Били ли сте някога впечатлени от способността на камерата на вашия смартфон да разпознава лица в групова снимка?
Може би сте били изумени от това как самоуправляващите се автомобили безпроблемно навигират трафика, идентифицирайки пешеходци и други превозни средства с невероятна точност.
Тези привидно свръхестествени постижения са възможни чрез откриване на обекти, завладяващ обект на изследване. Казано по-просто, откриването на обекти е идентифицирането и локализирането на обекти в картини или видеоклипове.
Това е технологията, която позволява на компютрите да „виждат“ и разбират света около тях.
Но как работи тази невероятна процедура? Виждаме това дълбокото обучение има направи революция в областта на идентификацията на обекти. Той отваря пътя за набор от приложения, които имат пряко влияние върху ежедневието ни.
В тази публикация ще преминем през завладяващата сфера на идентификация на обекти, базирана на дълбоко обучение, като научим как тя има потенциала да промени начина, по който взаимодействаме с технологията.
Какво точно е откриване на обект?
Един от най фундаментално компютърно зрение задачи е откриване на обекти, което включва намиране и локализиране на различни елементи в изображение или видео.
В сравнение с класификацията на изображения, където се определя етикетът на класа на всеки обект, откриването на обект отива една крачка напред, като не само идентифицира присъствието на всеки обект, но също така рисува ограничаващи полета около всеки един.
В резултат на това можем едновременно да идентифицираме видовете обекти, които ни интересуват, и да ги локализираме точно.
Възможността за откриване на обекти е от съществено значение за много приложения, включително автономно шофиране, наблюдение, разпознаване на лица и медицинско изображение.
За да се справят с това трудно предизвикателство с изключителна точност и производителност в реално време, базираните на дълбоко обучение техники трансформираха откриването на обекти.
Дълбокото обучение наскоро се появи като мощна стратегия за преодоляване на тези трудности, променяйки индустрията за разпознаване на обекти.
Семейството на R-CNN и Йоло семейство са две добре известни моделни семейства в идентификацията на обекти, които ще бъдат разгледани в тази статия.
Семейство R-CNN: Пионерско откриване на обекти
Ранните изследвания за разпознаване на обекти свидетелстват за значителен напредък благодарение на фамилията R-CNN, която включва R-CNN, Fast R-CNN и Faster R-CNN.
Със своята тримодулна архитектура, предложените от R-CNN региони използваха CNN за извличане на характеристики и класифицирани обекти с помощта на линейни SVM.
R-CNN беше прав, въпреки че отне известно време, тъй като се изискваха оферти за регион кандидат. Това беше разрешено от Fast R-CNN, който увеличи ефективността чрез обединяване на всички модули в един модел.
Чрез добавяне на мрежа за регионални предложения (RPN), която създава и подобрява регионални предложения по време на обучение, по-бързият R-CNN значително подобрява производителността и постига почти разпознаване на обекти в реално време.
От R-CNN към по-бърз R-CNN
Семейството R-CNN, което означава „регионално базирано Конволюционни невронни мрежи,” е пионер в напредъка в откриването на обекти.
Това семейство включва R-CNN, Fast R-CNN и Faster R-CNN, които са предназначени да се справят със задачи за локализиране и разпознаване на обекти.
Оригиналният R-CNN, представен през 2014 г., демонстрира успешното използване на конволюционни невронни мрежи за откриване и локализиране на обекти.
Необходима е стратегия от три стъпки, която включва предложение за регион, извличане на характеристики с CNN и класификация на обекти с линейни класификатори на Support Vector Machine (SVM).
След пускането на Fast R-CNN през 2015 г., проблемите със скоростта бяха решени чрез комбиниране на предложение за регион и класификация в един модел, което драстично намалява времето за обучение и извод.
По-бързият R-CNN, пуснат през 2016 г., подобри скоростта и точността чрез включване на мрежа за регионални предложения (RPN) по време на обучение за бързо предлагане и преразглеждане на области.
