)生的。因此，我設(shè)計了多個并行特征分析器，每個分析器都關(guān)注不同尺度的特征，它們協(xié)同工作，而不是按順序工作。
• 為什么特征之間的關(guān)系比單個特征更重要：我意識到，僅憑單個特征通常不足以確定品種。識別過程不僅僅是識別單個特征，還在于它們?nèi)绾蜗嗷プ饔?。例如，如果一只狗身體修長，毛發(fā)短、耳朵尖，那么它可能是杜賓犬。但如果同樣的組合出現(xiàn)在一個矮胖緊湊的體型上，那么它更可能是波士頓梗犬。顯然，特征之間的關(guān)系往往是區(qū)分品種的關(guān)鍵。

（2）五種形態(tài)特征分析儀的技術(shù)實現(xiàn)

每個分析器使用不同的卷積核大小和層來處理各種特征：

身體比例分析儀

# 使用大型卷積內(nèi)核（7×7）來捕獲整體的身體特征
'body_proportion': nn.Sequential(
 nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=7, padding=3),
 nn.BatchNorm2d(128),
 nn.ReLU(),
 nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1),
 nn.BatchNorm2d(128),
 nn.ReLU()
)

最初，我嘗試使用更大的核，但發(fā)現(xiàn)它們過于關(guān)注背景。我最終使用（7×7）核來捕捉整體形態(tài)特征，就像犬科動物專家首先注意到狗是大、中還是小，以及它的體形是方形還是矩形一樣。例如，在識別類似的小型白色品種（如比熊犬與馬耳他犬）時，身體比例通常是最初的區(qū)分點。

頭部特征分析儀

#中型卷積內(nèi)核（5×5）適合用于分析頭部結(jié)構(gòu)
'head_features': nn.Sequential(
 nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=5, padding=2),
 nn.BatchNorm2d(128),
 nn.ReLU(),
 nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1),
 nn.BatchNorm2d(128),
 nn.ReLU()
)

頭部特征分析器是我測試最廣泛的部分。技術(shù)挑戰(zhàn)在于頭部包含多個關(guān)鍵識別點（耳朵、口鼻、眼睛），但它們的相對位置對于整體識別至關(guān)重要。最終使用5×5卷積核的設(shè)計允許模型學(xué)習(xí)這些特征的相對位置，同時保持計算效率。

尾部特征分析儀

'tail_features': nn.Sequential(
 nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=5, padding=2),
 nn.BatchNorm2d(128),
 nn.ReLU(),
 nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1),
 nn.BatchNorm2d(128),
 nn.ReLU()
)

尾巴通常只占圖像的一小部分，而且形狀各異。尾巴形狀是某些犬種的關(guān)鍵識別特征，例如哈士奇向上卷起的尾巴和薩摩耶向后卷起的尾巴。最終解決方案使用與頭部分析儀類似的結(jié)構(gòu)，但在訓(xùn)練過程中加入了更多數(shù)據(jù)增強（例如隨機裁剪和旋轉(zhuǎn)）。

毛皮特征分析儀

# 小的內(nèi)核（3×3）可以更好地捕捉毛皮紋理
'fur_features': nn.Sequential(
 nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1),
 nn.BatchNorm2d(128),
 nn.ReLU(),
 nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1),
 nn.BatchNorm2d(128),
 nn.ReLU()
)

毛發(fā)紋理和長度是區(qū)分視覺上相似的品種的關(guān)鍵特征。判斷毛發(fā)長度時，需要更大的感受野。通過實驗，我發(fā)現(xiàn)堆疊兩個3×3卷積層可以提高識別準(zhǔn)確率。

色彩模式分析儀

#顏色特征分析儀：分析顏色分布
'color_pattern': nn.Sequential(
 # 第一層：捕捉基本的顏色分布
 nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1),
 nn.BatchNorm2d(128),
 nn.ReLU(),

