Nakadayeg ka na ba sa katakus sa camera sa imong smartphone sa pag-ila sa mga nawong sa litrato sa grupo?
Tingali nahingangha ka kung giunsa ang mga awto nga nagmaneho sa kaugalingon nga hapsay nga nag-navigate sa trapiko, nag-ila sa mga pedestrian ug uban pang mga awto nga adunay dili katuohan nga katukma.
Kining daw labaw sa kinaiyahan nga mga kalamposan nahimong posible pinaagi sa pagkakita sa butang, usa ka makaiikag nga ulohan sa panukiduki. Sa yanong pagkasulti, ang pagkakita sa butang mao ang pag-ila ug pag-localize sa mga butang sa sulod sa mga litrato o video.
Kini ang teknolohiya nga nagtugot sa mga kompyuter nga "makakita" ug masabtan ang kalibutan sa ilang palibot.
Apan sa unsang paagi kining talagsaong pamaagi molihok? Atong makita kana lawom nga pagkat-on adunay gibag-o ang lugar sa pag-ila sa butang. Nagbukas kini sa dalan alang sa usa ka han-ay sa mga aplikasyon nga adunay direktang impluwensya sa atong adlaw-adlaw nga kinabuhi.
Sa kini nga post, moagi kami sa makaiikag nga gingharian sa lawom nga pag-ila sa butang nga nakabase sa pagkat-on, mahibal-an kung giunsa kini adunay potensyal sa pag-usab sa paagi sa among pakig-uban sa teknolohiya.
Unsa gyud ang Object Detection?
Usa ka labing sukaranan nga panan-awon sa kompyuter Ang mga buluhaton mao ang pagpangita sa butang, nga naglakip sa pagpangita ug pagpangita sa lainlaing mga butang sa usa ka imahe o video.
Kung itandi sa klasipikasyon sa imahe, diin ang label sa klase sa matag butang gitino, ang pagtuki sa butang nagpadayon sa usa ka lakang pinaagi sa dili lamang pag-ila sa presensya sa matag butang apan pagdrowing usab sa mga kahon nga nagbugkos sa matag usa.
Ingon usa ka sangputanan, mahimo naton dungan nga mailhan ang mga tipo sa mga butang nga interesado ug tukma nga makit-an kini.
Ang katakus sa pag-ila sa mga butang hinungdanon alang sa daghang mga aplikasyon, lakip independente nga pagmaneho, surveillance, pag-ila sa nawong, ug medical imaging.
Aron madumala kining lisud nga hagit nga adunay talagsaon nga katukma ug real-time nga pasundayag, ang lawom nga mga pamaagi nga nakabase sa pagkat-on nagbag-o sa pagkakita sa butang.
Ang lawom nga pagkat-on bag-o lang mitumaw isip usa ka kusgan nga estratehiya sa pagbuntog niini nga mga kalisud, nga nagbag-o sa industriya sa pag-ila sa butang.
Ang pamilyang R-CNN ug ang YOLO Ang pamilya maoy duha ka ilado nga modelo nga mga pamilya sa pag-ila sa butang nga susihon niini nga artikulo.
R-CNN Pamilya: Pioneering Object Detection
Nasaksihan sa sayo nga panukiduki sa pag-ila sa butang ang daghang pag-uswag salamat sa pamilyang R-CNN, nga naglakip sa R-CNN, Fast R-CNN, ug Faster R-CNN.
Uban sa tulo-ka-modul nga arkitektura niini, ang R-CNN nga gisugyot nga mga rehiyon migamit ug CNN sa pagkuha sa mga feature, ug classified nga mga butang gamit ang linear SVMs.
Husto ang R-CNN, bisan tuod dugay kini tungod kay gikinahanglan ang mga bid sa rehiyon sa kandidato. Giatubang kini sa Fast R-CNN, nga nagdugang sa kahusayan pinaagi sa paghiusa sa tanan nga mga module sa usa ka modelo.
Pinaagi sa pagdugang ug Rehiyon nga Proposal Network (RPN) nga nagmugna ug nagpauswag sa mga sugyot sa rehiyon sa panahon sa pagbansay, ang mas paspas nga R-CNN nakapauswag sa performance ug nakab-ot ang halos real-time nga pag-ila sa butang.
