Вас калі-небудзь уражвала здольнасць камеры вашага смартфона распазнаваць твары на групавым фота?
Магчыма, вы былі здзіўлены тым, як беспілотныя аўтамабілі бесперашкодна кіруюць дарожным рухам, вызначаючы пешаходаў і іншыя транспартныя сродкі з неверагоднай дакладнасцю.
Гэтыя, здавалася б, звышнатуральныя дасягненні сталі магчымымі дзякуючы выяўленню аб'ектаў, захапляльнаму прадмету даследаванняў. Прасцей кажучы, выяўленне аб'ектаў - гэта ідэнтыфікацыя і лакалізацыя аб'ектаў у малюнках або відэа.
Гэта тэхналогія, якая дазваляе кампутарам «бачыць» і спасцігаць навакольны свет.
Але як працуе гэтая неверагодная працэдура? Мы гэта бачым глыбокае навучанне мае зрабіў рэвалюцыю ў галіне ідэнтыфікацыі аб'ектаў. Гэта адкрывае шлях для мноства прыкладанняў, якія непасрэдна ўплываюць на наша паўсядзённае жыццё.
У гэтай публікацыі мы пройдземся праз захапляльнае царства ідэнтыфікацыі аб'ектаў на аснове глыбокага навучання, даведаемся, як гэта можа змяніць тое, як мы ўзаемадзейнічаем з тэхналогіямі.
Што такое выяўленне аб'ектаў?
Адзін з самых фундаментальны кампутарны зрок задачамі з'яўляецца выяўленне аб'ектаў, якое прадугледжвае пошук і вызначэнне месцазнаходжання розных прадметаў на выяве або відэа.
У параўнанні з класіфікацыяй відарысаў, дзе вызначаецца метка класа кожнага аб'екта, выяўленне аб'ектаў ідзе яшчэ далей, не толькі вызначаючы прысутнасць кожнага аб'екта, але і малюючы абмежавальныя рамкі вакол кожнага з іх.
У выніку мы можам адначасова вызначыць тыпы цікавых аб'ектаў і дакладна вызначыць іх месцазнаходжанне.
Магчымасць выяўлення аб'ектаў неабходная для многіх прыкладанняў, у тым ліку аўтаномнае кіраванне аўтамабілем, назіранне, распазнаванне твараў і медыцынская візуалізацыя.
Каб справіцца з гэтай складанай задачай з надзвычайнай дакладнасцю і прадукцыйнасцю ў рэжыме рэальнага часу, метады глыбокага навучання змянілі выяўленне аб'ектаў.
Глыбокае навучанне нядаўна з'явілася як магутная стратэгія для пераадолення гэтых цяжкасцей, змяніўшы індустрыю распазнання аб'ектаў.
Сям'я R-CNN і YOLO сямейства - гэта два добра вядомыя мадэльныя сямейства ў ідэнтыфікацыі аб'ектаў, якія будуць разгледжаны ў гэтым артыкуле.
Сямейства R-CNN: піянерскае выяўленне аб'ектаў
Раннія даследаванні па распазнаванні аб'ектаў засведчылі значны прагрэс дзякуючы сямейству R-CNN, якое ўключае R-CNN, Fast R-CNN і Faster R-CNN.
Маючы трохмодульную архітэктуру, прапанаваныя R-CNN рэгіёны выкарыстоўвалі CNN для здабывання функцый і класіфікавалі аб'екты з дапамогай лінейных SVM.
R-CNN меў рацыю, хаця гэта заняло некаторы час, таму што патрабаваліся заяўкі ад рэгіёнаў-кандыдатаў. Гэтым займалася кампанія Fast R-CNN, якая павысіла эфектыўнасць за кошт аб'яднання ўсіх модуляў у адзіную мадэль.
Дадаўшы сетку рэгіянальных прапаноў (RPN), якая стварала і паляпшала рэгіянальныя прапановы падчас навучання, больш хуткі R-CNN істотна павысіў прадукцыйнасць і дасягнуў распазнавання аб'ектаў амаль у рэальным часе.