 # 第二層：分析顏色圖案和標(biāo)記
 nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1),
 nn.BatchNorm2d(128),
 nn.ReLU(),

 # 第三層：整合顏色信息
 nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=1),
 nn.BatchNorm2d(128),
 nn.ReLU()
)

顏色模式分析儀的設(shè)計比其他分析儀更復(fù)雜，因為很難區(qū)分顏色本身及其分布模式。例如，德國牧羊犬和羅威納犬都有黑色和棕褐色的皮毛，但它們的分布模式不同。三層設(shè)計允許模型首先捕獲基本顏色，然后分析分布模式，最后通過1×1卷積整合這些信息。

（3）特征交互與融合機制：關(guān)鍵突破點

為每個特征配備不同的分析器很重要，但讓它們相互作用是最關(guān)鍵的部分：

# 特征注意機制：動態(tài)調(diào)整不同特征的重要性
self.feature_attention = nn.MultiheadAttention(
 embed_dim=128,
 num_heads=8,
 dropout=0.1,
 batch_first=True
)

# 特征關(guān)系分析器：分析不同形態(tài)特征之間的聯(lián)系
self.relation_analyzer = nn.Sequential(
 nn.Linear(128 * 5, 256), #五種形態(tài)學(xué)特征的組合
 nn.LayerNorm(256),
 nn.ReLU(),
 nn.Linear(256, 128),
 nn.LayerNorm(128),
 nn.ReLU()
)

#特征集成器：智能地結(jié)合所有特征
self.feature_integrator = nn.Sequential(
 nn.Linear(128 * 6, in_features), # 五個原始特征+一個關(guān)系特征
 nn.LayerNorm(in_features),
 nn.ReLU()
)

多頭注意力機制對于識別每個品種最具代表性的特征至關(guān)重要。例如，短毛品種更依賴于體型和頭部特征進(jìn)行識別，而長毛品種則更依賴于皮毛的質(zhì)地和顏色。

（4）特征關(guān)系分析器：為什么特征關(guān)系如此重要

經(jīng)過數(shù)周的挫折，我終于意識到我的模型缺少一個關(guān)鍵元素——當(dāng)我們?nèi)祟愖R別某樣?xùn)|西時，我們不會只記住個別細(xì)節(jié)。我們的大腦會把這些點連接起來，將特征聯(lián)系起來形成一個完整的圖像。特征之間的關(guān)系與特征本身一樣重要。一只長著尖耳朵和蓬松毛發(fā)的小狗很可能是博美犬，但一只大狗身上有同樣的特征可能表明它是薩摩耶犬。

因此，我構(gòu)建了特征關(guān)系分析器來體現(xiàn)這一概念。我沒有單獨處理每個特征，而是將所有五個形態(tài)特征連接起來，然后將它們傳遞到連接層。這讓模型能夠?qū)W習(xí)特征之間的關(guān)系，幫助它區(qū)分乍一看幾乎相同的品種，特別是在四個關(guān)鍵方面：

• 身體和頭部協(xié)調(diào)：牧羊犬通常有狼一樣的頭和細(xì)長的身體，而斗牛犬則有寬闊的頭部和肌肉發(fā)達(dá)、結(jié)實的體型。該模型學(xué)習(xí)這些關(guān)聯(lián)，而不是分別處理頭部和身體形狀。
• 毛發(fā)和顏色聯(lián)合分布：某些品種的毛發(fā)類型特定，且通常伴有獨特的顏色。例如，邊境牧羊犬往往有黑白雙色毛發(fā)，而金毛獵犬通常有長長的金色毛發(fā)。識別這些同時出現(xiàn)的特征可以提高準(zhǔn)確性。
• 頭部和尾部成對的特征：尖耳朵和卷尾巴在北方雪橇犬品種（如薩摩耶犬和哈士奇犬）中很常見，而下垂耳朵和直尾巴則是獵犬和西班牙獵犬品種的典型特征。
• 身體、毛發(fā)和顏色三維特征空間：某些組合是特定品種的強有力指標(biāo)。體型高大、毛發(fā)短小、黑褐色的毛色幾乎總是指向德國牧羊犬。

