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Eine der einfachsten, aber faszinierendsten Ideen im Deep Learning ist die Objekterkennung. Die Grundidee besteht darin, jedes Element in aufeinanderfolgende Klassen zu unterteilen, die vergleichbare Merkmale darstellen, und dann einen Rahmen darum zu ziehen.
Diese Unterscheidungsmerkmale können so einfach wie Form oder Farbe sein, was uns hilft, sie zu kategorisieren.
Die Anwendungen von Objekterkennung sind in den medizinischen Wissenschaften, im autonomen Fahren, in der Verteidigung und im Militär, in der öffentlichen Verwaltung und in vielen anderen Bereichen dank erheblicher Verbesserungen in der Computer Vision und Bildverarbeitung weit verbreitet.
Hier haben wir MMDetection, ein fantastisches Open-Source-Toolset zur Objekterkennung, das auf Pytorch basiert. In diesem Artikel werden wir MMDetection im Detail untersuchen, praktisch damit umgehen, seine Funktionen besprechen und vieles mehr.
Was ist MMDetection?
Das MMDetection toolbox wurde als Python-Codebasis speziell für Probleme im Zusammenhang mit Objektidentifikation und Instanzsegmentierung erstellt.
Die PyTorch-Implementierung wird verwendet und modular erstellt. Für die Objekterkennung und Instanzsegmentierung wurde eine breite Palette effektiver Modelle in einer Vielzahl von Methodologien zusammengestellt.
Es ermöglicht eine effektive Inferenz und ein schnelles Training. Andererseits enthält die Toolbox Gewichtungen für über 200 vortrainierte Netzwerke, was sie zu einer schnellen Lösung im Bereich der Objektidentifikation macht.
Mit der Fähigkeit, die aktuellen Techniken anzupassen oder einen neuen Detektor mit den verfügbaren Modulen zu erstellen, fungiert MMDetection als Benchmark.
Das Hauptmerkmal der Toolbox ist die Einbeziehung einfacher, modularer Teile aus einem Normalzustand Objekterkennung Framework, mit dem einzigartige Pipelines oder einzigartige Modelle erstellt werden können.
Die Benchmarking-Funktionen dieses Toolkits machen es einfach, ein neues Detektor-Framework auf einem bestehenden Framework aufzubauen und seine Leistung zu vergleichen.
Eigenschaften
- Beliebte und moderne Erkennungsframeworks wie Faster RCNN, Mask RCNN, RetinaNet usw. werden direkt vom Toolkit unterstützt.
- Verwendung von 360+ vortrainierten Modellen zur Feinabstimmung (oder zum erneuten Training).
- Für bekannte Vision-Datensätze wie COCO, Cityscapes, LVIS und PASCAL VOC.
- Auf GPUs werden alle grundlegenden Bbox- und Maskenoperationen ausgeführt. Andere Codebasen wie Detectron2, maskrcnn-benchmark und SimpleDet können schneller oder auf Augenhöhe mit dieser trainiert werden.
- Forscher zerlegen die Objekterkennung Framework in mehrere Module, die dann zu einem einzigartigen Objekterkennungssystem kombiniert werden können.
MMDetection-Architektur
MMDetection spezifiziert ein generisches Design, das auf jedes Modell angewendet werden kann, da es sich um eine Toolbox mit einer Vielzahl vorgefertigter Modelle handelt, von denen jedes seine eigene Architektur hat. Folgende Komponenten bilden diese Gesamtarchitektur:
- Backbone (Rückgrat): Backbone, wie z. B. ein ResNet-50 ohne die letzte vollständig verbundene Schicht, ist die Komponente, die ein Bild in Feature-Maps umwandelt.
- Hals: Der Hals ist das Segment, das die Wirbelsäule mit den Köpfen verbindet. An den rohen Feature-Maps des Backbones werden bestimmte Anpassungen oder Neukonfigurationen vorgenommen. Feature Pyramid Network ist eine Illustration (FPN).
- DenseHead (AnchorHead/AnchorFreeHead): Dies ist die Komponente, die auf dichten Bereichen von Feature-Maps wie AnchorHead und AnchorFreeHead wie RPNHead, RetinaHead und FCOSHead arbeitet.
