Τι είναι η οπτικοποίηση του χώρου χαρακτηριστικών ενός μοντέλου CV με t-SNE/UMAP;

t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) και UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) είναι μέθοδοι μη γραμμικής μείωσης διαστάσεων που χρησιμοποιούνται συχνά για την οπτικοποίηση δεδομένων υψηλής διάστασης, όπως τα χαρακτηριστικά (feature space) μοντέλων υπολογιστικής όρασης (CV).

Στο πλαίσιο των μοντέλων CV, αυτές οι μέθοδοι βοηθούν:

• Να αναπαραστήσουν πολυμεταβλητικούς διανυσματικούς χαρακτηριστικών (π.χ., εξόδους στρωμάτων νευρωνικών δικτύων) σε χώρο 2D ή 3D.
• Να αξιολογήσουν οπτικά πώς το μοντέλο διαχωρίζει ή ομαδοποιεί δεδομένα διαφορετικών κλάσεων.
• Να κατανοήσουν τη δομή και την κατανομή των χαρακτηριστικών, να εντοπίσουν συστάδες ή ανωμαλίες.

Παράδειγμα: μετά την εκπαίδευση ενός μοντέλου, μπορούν να ληφθούν οι διανυσματικές χαρακτηριστικών εικόνων διαφορετικών κλάσεων, να εφαρμοστεί t-SNE ή UMAP και να δημιουργηθεί ένα διάγραμμα διασποράς, όπου τα σημεία μιας ίδιας κλάσης θα είναι ομαδοποιημένα μαζί, υποδεικνύοντας καλή ικανότητα διαχωρισμού των κλάσεων από το μοντέλο.

Επομένως, τα εργαλεία t-SNE και UMAP είναι ισχυρά για την ερμηνεία και ανάλυση της εσωτερικής αναπαράστασης των δεδομένων σε μοντέλα CV.