В резултат на това Faster R-CNN се утвърди като един от водещите алгоритми за задачи за откриване на обекти.
Включването на SVM класификатори беше от решаващо значение за успеха на семейството R-CNN, променяйки областта на компютърното зрение и прокарвайки пътя за бъдещи постижения в откриването на обекти, базирано на дълбоко обучение.
Силни страни:
- Висока точност на откриване на обекти за локализация.
- Точността и ефективността са балансирани от унифицирания дизайн на по-бързия R-CNN.
Слабости:
- Изводите с R-CNN и Fast R-CNN могат да бъдат доста трудоемки.
- За да може по-бързият R-CNN да работи по най-добрия начин, все още може да са необходими много регионални предложения.
Семейство YOLO: Откриване на обекти в реално време
Семейството YOLO, базирано на концепцията „You Look Only Once“, набляга на разпознаването на обекти в реално време, като същевременно жертва прецизността.
Оригиналният YOLO модел се състоеше от една единствена невронна мрежа, която директно предвиждаше ограничаващи кутии и етикети на класове.
Въпреки че има по-малка точност на прогнозиране, YOLO може да работи със скорост до 155 кадъра в секунда. YOLOv2, известен също като YOLO9000, адресира някои от недостатъците на оригиналния модел, като прогнозира 9,000 класа обекти и включва анкерни кутии за по-солидни прогнози.
YOLOv3 се подобри още повече, с по-разширена мрежа от детектори на функции.
Вътрешната работа на семейството YOLO
Моделите за идентификация на обекти в семейството YOLO (You Only Look Once) се очертаха като забележително постижение в компютърното зрение.
YOLO, който беше въведен през 2015 г., дава приоритет на скоростта и идентификацията на обекти в реално време чрез директно предвиждане на ограничаващи полета и етикети на класове.
Въпреки че е пожертвана известна прецизност, той анализира снимки в реално време, което го прави полезен за приложения с критично време.
YOLOv2 включва анкерни кутии за работа с различни мащаби на артикули и е обучен на множество набори от данни, за да предвиди над 9,000 класа обекти.
През 2018 г. YOLOv3 подобри семейството още повече с по-дълбока мрежа за откриване на функции, повишавайки точността, без да жертва производителността.
Семейството YOLO предвижда ограничаващи полета, вероятности за класове и резултати за обектност чрез разделяне на изображението в решетка. Той ефективно съчетава скорост и прецизност, което го прави адаптивен за използване в автономни превозни средства, наблюдение, здравеопазване и други области.
Серията YOLO трансформира идентификацията на обекти, като предоставя решения в реално време, без да жертва значителна точност.
От YOLO до YOLOv2 и YOLOv3, това семейство постигна значителен напредък в подобряването на разпознаването на обекти в различните индустрии, установявайки стандарта за модерни системи за откриване на обекти, базирани на дълбоко обучение.
Силни страни:
- Откриване на обекти в реално време при високи кадрови честоти.
- Стабилността в предвижданията на ограничителната кутия е въведена в YOLOv2 и YOLOv3.
Слабости:
- Моделите YOLO могат да се откажат от известна точност в замяна на скорост.
Сравнение на семейството на модела: точност срещу ефективност
Когато се сравняват семействата R-CNN и YOLO, става ясно, че точността и ефективността са важни компромиси. Семейните модели на R-CNN се отличават с точност, но са по-бавни по време на извод поради тяхната тримодулна архитектура.
Семейството YOLO, от друга страна, дава приоритет на производителността в реално време, осигурявайки изключителна скорост, като същевременно губи известна прецизност. Решението между тези семейства модели се определя от специфичните изисквания на приложението.
Семейните модели R-CNN могат да бъдат за предпочитане за работни натоварвания, изискващи изключителна прецизност, докато моделите на семейството YOLO са подходящи за приложения в реално време.