Gikan sa R-CNN hangtod sa Mas paspas nga R-CNN
Ang pamilyang R-CNN, nga nagpasabot sa “Region-Based Convolutional Neural Networks,” nagpayunir sa mga pag-uswag sa pagkakita sa butang.
Kini nga pamilya naglakip sa R-CNN, Fast R-CNN, ug Faster R-CNN, nga ang tanan gidisenyo aron masulbad ang mga buluhaton sa lokalisasyon ug pag-ila sa butang.
Ang orihinal nga R-CNN, nga gipaila sa 2014, nagpakita sa malampuson nga paggamit sa convolutional neural networks alang sa pagkakita ug pag-localize sa butang.
Nagkinahanglan kini og tulo ka lakang nga estratehiya nga naglakip sa sugyot sa rehiyon, feature extraction sa CNN, ug klasipikasyon sa butang nga adunay linear Support Vector Machine (SVM) classifiers.
Pagkahuman sa paglansad sa Fast R-CNN kaniadtong 2015, ang mga problema sa katulin nasulbad pinaagi sa paghiusa sa sugyot sa rehiyon ug klasipikasyon sa usa ka modelo, nga labi nga nagpaubos sa oras sa pagbansay ug inference.
Ang mas paspas nga R-CNN, nga gipagawas sa 2016, nagpauswag sa katulin ug katukma pinaagi sa pag-apil sa usa ka Rehiyon nga Proposal Network (RPN) sa panahon sa pagbansay aron paspas nga magsugyot ug magbag-o sa mga lugar.
Ingon usa ka sangputanan, ang Mas paspas nga R-CNN nagtukod sa kaugalingon ingon usa sa mga nanguna nga algorithm alang sa mga buluhaton sa pagpangita sa butang.
Ang pag-apil sa mga SVM classifier hinungdanon sa kalampusan sa pamilyang R-CNN, nga nagbag-o sa bahin sa panan-aw sa kompyuter ug nagbutang sa dalan alang sa umaabot nga mga nahimo sa lawom nga pagtuki sa butang nga nakabase sa pagkat-on.
Mga Kalig-on:
- Taas nga pagkatukma sa pagkakita sa butang sa lokalisasyon.
- Ang katukma ug kaepektibo gibalanse sa hiniusang disenyo sa mas paspas nga R-CNN.
Kahuyangan:
- Ang pag-inference sa R-CNN ug Fast R-CNN mahimong hago kaayo.
- Para sa mas paspas nga R-CNN nga motrabaho sa labing maayo, daghang rehiyonal nga mga sugyot ang gikinahanglan pa.
YOLO Family: Object Detection sa Real-Time
Ang pamilyang YOLO, base sa konsepto nga "You Only Look Once" nagpasiugda sa real-time nga pag-ila sa butang samtang nagsakripisyo sa katukma.
Ang orihinal nga modelo sa YOLO naglangkob sa usa ka neural network nga direkta nga nagtagna sa mga kahon nga nagbugkos ug mga label sa klase.
Bisan pa nga adunay gamay nga katukma sa panagna, ang YOLO mahimong molihok sa katulin nga hangtod sa 155 ka mga frame matag segundo. Ang YOLOv2, nailhan usab nga YOLO9000, nagtubag sa pipila ka mga kakulangan sa orihinal nga modelo pinaagi sa pagtagna sa 9,000 ka klase sa butang ug lakip ang mga kahon sa angkla alang sa mas lig-on nga mga panagna.
Ang YOLOv3 milambo pa, nga adunay mas lapad nga feature detector network.
Inner Workings sa YOLO Family
Ang mga modelo sa pag-ila sa butang sa YOLO (You Only Look Once) nga pamilya mitumaw isip usa ka talagsaong kalampusan sa computer vision.
Ang YOLO, nga gipaila sa 2015, nag-una sa katulin ug tinuod nga oras nga pag-ila sa butang pinaagi sa direktang pagpaabut sa mga kahon nga nagbugkos ug mga label sa klase.
Bisan kung gisakripisyo ang pila ka katukma, gi-analisar niini ang mga litrato sa tinuud nga oras, gihimo kini nga mapuslanon alang sa mga aplikasyon nga kritikal sa oras.