Ад R-CNN да Faster R-CNN
Сямейства R-CNN, што расшыфроўваецца як «Region-Based Згорткавыя нейронавыя сеткі», з'яўляецца піянерам у выяўленні аб'ектаў.
Гэта сямейства ўключае ў сябе R-CNN, Fast R-CNN і Faster R-CNN, усе яны прызначаныя для вырашэння задач лакалізацыі і распазнавання аб'ектаў.
Арыгінальны R-CNN, прадстаўлены ў 2014 годзе, прадэманстраваў паспяховае выкарыстанне сверточных нейронавых сетак для выяўлення і лакалізацыі аб'ектаў.
Спатрэбілася трохэтапная стратэгія, якая ўключала прапанову рэгіёну, вылучэнне прыкмет з дапамогай CNN і класіфікацыю аб'ектаў з дапамогай класіфікатараў лінейнай машыны апорных вектараў (SVM).
Пасля запуску Fast R-CNN у 2015 годзе праблемы са хуткасцю былі вырашаны шляхам аб'яднання прапановы рэгіёну і класіфікацыі ў адзіную мадэль, што рэзка скараціла час навучання і вываду.
Больш хуткі R-CNN, выпушчаны ў 2016 годзе, палепшыў хуткасць і дакладнасць за кошт уключэння Сеткі рэгіянальных прапаноў (RPN) падчас навучання для хуткага прапаноўвання і перагляду раёнаў.
У выніку Faster R-CNN зарэкамендаваў сябе як адзін з вядучых алгарытмаў для задач выяўлення аб'ектаў.
Уключэнне класіфікатараў SVM мела вырашальнае значэнне для поспеху сямейства R-CNN, змяніўшы вобласць камп'ютэрнага зроку і адкрыўшы шлях для будучых дасягненняў у выяўленні аб'ектаў на аснове глыбокага навучання.
Моцныя боку:
- Высокая дакладнасць выяўлення аб'ектаў лакалізацыі.
- Дакладнасць і эфектыўнасць ураўнаважваюцца ўніфікаванай канструкцыяй больш хуткага R-CNN.
Слабыя бакі:
- Вывад з R-CNN і Fast R-CNN можа быць даволі працаёмкім.
- Каб больш хуткі R-CNN працаваў найлепшым чынам, яшчэ можа спатрэбіцца шмат рэгіянальных прапаноў.
Сямейства YOLO: выяўленне аб'ектаў у рэжыме рэальнага часу
Сямейства YOLO, заснаванае на канцэпцыі "Вы глядзіце толькі адзін раз", падкрэслівае распазнаванне аб'ектаў у рэжыме рэальнага часу, ахвяруючы пры гэтым дакладнасцю.
Першапачатковая мадэль YOLO складалася з адзінай нейронавай сеткі, якая непасрэдна прадказвала абмежавальныя рамкі і меткі класаў.
Нягледзячы на меншую дакладнасць прагназавання, YOLO можа працаваць на хуткасці да 155 кадраў у секунду. YOLOv2, таксама вядомы як YOLO9000, ліквідаваў некаторыя недахопы арыгінальнай мадэлі, спрагназаваўшы 9,000 класаў аб'ектаў і ўключыўшы анкерныя блокі для больш дакладных прагнозаў.
YOLOv3 яшчэ больш палепшыўся з больш шырокай сеткай дэтэктараў функцый.
Унутраная праца сям'і YOLO
Мадэлі ідэнтыфікацыі аб'ектаў сямейства YOLO (You Only Look Once) сталі прыкметным дасягненнем у галіне камп'ютэрнага зроку.
YOLO, які быў прадстаўлены ў 2015 годзе, аддае прыярытэт хуткасці і ідэнтыфікацыі аб'ектаў у рэжыме рэальнага часу шляхам непасрэднага прадбачання абмежавальных рамак і метак класаў.
Нягледзячы на тое, што некаторая дакладнасць прыносіцца ў ахвяру, ён аналізуе фатаграфіі ў рэжыме рэальнага часу, што робіць яго карысным для крытычных па часе прыкладанняў.