通過關(guān)注特征如何交互而不是單獨處理它們，特征關(guān)系分析器彌合了人類直覺和基于人工智能的識別之間的差距。

（5）殘差連接：保持原始信息完整

在前向傳播函數(shù)的最后，有一個關(guān)鍵的殘差連接：

#與殘差連接的最終集成
integrated_features = self.feature_integrator(final_features)

return integrated_features + x # Residual connection

這個殘差連接（+x）有幾個重要作用：

• 保留重要細(xì)節(jié)：確保在關(guān)注形態(tài)特征的同時，模型仍然保留原始表示中的關(guān)鍵信息。
• 幫助深度模型更好地訓(xùn)練：在像ConvNeXtV2這樣的大型架構(gòu)中，殘差可以防止梯度消失，從而保持學(xué)習(xí)穩(wěn)定。
• 提供靈活性：如果原始特征已經(jīng)有用，模型可以“跳過”某些轉(zhuǎn)換，而不是強制進(jìn)行不必要的更改。
• 模仿大腦處理圖像的方式：就像我們的大腦同時分析物體及其位置一樣，模型會并行學(xué)習(xí)不同的視角。

在模型設(shè)計上，也采用了類似的思路，讓不同的特征分析器同時運行，分別關(guān)注不同的形態(tài)特征（如體型、毛發(fā)、耳形等），通過殘差連接，讓這些不同的信息通道相互補充，確保模型不會遺漏關(guān)鍵信息，從而提高識別準(zhǔn)確率。

（6）總體工作流程

完整的特征處理流程如下：

• 五個形態(tài)特征分析儀同時處理空間特征，每個分析儀使用不同大小的卷積層并關(guān)注不同的特征。
• 特征注意機制動態(tài)調(diào)整對不同特征的關(guān)注。
• 特征關(guān)系分析器捕捉特征之間的相關(guān)性，真正了解品種特征。
• 特征整合器將所有信息（五個原始特征＋一個關(guān)系特征）結(jié)合起來。
• 殘余連接確保不會丟失原始信息。

3.架構(gòu)流程圖：形態(tài)特征提取器的工作原理

通過查看該圖，我們可以清楚區(qū)分出兩條處理路徑：左邊是專門的形態(tài)特征提取過程，右邊是傳統(tǒng)的基于CNN的識別路徑。

左路徑：形態(tài)特征處理

• 輸入特征張量：這是模型的輸入，包含來自CNN中間層的信息，類似于人類在查看圖像時首先獲得粗略輪廓的方式。
• 特征空間變換器將壓縮的一維特征重塑為結(jié)構(gòu)化的二維表示，從而提高模型捕捉空間關(guān)系的能力。例如，在分析狗的耳朵時，它們的特征可能分散在一維向量中，這使得模型更難識別它們的連接。通過將它們映射到二維空間，這種轉(zhuǎn)換使相關(guān)特征更緊密地聯(lián)系在一起，使模型能夠同時處理它們，就像人類自然而然地做的那樣。
• 2D特征圖：這是轉(zhuǎn)換后的二維表示，如上所述，現(xiàn)在具有更多的空間結(jié)構(gòu)，可以用于形態(tài)分析。
• 該系統(tǒng)的核心是五個專門的形態(tài)特征分析儀，每個分析儀都側(cè)重于狗品種識別的一個關(guān)鍵方面：

a.身體比例分析器：使用大型卷積核（7×7）來捕捉整體形狀和比例關(guān)系，這是初步分類的第一步

b.頭部特征分析器：使用中型卷積核（5×5）與小型卷積核（3×3）相結(jié)合，重點關(guān)注頭部形狀、耳朵位置、口鼻長度和其他關(guān)鍵特征

c.尾部特征分析器：同樣使用5×5和3×3卷積核的組合來分析尾部形狀、卷曲程度和姿勢，這些往往是區(qū)分相似品種的決定性特征

d.毛皮特征分析儀：使用連續(xù)的小卷積核（3×3），專門用于捕捉毛皮的紋理、長度和密度——這些細(xì)微的特征

e.顏色模式分析儀：采用多層卷積架構(gòu)，包括用于顏色整合的1×1卷積，專門分析顏色分布模式和特定標(biāo)記

• 與我們的眼睛在識別面部時本能地聚焦于最顯著的特征類似，特征注意機制會動態(tài)調(diào)整其對關(guān)鍵形態(tài)特征的關(guān)注，確保模型優(yōu)先考慮每個品種最相關(guān)的細(xì)節(jié)。