Ang YOLOv2 nag-apil sa mga kahon sa anchor alang sa pag-atubang sa lainlaing mga timbangan sa aytem ug gibansay sa daghang mga datasets aron mapaabut ang kapin sa 9,000 nga mga klase sa butang.
Sa 2018, gipauswag sa YOLOv3 ang pamilya nga labi pa nga adunay mas lawom nga network sa detector nga bahin, nga nagpauswag sa katukma nga wala gisakripisyo ang pasundayag.
Ang pamilyang YOLO nagtagna sa mga kahon nga nagbugkos, mga probabilidad sa klase, ug mga marka sa objectness pinaagi sa pagbahin sa imahe ngadto sa usa ka grid. Kini episyente nga nagsagol sa katulin ug katukma, nga naghimo niini nga mapahiangay alang sa paggamit sa autonomous nga mga sakyanan, surveillance, healthcare, ug uban pang natad.
Gibag-o sa serye sa YOLO ang pag-ila sa butang pinaagi sa paghatag og mga real-time nga solusyon nga wala magsakripisyo sa hinungdanon nga katukma.
Gikan sa YOLO hangtod sa YOLOv2 ug YOLOv3, kini nga pamilya nakahimo og daghang mga pag-uswag sa pagpaayo sa pag-ila sa butang sa mga industriya, nga nagtukod sa sumbanan alang sa modernong lawom nga pagkat-on nga nakabase sa object detection system.
Mga Kalig-on:
- Pag-ila sa mga butang sa tinuod nga panahon sa taas nga frame rate.
- Ang kalig-on sa mga panagna sa bound box gipaila sa YOLOv2 ug YOLOv3.
Kahuyangan:
- Ang mga modelo sa YOLO mahimong mohatag sa pipila ka katukma baylo sa katulin.
Pagtandi sa Pamilya Modelo: Pagkatukma kumpara sa Episyente
Kung gitandi ang mga pamilya sa R-CNN ug YOLO, klaro nga ang katukma ug kahusayan hinungdanon nga mga trade-off. Ang mga modelo sa pamilya sa R-CNN milabaw sa katukma apan mas hinay sa panahon sa inference tungod sa ilang tulo ka module nga arkitektura.
Ang pamilyang YOLO, sa laing bahin, nag-una sa real-time nga performance, nga naghatag og talagsaong katulin samtang nawad-an sa pipila ka katukma. Ang desisyon tali niining mga modelo nga mga pamilya gitino sa piho nga mga kinahanglanon sa aplikasyon.
Ang mga modelo sa pamilyang R-CNN mahimong mas maayo alang sa mga workloads nga nanginahanglan ug grabeng katukma, samtang ang mga modelo sa pamilyang YOLO angayan alang sa real-time nga mga aplikasyon.
Labaw sa Pag-ila sa Butang: Mga Aplikasyon sa Tinuod nga Kalibutan
Labaw sa standard nga mga buluhaton sa pag-ila sa butang, ang lawom nga pagkat-on nga nakabase sa object detection nakakaplag usa ka halapad nga mga gamit.
Ang pagkapasibo ug katukma niini nakamugna ug bag-ong mga oportunidad sa lainlaing sektor, pagsulbad sa mga komplikadong hagit ug pagbag-o sa mga negosyo.
Autonomous nga mga Sasakyan: Pagtakda sa Sumbanan para sa Luwas nga Pagmaneho
Ang pagtuki sa butang hinungdanon sa mga awtonomous nga awto alang sa pagsiguro nga luwas ug kasaligan nga nabigasyon.
Mga modelo sa lawom nga pagkat-on paghatag ug kritikal nga impormasyon para sa mga autonomous driving system pinaagi sa pag-ila ug pag-localize sa mga pedestrian, siklista, ubang mga sakyanan, ug posibleng mga peligro sa dalan.
Gitugotan sa kini nga mga modelo ang mga salakyanan nga magpili sa tinuud nga oras ug malikayan ang mga pagbangga, nga nagpaduol kanamo sa umaabot diin ang mga awto nga nagmaneho sa kaugalingon kauban ang mga drayber sa tawo.
Pagdugang sa Efficiency ug Security sa Retail Industry
Ang retail nga negosyo mihangop sa lawom nga pagkat-on-based object detection aron mapalambo pag-ayo ang mga operasyon niini.