YOLOv2 уключыў блокі прывязкі для працы з рознымі маштабамі прадметаў і навучанне на шматлікіх наборах даных, каб прадбачыць больш за 9,000 класаў аб'ектаў.
У 2018 годзе YOLOv3 яшчэ больш пашырыў сямейства з больш глыбокай сеткай дэтэктара функцый, павысіўшы дакладнасць без шкоды для прадукцыйнасці.
Сямейства YOLO прагназуе абмежавальныя рамкі, верагоднасці класа і ацэнкі аб'ектнасці, разбіваючы малюнак на сетку. Ён эфектыўна спалучае хуткасць і дакладнасць, што робіць яго прыдатным для выкарыстання ў аўтаномныя транспартныя сродкі, назіранне, ахова здароўя і іншыя сферы.
Серыя YOLO змяніла ідэнтыфікацыю аб'ектаў, забяспечваючы рашэнні ў рэжыме рэальнага часу без шкоды для значнай дакладнасці.
Ад YOLO да YOLOv2 і YOLOv3, гэта сямейства дасягнула істотных поспехаў у паляпшэнні распазнання аб'ектаў у розных галінах, усталяваўшы стандарт для сучасных сістэм выяўлення аб'ектаў на аснове глыбокага навучання.
Моцныя боку:
- Выяўленне аб'ектаў у рэжыме рэальнага часу з высокай частатой кадраў.
- Стабільнасць у прагназаваннях абмежавальнай рамкі ўведзена ў YOLOv2 і YOLOv3.
Слабыя бакі:
- Мадэлі YOLO могуць адмовіцца ад пэўнай дакладнасці ў абмен на хуткасць.
Параўнанне сямейства мадэляў: дакладнасць супраць эфектыўнасці
Пры параўнанні сем'яў R-CNN і YOLO становіцца відавочным, што дакладнасць і эфектыўнасць з'яўляюцца важнымі кампрамісамі. Мадэлі сямейства R-CNN вылучаюцца дакладнасцю, але працуюць павольней падчас вываду з-за іх трохмодульнай архітэктуры.
Сямейства YOLO, з іншага боку, аддае перавагу прадукцыйнасці ў рэжыме рэальнага часу, забяспечваючы выдатную хуткасць пры некаторай страце дакладнасці. Рашэнне паміж гэтымі сямействамі мадэляў вызначаецца канкрэтнымі патрабаваннямі прыкладання.
Мадэлі сямейства R-CNN могуць быць пераважней для працоўных нагрузак, якія патрабуюць надзвычайнай дакладнасці, у той час як мадэлі сямейства YOLO падыходзяць для прыкладанняў у рэжыме рэальнага часу.
Па-за межамі распазнавання аб'ектаў: прыкладанні ў рэальным свеце
Акрамя стандартных задач па распазнаванні аб'ектаў, выяўленне аб'ектаў на аснове глыбокага навучання знайшло шырокі спектр прымянення.
Яго адаптыўнасць і дакладнасць стварылі новыя магчымасці ў розных сектарах, вырашаючы складаныя задачы і трансфармуючы бізнес.
Аўтаномныя транспартныя сродкі: усталяванне стандартаў для бяспечнага кіравання
Выяўленне аб'ектаў вельмі важна ў аўтаномных аўтамабілях для забеспячэння бяспечнай і надзейнай навігацыі.
Мадэлі глыбокага навучання прадастаўляць важную інфармацыю для сістэм аўтаномнага кіравання шляхам распазнавання і лакалізацыі пешаходаў, веласіпедыстаў, іншых аўтамабіляў і магчымых небяспек на дарозе.
Гэтыя мадэлі дазваляюць транспартным сродкам рабіць выбар у рэжыме рэальнага часу і прадухіляць сутыкненні, набліжаючы нас да будучыні, у якой беспілотныя аўтамабілі суіснуюць з кіроўцамі.