正確路徑：標(biāo)準(zhǔn)CNN處理

• 原始特征表示：圖像的初始特征表示。
• CNN主干（ConvNeXtV2）：使用ConvNeXtV2作為主干網(wǎng)絡(luò)，通過標(biāo)準(zhǔn)深度學(xué)習(xí)方法提取特征。
• 分類器頭：將特征轉(zhuǎn)換為124個犬種的分類概率。

集成路徑

• 特征關(guān)系分析器不僅限于單個特征，它還會研究不同特征如何相互作用，從而捕捉定義品種獨特外觀的關(guān)系。例如，“頭部形狀＋尾巴姿勢＋皮毛質(zhì)地”等組合可能指向特定品種。
• 特征整合器：整合形態(tài)特征及其關(guān)系信息，形成更全面的表示。
• 增強特征表示：最終的特征表示，結(jié)合原始特征（通過殘差連接）和從形態(tài)學(xué)分析獲得的特征。
• 最后，模型給出預(yù)測，根據(jù)原始CNN特征和形態(tài)分析的組合來確定品種。

4.形態(tài)特征提取器的性能觀察

分析完整個模型架構(gòu)后，最重要的問題是：它真的有效嗎？為了驗證形態(tài)特征提取器的有效性，我測試了30張模型通常會混淆的狗品種的照片。模型之間的比較顯示出顯著的改進(jìn)：基線模型正確分類了30張圖像中的23張（76.7%），而添加形態(tài)特征提取器后，準(zhǔn)確率提高到90%（30張圖像中的27張）。

這種改進(jìn)不僅體現(xiàn)在數(shù)字上，還體現(xiàn)在模型區(qū)分品種的方式上。下面的熱圖顯示了在集成特征提取器之前和之后模型關(guān)注的圖像區(qū)域。

（1）認(rèn)識臘腸犬獨特的身體比例

讓我們先來看一下錯誤分類的案例。下面的熱圖顯示，如果沒有形態(tài)特征提取器，模型會錯誤地將臘腸犬分類為金毛獵犬。

• 由于沒有形態(tài)特征，模型過于依賴顏色和毛發(fā)紋理，而無法識別狗的整體結(jié)構(gòu)。熱圖顯示，模型的注意力分散，不僅集中在狗的臉上，還集中在屋頂?shù)缺尘霸厣希@很可能影響了錯誤分類。
• 由于長毛臘腸犬和金毛獵犬的毛色相似，模型受到誤導(dǎo)，更加注重表面的相似性，而不是區(qū)分身體比例和耳朵形狀等關(guān)鍵特征。

這顯示了深度學(xué)習(xí)模型的一個常見問題：如果沒有適當(dāng)?shù)闹笇?dǎo)，它們可能會把注意力集中在錯誤的事情上并犯錯誤。在這里，背景干擾使模型沒有注意到臘腸犬的長身體和短腿，這使它與金毛獵犬區(qū)分開來。

然而，在整合形態(tài)特征提取器之后，模型的注意力發(fā)生了顯著轉(zhuǎn)移，如下面的熱圖所示：

臘腸犬注意力熱圖的主要觀察結(jié)果如下：

• 背景干擾顯著減少。模型學(xué)會了忽略草木等環(huán)境元素，而更加關(guān)注狗的結(jié)構(gòu)特征。
• 該模型的焦點已轉(zhuǎn)移到臘腸犬的面部特征，尤其是眼睛、鼻子和嘴巴，這些是品種識別的關(guān)鍵特征。與以前相比，注意力不再分散，從而產(chǎn)生更穩(wěn)定和更自信的分類。

