Transfer learning permite reutilizar modelos treinados em grandes conjuntos de dados para novas tarefas com dados limitados. Em vez de construir uma rede neural do zero, utilizamos modelos pré-treinados para melhorar a eficiência e o desempenho. Ao longo deste curso, abordamos abordagens semelhantes em seções anteriores, que serviram de base para a aplicação eficaz do transfer learning.

O que é Transfer Learning?

Transfer learning é uma técnica em que um modelo treinado para uma tarefa é adaptado para outra tarefa relacionada. Em visão computacional, modelos pré-treinados em grandes conjuntos de dados como o ImageNet podem ser ajustados para aplicações específicas, como imagem médica ou condução autônoma.

Por que o Transfer Learning é Importante?

• Reduz o tempo de treinamento: como o modelo já aprendeu características gerais, apenas pequenos ajustes são necessários;
• Exige menos dados: útil em casos em que a obtenção de dados rotulados é cara;
• Aumenta o desempenho: modelos pré-treinados oferecem extração de características robusta, melhorando a precisão.

Fluxo de Trabalho do Transfer Learning

O fluxo de trabalho típico do transfer learning envolve várias etapas principais:

1. Seleção de um Modelo Pré-Treinado:

   • Escolha de um modelo treinado em um grande conjunto de dados (por exemplo, ResNet, VGG, YOLO);
   • Esses modelos aprenderam representações úteis que podem ser adaptadas para novas tarefas.

2. Modificação do Modelo Pré-Treinado:

   • Extração de características: congelar as camadas iniciais e treinar novamente apenas as camadas finais para a nova tarefa;
   • Ajuste fino: descongelar algumas ou todas as camadas e treiná-las novamente no novo conjunto de dados.

3. Treinamento no Novo Conjunto de Dados:

   • Treinamento do modelo modificado utilizando um conjunto de dados menor e específico para a tarefa alvo;
   • Otimização utilizando técnicas como backpropagation e funções de perda.

4. Avaliação e Iteração:

   • Avaliação do desempenho utilizando métricas como acurácia, precisão, revocação e mAP;
   • Ajuste fino adicional, se necessário, para melhorar os resultados.

Modelos Pré-Treinados Populares

Alguns dos modelos pré-treinados mais utilizados em visão computacional incluem:

• ResNet: redes residuais profundas que permitem o treinamento de arquiteturas muito profundas;
• VGG: arquitetura simples com camadas convolucionais uniformes;
• EfficientNet: otimizado para alta acurácia com menos parâmetros;
• YOLO: detecção de objetos em tempo real de última geração (SOTA).

Ajuste Fino vs. Extração de Características

Extração de características envolve o uso das camadas de um modelo pré-treinado como extratores de características fixos. Nesta abordagem, a camada final de classificação do modelo original é normalmente removida e substituída por uma nova, específica para a tarefa alvo. As camadas pré-treinadas permanecem congeladas, ou seja, seus pesos não são atualizados durante o treinamento, o que acelera o processo e exige menos dados.

Ajuste fino (fine-tuning), por outro lado, vai além ao descongelar algumas ou todas as camadas pré-treinadas e retreiná-las no novo conjunto de dados. Isso permite que o modelo adapte as características aprendidas de forma mais específica às particularidades da nova tarefa, frequentemente resultando em melhor desempenho—especialmente quando o novo conjunto de dados é suficientemente grande ou difere significativamente dos dados de treinamento originais.

Aplicações de Transferência de Aprendizado

1. Classificação de Imagens

Classificação de imagens consiste em atribuir rótulos às imagens com base em seu conteúdo visual. Modelos pré-treinados como ResNet e EfficientNet podem ser adaptados para tarefas específicas, como imagem médica ou classificação de vida selvagem.

Exemplo:

• Selecionar um modelo pré-treinado (por exemplo, ResNet);
• Modificar a camada de classificação para corresponder às classes-alvo;
• Ajustar com uma taxa de aprendizado menor.

2. Detecção de Objetos

Detecção de objetos envolve tanto identificar objetos quanto localizá-los dentro de uma imagem. A transferência de aprendizado permite que modelos como Faster R-CNN, SSD e YOLO detectem objetos específicos em novos conjuntos de dados de forma eficiente.

Exemplo:

• Utilizar um modelo pré-treinado de detecção de objetos (por exemplo, YOLOv8);
• Ajustar em um conjunto de dados personalizado com novas classes de objetos;
• Avaliar o desempenho e otimizar conforme necessário.

3. Segmentação Semântica

Segmentação semântica classifica cada pixel de uma imagem em categorias predefinidas. Modelos como U-Net e DeepLab são amplamente utilizados em aplicações como condução autônoma e imagem médica.

Exemplo:

• Utilizar um modelo pré-treinado de segmentação (por exemplo, U-Net);
• Treinar em um conjunto de dados específico do domínio;
• Ajustar hiperparâmetros para melhor precisão.

4. Transferência de Estilo

Transferência de estilo aplica o estilo visual de uma imagem a outra, preservando seu conteúdo original. Essa técnica é comumente utilizada em arte digital e realce de imagens, aproveitando modelos pré-treinados como VGG.

Exemplo:

• Selecionar um modelo de transferência de estilo (por exemplo, VGG);
• Inserir imagens de conteúdo e de estilo;
• Otimizar para obter resultados visualmente atraentes.