Павышэнне эфектыўнасці і бяспекі ў індустрыі рознічнага гандлю
Рознічны бізнес прыняў выяўленне аб'ектаў на аснове глыбокага навучання, каб значна палепшыць сваю дзейнасць.
Выяўленне аб'ектаў дапамагае ў ідэнтыфікацыі і адсочванні прадуктаў на паліцах крам, дазваляючы больш эфектыўна папаўняць запасы і скарачаць сітуацыі, калі іх няма на складзе.
Акрамя таго, сістэмы відэаназірання, абсталяваныя алгарытмамі выяўлення аб'ектаў, дапамагаюць прадухіліць крадзеж і падтрымліваць бяспеку крамы.
Удасканаленне медыцынскай візуалізацыі ў ахове здароўя
Выяўленне аб'ектаў на аснове глыбокага навучання стала важным інструментам медыцынскай візуалізацыі ў сектары аховы здароўя.
Гэта дапамагае медыцынскім работнікам выяўляць анамаліі на рэнтгенаўскіх прамянях, МРТ і іншых медыцынскіх здымках, такіх як рак або заганы развіцця.
Ідэнтыфікацыя аб'ектаў дапамагае ў ранняй дыягностыцы і планаванні лячэння шляхам вызначэння і вылучэння канкрэтных месцаў, якія выклікаюць заклапочанасць.
Павышэнне бяспекі праз бяспеку і назіранне
Выяўленне аб'ектаў можа быць неверагодна карысным у праграмах бяспекі і назірання.
Алгарытмы глыбокага навучання дапамагаць назіраць за натоўпамі, выяўляць падазроныя паводзіны і выяўляць патэнцыйныя небяспекі ў грамадскіх месцах, аэрапортах і транспартных вузлах.
Гэтыя сістэмы могуць папярэджваць спецыялістаў па бяспецы ў рэжыме рэальнага часу, пастаянна ацэньваючы відэаканалы, прадухіляючы парушэнні бяспекі і забяспечваючы бяспеку насельніцтва.
Цяперашнія перашкоды і перспектывы на будучыню
Нягледзячы на значны прагрэс у выяўленні аб'ектаў на аснове глыбокага навучання, праблемы застаюцца. Канфідэнцыяльнасць даных выклікае сур'ёзную заклапочанасць, бо выяўленне аб'ектаў часта цягне за сабой кіраванне канфідэнцыйнай інфармацыяй.
Яшчэ адна ключавая праблема - забеспячэнне ўстойлівасці супраць нападаў суперніка.
Даследчыкі ўсё яшчэ шукаюць шляхі павышэння абагульнення мадэлі і магчымасці інтэрпрэтацыі.
Будучыня здаецца светлай, паколькі працягваюцца даследаванні, якія сканцэнтраваны на ідэнтыфікацыі некалькіх аб'ектаў, адсочванні відэааб'ектаў і распазнаванні 3D-аб'ектаў у рэальным часе.
Неўзабаве нам варта чакаць яшчэ больш дакладных і эфектыўных рашэнняў, паколькі мадэлі глыбокага навучання працягваюць расці.
заключэнне
Глыбокае навучанне змяніла выяўленне аб'ектаў, адкрыўшы эру большай дакладнасці і эфектыўнасці. Сям'і R-CNN і YOLO адыгралі важную ролю, кожная з якіх мае розныя магчымасці для пэўных прыкладанняў.
Ідэнтыфікацыя аб'ектаў на аснове глыбокага навучання рэвалюцыянізуе сектары і павышае бяспеку і эфектыўнасць - ад аўтаномных транспартных сродкаў да аховы здароўя.
Будучыня выяўлення аб'ектаў выглядае больш яркай, чым калі-небудзь, па меры прасоўвання даследаванняў, ліквідацыі цяжкасцей і вывучэння новых абласцей.
Мы з'яўляемся сведкамі нараджэння новай эры ў камп'ютэрным зроку, калі мы выкарыстоўваем моц глыбокага навучання, з выяўленнем аб'ектаў.
Пакінуць каментар