這證實了形態(tài)特征提取器可以幫助模型過濾掉不相關(guān)的背景噪音，并關(guān)注每個品種的定義面部特征，從而使得其預(yù)測更加可靠。

（2）西伯利亞哈士奇與其他北方犬種的區(qū)別

對于雪橇犬來說，形態(tài)特征提取器的影響更加明顯。下面是應(yīng)用提取器之前的熱圖，其中模型將西伯利亞哈士奇誤分類為愛斯基摩犬。

從熱圖可以看出，該模型未能聚焦任何顯著特征，而是呈現(xiàn)出分散、不集中的注意力分布。這表明該模型不確定哈士奇的定義特征，從而導(dǎo)致錯誤分類。

然而，加入形態(tài)特征提取器之后，發(fā)生了重大轉(zhuǎn)變：

另一個讓我印象深刻的案例是將西伯利亞哈士奇與其他北方犬種（如阿拉斯加雪橇犬）區(qū)分開來。正如你在熱圖中看到的那樣，模型的注意力高度集中在哈士奇的面部特征上。

有趣的是眼睛周圍的黃色高亮區(qū)域。哈士奇標(biāo)志性的藍(lán)眼睛和獨特的“面具”圖案是它區(qū)別于其他雪橇犬的關(guān)鍵特征。模特還注意到哈士奇獨特的耳朵形狀，它比阿拉斯加雪橇犬的耳朵更小，更靠近頭部，形成一個獨特的三角形。

最讓我驚訝的是，盡管背景中有雪和紅色漿果（這些元素可能會干擾基線模型），但改進(jìn)后的模型卻很少關(guān)注這些干擾，而是專注于品種本身。

（3）熱圖分析總結(jié)

通過這些熱圖，我們可以清晰的看到形態(tài)特征提取器如何改變了模型的“思考過程”，使其更接近專家的識別能力：

• 形態(tài)優(yōu)先于顏色：模型不再受表面特征（如毛皮顏色）的影響，而是學(xué)會優(yōu)先考慮體型、頭部形狀以及專家用來區(qū)分相似品種的其他特征。
• 動態(tài)分配注意力：該模型展示了特征優(yōu)先級的靈活性：強調(diào)臘腸犬的身體比例和哈士奇的面部標(biāo)記，類似于專家的識別過程。
• 增強的抗干擾能力：模型學(xué)會忽略背景和非特征部分，即使在嘈雜的環(huán)境中也能保持對關(guān)鍵形態(tài)特征的關(guān)注。

5.潛在的應(yīng)用和未來的改進(jìn)

通過這個項目，我相信形態(tài)特征提取器的概念將不僅限于狗的品種識別。這一概念可以應(yīng)用于其他依賴于識別細(xì)粒度差異的領(lǐng)域。然而，定義什么是“形態(tài)特征”因領(lǐng)域而異，這使得直接可移植性成為一項挑戰(zhàn)。

（1）細(xì)粒度視覺分類中的應(yīng)用

受生物分類原理的啟發(fā)，這種方法對于區(qū)分具有細(xì)微差異的物體特別有用。一些可能的實際應(yīng)用包括：

• 醫(yī)學(xué)診斷：腫瘤分類、皮膚病學(xué)分析和放射學(xué)（X射線/CT掃描），醫(yī)生依靠形狀、紋理和邊界特征來區(qū)分病情。
• 植物和昆蟲識別：某些有毒蘑菇與可食用蘑菇非常相似，需要專業(yè)知識才能根據(jù)形態(tài)進(jìn)行區(qū)分。
• 工業(yè)質(zhì)量控制：檢測制造產(chǎn)品中的微觀缺陷，例如電子元件中的形狀錯誤或金屬上的表面劃痕。
• 藝術(shù)品和文物鑒定：博物館和拍賣行通常依靠紋理圖案、雕刻細(xì)節(jié)和材料分析來區(qū)分真品和贗品，而人工智能可以在這方面提供幫助。

該方法還可以應(yīng)用于監(jiān)視和法醫(yī)分析，例如通過步態(tài)分析、衣著細(xì)節(jié)或刑事調(diào)查中的車輛識別來識別個人。