- RoIExtractor: Bei der Verwendung von RoIPooling-ähnlichen Operatoren ist es der Abschnitt, der RoIwise-Features aus einer einzelnen oder einer Sammlung von Feature-Maps zieht. Das SingleRoIExtractor-Beispiel extrahiert RoI-Features aus der übereinstimmenden Ebene von Feature-Pyramiden.
- RoIHead (BBoxHead/MaskHead): Dies ist der Teil des Systems, der RoI-Eigenschaften als Eingabe verwendet und auf RoI basierende aufgabenspezifische Vorhersagen generiert, wie z. B. Bounding-Box-Klassifizierung/Regression und Maskenvorhersage.
Der Aufbau von einstufigen und zweistufigen Detektoren wird anhand der oben genannten Konzepte veranschaulicht. Wir können unsere eigenen Verfahren entwickeln, indem wir einfach ein paar neue Teile konstruieren und einige vorhandene kombinieren.
Liste der in MMDetection enthaltenen Modelle
MMDetection bietet erstklassige Codebasen für mehrere bekannte Modelle und aufgabenorientierte Module. Die Modelle, die zuvor erstellt wurden, und anpassbare Methoden, die mit der MMDetection-Toolbox verwendet werden können, sind unten aufgeführt. Die Liste wird immer länger, je mehr Modelle und Methoden hinzugefügt werden.
- Schnelles R-CNN
- Schnelleres R-CNN
- Maske R-CNN
- RetinaNet
- DCN
- DCNv2
- Kaskade R-CNN
- M2Det
- GHM
- ScratchDet
- Doppelkopf-R-CNN
- Gitter R-CNN
- FSAF
- Waage R-CNN
- GCNet
- HRNet
- Maskenbewertung R-CNN
- FCOS
- SSD
- R-FCN
- Gemischtes Präzisionstraining
- Gewichtsstandardisierung
- Hybride Aufgabenkaskade
- Geführtes Ankern
- Allgemeine Aufmerksamkeit
Erstellen eines Objekterkennungsmodells mit MMDetection
In diesem Tutorial werden wir das Google Collab Notebook sein, da es einfach einzurichten und zu verwenden ist.
Installation
Um alles zu installieren, was wir brauchen, installieren wir zuerst die notwendigen Bibliotheken und klonen das MMdetection GitHub-Projekt.
Umgebung importieren
Die Umgebung für unser Projekt wird nun aus dem Repository importiert.
Importieren von Bibliotheken und MMdetection
Wir importieren jetzt die erforderlichen Bibliotheken, natürlich zusammen mit der MMdetection.
Laden Sie die vortrainierten Checkpoints herunter
Die vortrainierten Modellprüfpunkte von MMdetection sollten jetzt zur weiteren Anpassung und Schlussfolgerung heruntergeladen werden.
Gebäudemodell
Wir werden nun das Modell konstruieren und die Prüfpunkte auf den Datensatz anwenden.
Rückschluss auf den Detektor
Nachdem das Modell nun richtig konstruiert und geladen wurde, prüfen wir, wie gut es ist. Wir verwenden den High-Level-API-Inferenzdetektor von MMDetection. Diese API wurde entwickelt, um den Inferenzprozess zu vereinfachen.
Ergebnis
Schauen wir uns die Ergebnisse an.
Zusammenfassung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die MMDetection-Toolbox kürzlich veröffentlichte Codebasen wie SimpleDet, Detectron und Maskrcnn-Benchmark übertrifft. Mit einer großen Modellsammlung
MMDetection ist heute Stand der Technik. MMDetection übertrifft alle anderen Codebasen in Bezug auf Effizienz und Leistung.
Eines der schönsten Dinge an MMdetection ist, dass Sie jetzt einfach auf eine andere Konfigurationsdatei zeigen, einen anderen Prüfpunkt herunterladen und denselben Code ausführen können, wenn Sie die Modelle ändern möchten.
Ich rate, sich ihre anzusehen Anleitung wenn Sie bei einem der Schritte auf Probleme stoßen oder einige davon anders ausführen möchten.
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