Aufzeigen relevanter Bildbereiche
Ein neues Bildverarbeitungs-Feature schafft hier Abhilfe: MVTec Halcon 19.11 beinhaltet eine Heatmap-Funktion, die auf der Grad-CAM-Methode (Gradient-Weighted Class Activation Mapping) basiert. Damit lässt sich präzise analysieren, welche Teile eines Bildes den größten Einfluss auf die Zuordnung eines Objekts zu einer bestimmten Klasse haben. Diese Bereiche werden im Bild mittels einer Falschfarbendarstellung hervorgehoben. Dies erleichtert die Detektion von Trainingsfehlern, was mehr Transparenz in den gesamten Prozess bringt und die Erkennung von Gegenständen und Defekten deutlich verbessert. Zurück Eisbärbeispiel: Die Heatmap führt hier zu der Erkenntnis, dass das Deep-Learning-Netz als wichtigstes Unterscheidungsmerkmal im Erkennungsprozess nicht den Bären selbst, sondern den Hintergrund, also die Eis- bzw. Schneefläche gewählt hat. Das Training beruhte also auf fehlerhaften oder unvollständigen Daten und führte deshalb zum falschen Ergebnis. Auf Basis der Heatmap-Auswertung kann nun ein zusätzliches Training stattfinden, in dem weitere Bilder ergänzt werden. Diese können beispielsweise Braunbären zeigen, die sich im Schnee aufhalten. Dieser Trainingsvorgang kann iterativ so lange wiederholt werden, bis ein optimales Erkennungsresultat erreicht ist.
Ergebnisse in Millisekunden
Die Heatmap auf Basis der Grad-CAM-Methode bringt nicht nur Licht in die Deep-Learning-Black-Box, sondern erhöht auch das Vertrauen in die KI-Technologie: Durch die Kenntnis der entscheidungsrelevanten Bildbereiche lässt sich besser nachvollziehen, warum und auf welche Weise das Netz bestimmte Kriterien für die Klassifizierung ausgewählt hat. Auf dieser Grundlage kann dann der Prozess angepasst und das gesamte Training effizienter gestaltet werden. Unternehmen werden somit eher bereit sein, in anspruchsvolle Deep-Learning-Technologien zu investieren. Eine derartige Visualisierungs-Methodik ist zwar schon seit längerer Zeit am Markt verfügbar. Die Ausführungszeit lag hierbei aber im Sekundenbereich. Im Vergleich dazu überzeugt die neue, Grad-CAM-basierte Heatmap von MVTec mit ihrer Schnelligkeit: Die Technologie arbeitet im einstelligen Millisekunden-Bereich und ist daher für Online-Visualisierungs-Anwendungen optimal geeignet. Zudem läuft das Feature im neuen Software-Release Halcon 20.05 nun auch auf einer CPU, benötigt also keine energiehungrige GPU mehr. So lässt sich die Heatmap auch auf Geräten nutzen, die über keine dedizierte GPU verfügen. Dazu zählen z.B. viele Industrie-PCs, welche die hohe Abwärme eines leistungsstarken Grafikprozessors nicht ableiten können oder deren Gehäuse nicht genug Platz dafür bietet.