Отвъд разпознаването на обекти: Приложения от реалния свят
Отвъд стандартните задачи за разпознаване на обекти, базираното на дълбоко обучение откриване на обекти е намерило широк спектър от приложения.
Неговата адаптивност и прецизност създадоха нови възможности в различни сектори, справяйки се със сложни предизвикателства и трансформирайки бизнеса.
Автономни превозни средства: Създаване на стандарт за безопасно шофиране
Откриването на обекти е от решаващо значение в автономните автомобили за осигуряване на безопасна и надеждна навигация.
Модели на дълбоко обучение предоставя критична информация за системите за автономно шофиране чрез разпознаване и локализиране на пешеходци, велосипедисти, други автомобили и възможни опасности на пътя.
Тези модели позволяват на превозните средства да вземат решения в реално време и предотвратяват сблъсъци, приближавайки ни към бъдещето, в което самоуправляващите се автомобили съжителстват с човешки шофьори.
Повишаване на ефективността и сигурността в индустрията за търговия на дребно
Бизнесът на дребно е възприел откриването на обекти, базирано на дълбоко обучение, за да подобри значително своите операции.
Откриването на обекти помага при идентифицирането и проследяването на продуктите на рафтовете на магазините, което позволява по-ефективно презапасяване и намаляване на ситуациите на изчерпване.
Освен това системите за наблюдение, оборудвани с алгоритми за откриване на обекти, помагат при предотвратяването на кражби и поддържането на сигурността на магазина.
Напредък в медицинските изображения в здравеопазването
Откриването на обекти, базирано на дълбоко обучение, се превърна в жизненоважен инструмент в медицинските изображения в сектора на здравеопазването.
Той помага на практикуващите здравни специалисти да забелязват аномалии в рентгенови лъчи, MRI сканирания и други медицински снимки, като рак или малформации.
Идентифицирането на обекти помага при ранна диагностика и планиране на лечение чрез идентифициране и подчертаване на специфични места, които предизвикват безпокойство.
Подобряване на безопасността чрез сигурност и наблюдение
Откриването на обект може да бъде изключително полезно в приложения за сигурност и наблюдение.
Алгоритми за дълбоко обучение подпомагане на наблюдаващите тълпи, идентифициране на подозрително поведение и откриване на потенциални опасности на обществени места, летища и транспортни възли.
Тези системи могат да предупреждават професионалистите по сигурността в реално време чрез непрекъсната оценка на видео емисии, предотвратяване на пробиви в сигурността и гарантиране на обществената безопасност.
Настоящи пречки и бъдещи перспективи
Въпреки значителния напредък в откриването на обекти, базирано на дълбоко обучение, проблемите остават. Поверителността на данните е сериозен проблем, тъй като откриването на обекти често включва управление на чувствителна информация.
Друг ключов проблем е осигуряването на устойчивост срещу противникови атаки.
Изследователите все още търсят начини за увеличаване на обобщаването и интерпретируемостта на модела.
С продължаващите изследвания, концентрирани върху идентификацията на множество обекти, проследяването на видео обекти и разпознаването на 3D обекти в реално време, бъдещето изглежда светло.
Трябва да очакваме още по-прецизни и ефективни решения скоро, тъй като моделите за дълбоко обучение продължават да растат.
Заключение
Дълбокото обучение трансформира откриването на обекти, поставяйки началото на ера на по-голяма прецизност и ефективност. Семействата R-CNN и YOLO изиграха критични роли, всяко с различни възможности за определени приложения.
Идентификацията на обекти, базирана на дълбоко обучение, революционизира секторите и подобрява безопасността и ефективността, от автономните превозни средства до здравеопазването.
Бъдещето на откриването на обекти изглежда по-ярко от всякога с напредването на научните изследвания, преодоляването на трудностите и изследването на нови области.
Свидетели сме на раждането на нова ера в компютърното зрение, тъй като възприемаме силата на дълбокото обучение, като откриването на обекти е водещо.
Оставете коментар