Ang pagpangita sa butang makatabang sa pag-ila ug pagsubay sa mga produkto sa mga estante sa tindahan, nga nagtugot alang sa mas epektibo nga pag-restock ug pagkunhod sa mga sitwasyon nga wala'y stock.
Dugang pa, ang mga sistema sa pagpaniid nga adunay mga algorithm sa pag-detect sa butang makatabang sa pagpugong sa pagpangawat ug pagmentinar sa seguridad sa tindahan.
Pag-uswag sa Medical Imaging sa Pag-atiman sa Panglawas
Ang lawom nga pagkat-on nga nakabase sa object detection nahimong usa ka hinungdanon nga himan sa medikal nga imaging sa sektor sa pag-atiman sa panglawas.
Nagtabang kini sa mga healthcare practitioner sa pag-ila sa mga abnormalidad sa X-ray, MRI scan, ug uban pang medikal nga mga hulagway, sama sa mga kanser o malformations.
Ang pag-ila sa butang makatabang sa sayo nga pagdayagnos ug pagplano sa pagtambal pinaagi sa pag-ila ug pagpasiugda sa piho nga mga dapit nga gikabalak-an.
Pagpauswag sa Kaluwasan Pinaagi sa Seguridad ug Pag-monitor
Ang pagtuki sa butang mahimong mapuslanon kaayo sa mga aplikasyon sa seguridad ug pagbantay.
Mga algorithm sa lawom nga pagkat-on pagtabang sa pagtan-aw sa mga panon sa katawhan, pag-ila sa mga kadudahang kinaiya, ug pag-ila sa mga potensyal nga kapeligrohan sa mga pampublikong lugar, tugpahanan, ug mga hub sa transportasyon.
Kini nga mga sistema makapahimangno sa mga propesyonal sa seguridad sa tinuod nga panahon pinaagi sa padayon nga pagtimbang-timbang sa mga video feed, pagpugong sa mga paglapas sa seguridad, ug pagsiguro sa kaluwasan sa publiko.
Kasamtangang mga Balabag ug Umaabot nga Palaaboton
Bisan pa sa mahinungdanon nga pag-uswag sa lawom nga pagkat-on nga nakabase sa pagpangita sa butang, ang mga problema nagpabilin. Ang pagkapribado sa datos usa ka seryoso nga gikabalak-an, tungod kay ang pagkakita sa butang kanunay nga nag-apil sa pagdumala sa sensitibo nga kasayuran.
Ang laing importanteng problema mao ang pagsiguro sa kalig-on batok sa mga pag-atake sa kaaway.
Ang mga tigdukiduki nangita gihapon og mga paagi aron madugangan ang pag-generalize sa modelo ug ang pagkahubad.
Uban sa nagpadayon nga panukiduki nga nagkonsentrar sa pag-ila sa daghang butang, pagsubay sa butang sa video, ug pag-ila sa real-time nga 3D nga butang, ang kaugmaon daw hayag.
Kinahanglan nga atong paabuton ang mas tukma ug episyente nga mga solusyon sa dili madugay samtang ang lawom nga mga modelo sa pagkat-on nagpadayon sa pagtubo.
Panapos
Ang lawom nga pagkat-on nagbag-o sa pagkakita sa butang, nga nagdala sa usa ka panahon nga labi ka tukma ug episyente. Ang R-CNN ug YOLO nga mga pamilya adunay mga kritikal nga papel, ang matag usa adunay lahi nga kapabilidad alang sa pipila nga mga aplikasyon.
Ang lawom nga pag-ila sa butang nga nakabase sa pagkat-on nagbag-o sa mga sektor ug nagpauswag sa kaluwasan ug kaepektibo, gikan sa awtonomiya nga mga awto hangtod sa pag-atiman sa kahimsog.
Ang kaugmaon sa pagtuki sa butang makita nga mas hayag kaysa kaniadto samtang nag-uswag ang panukiduki, pagsulbad sa mga kalisdanan ug pagsuhid sa bag-ong mga lugar.
Nasaksihan namon ang pagkahimugso sa usa ka bag-ong edad sa panan-aw sa kompyuter samtang among gidawat ang gahum sa lawom nga pagkat-on, nga nanguna ang pagtuki sa butang.
Leave sa usa ka Reply