（2）挑戰(zhàn)與未來改進(jìn)

雖然形態(tài)特征提取器已經(jīng)證明了其有效性，但仍存在一些挑戰(zhàn)和需要改進(jìn)的地方：

• 特征選擇靈活性：當(dāng)前系統(tǒng)依賴于預(yù)定義特征集。未來的增強功能可以納入自適應(yīng)特征選擇，根據(jù)對象類型動態(tài)調(diào)整關(guān)鍵特征（例如，狗的耳朵形狀、鳥的翅膀結(jié)構(gòu)）。
• 計算效率：盡管最初預(yù)計可以很好地擴展，但實際部署表明計算復(fù)雜性增加，對移動或嵌入式設(shè)備構(gòu)成了限制。
• 與先進(jìn)架構(gòu)的集成：將形態(tài)分析與轉(zhuǎn)換器或自監(jiān)督學(xué)習(xí)等模型相結(jié)合可以提高性能，但會帶來特征表示一致性方面的挑戰(zhàn)。
• 跨領(lǐng)域適應(yīng)性：雖然對于狗品種分類有效，但將這種方法應(yīng)用于新領(lǐng)域（例如醫(yī)學(xué)成像或植物識別）需要重新定義形態(tài)特征。
• 可解釋性和小樣本學(xué)習(xí)潛力：形態(tài)特征的直觀性可能有助于低數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)場景。然而，克服深度學(xué)習(xí)對大型標(biāo)記數(shù)據(jù)集的依賴仍然是一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

這些挑戰(zhàn)表明了該方法有待改進(jìn)的地方，而不是其設(shè)計上的根本缺陷。

結(jié)論

這一開發(fā)過程讓我意識到形態(tài)特征提取器不僅僅是一種機器學(xué)習(xí)技術(shù)，更是讓人工智能更像人類思考的一步。這種方法不是被動地記憶模式，而是幫助人工智能專注于關(guān)鍵特征，就像專家所做的那樣。

除了計算機視覺之外，這個想法還可以影響人工智能推理、決策和更有效地解釋信息的能力。隨著人工智能的發(fā)展，我們不僅要改進(jìn)模型，還要塑造以更像人類的方式學(xué)習(xí)的系統(tǒng)。

參考文獻(xiàn)和數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)集來源

• 斯坦福狗數(shù)據(jù)集-Kaggle數(shù)據(jù)集A.最初來源于斯坦福視覺實驗室-ImageNet DogsB.引用：
  a.Aditya Khosla、Nityananda Jayadevaprakash、Bangpeng Yao和Li Fei-Fei著，《用于細(xì)粒度圖像分類的新型數(shù)據(jù)集》。FGVC研討會，CVPR，2011年。
• Unsplash圖片–從Unsplash獲取了四個品種（比熊犬、臘腸犬、柴犬、哈瓦那犬）的附加圖片，用于擴充數(shù)據(jù)集。

研究參考文獻(xiàn)

DiCarlo,JJ, Zoccolan, D., & Rust, NC (2012)著，《大腦如何解決視覺物體識別？》

圖片歸屬

本文中的所有圖像，除非另有說明，均由作者本人創(chuàng)作。

免責(zé)聲明

本文中描述的方法和方法基于我的個人研究和實驗結(jié)果。雖然形態(tài)特征提取器在特定場景中表現(xiàn)出了改進(jìn)，但其性能可能會因數(shù)據(jù)集、實施細(xì)節(jié)和訓(xùn)練條件而異。

本文僅用于教育和信息分享目的。讀者應(yīng)根據(jù)其特定用例進(jìn)行獨立評估并調(diào)整方法。不保證其在所有應(yīng)用程序中的有效性。

譯者介紹

朱先忠，51CTO社區(qū)編輯，51CTO專家博客、講師，濰坊一所高校計算機教師，自由編程界老兵一枚。

原文標(biāo)題：From Fuzzy to Precise: How a Morphological Feature Extractor Enhances AI’s Recognition Capabilities，作者：Eric Chung