Ce este vizualizarea spațiului de caracteristici al unui model CV cu t-SNE/UMAP?

t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) și UMAP (Aproximarea și Proiecția Manifold-urilor Uniforme) sunt metode de reducere a dimensionalității non-lineare, utilizate frecvent pentru vizualizarea datelor de înaltă dimensiune, cum ar fi caracteristicile (spațiul de caracteristici) modelelor de viziune computerizată (CV).

În contextul modelelor CV, aceste metode ajută la:

• Reprezentarea vectorilor de caracteristici multivariati (de exemplu, ieșirile straturilor rețelelor neuronale) în spațiul 2D sau 3D.
• Evaluarea vizuală a modului în care modelul separă sau grupează datele din diferite clase.
• Înțelegerea structurii și distribuției caracteristicilor, identificarea clusterelor sau anomaliilor.

Exemplu: după antrenarea unui model, se pot lua vectorii de caracteristici ai imaginilor din diferite clase, aplica t-SNE sau UMAP și construi un grafic de dispersie, unde punctele din aceeași clasă vor fi grupate împreună, ceea ce indică o bună capacitate a modelului de a separa clasele.

Prin urmare, t-SNE și UMAP sunt instrumente puternice pentru interpretarea și analiza reprezentării interne a datelor în modelele CV.