Kas olete kunagi avaldanud muljet nutitelefoni kaamera võimest grupifotol nägusid ära tunda?
Võib-olla olete hämmastunud sellest, kuidas isejuhtivad autod sujuvalt liikluses navigeerivad, tuvastades jalakäijaid ja muid sõidukeid uskumatu täpsusega.
Need pealtnäha üleloomulikud saavutused on võimalikud tänu objektide tuvastamisele, mis on põnev uurimisobjekt. Lihtsamalt öeldes on objektide tuvastamine piltides või videotes olevate objektide tuvastamine ja lokaliseerimine.
See on tehnoloogia, mis võimaldab arvutitel "näha" ja mõista ümbritsevat maailma.
Aga kuidas see uskumatu protseduur töötab? Me näeme seda sügav õppimine on muutis objektide tuvastamise valdkonnas pöörde. See avab tee paljudele rakendustele, millel on meie igapäevaelu otsene mõju.
Selles postituses läheme läbi sügava õppepõhise objektide tuvastamise põneva valdkonna, õppides, kuidas see võib tehnoloogiaga suhtlemise ümber kujundada.
Mis täpselt on objekti tuvastamine?
Üks kõige rohkem põhiline arvutinägemine ülesanded on objektide tuvastamine, mis hõlmab erinevate üksuste leidmist ja asukoha määramist pildil või videol.
Võrreldes kujutise klassifitseerimisega, kus määratakse iga objekti klassi silt, läheb objekti tuvastamine sammu võrra kaugemale, mitte ainult ei tuvasta iga objekti olemasolu, vaid tõmbab ka iga objekti ümber piirdekastid.
Tänu sellele saame üheaegselt tuvastada huvipakkuvate objektide tüübid ja nende asukoha täpselt kindlaks määrata.
Objektide tuvastamise võime on paljude rakenduste jaoks hädavajalik, sealhulgas autonoomne sõit, jälgimine, näotuvastus ja meditsiiniline pildistamine.
Selle keerulise väljakutsega toimetulemiseks silmapaistva täpsuse ja reaalajas jõudlusega on sügaval õppimisel põhinevad tehnikad muutnud objektide tuvastamist.
Süvaõpe on hiljuti kujunenud tõhusaks strateegiaks nende raskuste ületamiseks, muutes objektituvastustööstust.
R-CNN-i perekond ja Yolo perekond on kaks tuntud mudeliperekonda objektide tuvastamisel, mida selles artiklis uuritakse.
R-CNN-i perekond: teedrajav objektide tuvastamine
Varajased objektituvastuse uuringud näitasid olulisi edusamme tänu R-CNN-i perekonnale, kuhu kuuluvad R-CNN, Fast R-CNN ja Faster R-CNN.
Oma kolme mooduli arhitektuuriga pakkusid R-CNN piirkonnad funktsioonide eraldamiseks CNN-i ja klassifitseerisid objekte lineaarsete SVM-ide abil.
R-CNN oli õige, kuigi see võttis veidi aega, kuna nõuti kandidaatpiirkonna pakkumisi. Sellega tegeles Fast R-CNN, mis suurendas tõhusust, ühendades kõik moodulid üheks mudeliks.
Lisades piirkonna ettepanekute võrgustiku (RPN), mis lõi ja täiustas koolituse ajal piirkonna ettepanekuid, parandas kiirem R-CNN oluliselt jõudlust ja saavutas peaaegu reaalajas objektituvastuse.
R-CNN-ist kiiremale R-CNN-ile
R-CNN-i perekond, mis tähistab „Region-Based Konvolutsioonilised närvivõrgud" on olnud objektide tuvastamise edusammude pioneeriks.
Sellesse perekonda kuuluvad R-CNN, Fast R-CNN ja Faster R-CNN, mis kõik on mõeldud objektide lokaliseerimise ja tuvastamise ülesannete lahendamiseks.
Algne R-CNN, mis tutvustati 2014. aastal, demonstreeris konvolutsiooniliste närvivõrkude edukat kasutamist objektide tuvastamiseks ja lokaliseerimiseks.
See võttis kasutusele kolmeastmelise strateegia, mis hõlmas piirkonna soovitust, funktsioonide eraldamist CNN-iga ja objektide klassifikatsiooni lineaarse tugivektori masina (SVM) klassifikaatoritega.
Pärast Fast R-CNN-i käivitamist 2015. aastal lahendati kiirusprobleemid, ühendades piirkonna ettepaneku ja klassifikatsiooni üheks mudeliks, vähendades dramaatiliselt koolituse ja järelduste tegemise aega.
2016. aastal välja antud kiirem R-CNN parandas kiirust ja täpsust, kaasates koolituse ajal piirkonna ettepanekute võrgustiku (RPN), et valdkondi kiiresti välja pakkuda ja üle vaadata.
Selle tulemusena on Faster R-CNN end tõestanud kui üks juhtivaid objektide tuvastamise ülesannete algoritme.
SVM-klassifikaatorite lisamine oli R-CNN-i perekonna edu jaoks kriitilise tähtsusega, muutes arvutinägemise valdkonda ja rajades tee tulevastele saavutustele sügavas õppepõhises objektide tuvastamises.
Tugevused:
- Kõrge lokaliseerimise objekti tuvastamise täpsus.
- Täpsust ja tõhusust tasakaalustab kiirema R-CNN-i ühtne disain.
Nõrkused:
- R-CNN-i ja kiire R-CNN-i järeldamine võib olla üsna töömahukas.
- Kiirema R-CNNi parimal viisil toimimiseks võib siiski olla vaja palju piirkondlikke ettepanekuid.
YOLO perekond: objektide tuvastamine reaalajas
"You Only Look Once" kontseptsioonil põhinev YOLO perekond rõhutab objektide reaalajas tuvastamist, ohverdades samas täpsuse.
Algne YOLO mudel koosnes ühest närvivõrgust, mis ennustas otseselt piiravaid kaste ja klassi silte.
Vaatamata väiksemale ennustustäpsusele suudab YOLO töötada kiirusega kuni 155 kaadrit sekundis. YOLOv2, tuntud ka kui YOLO9000, kõrvaldas mõned algse mudeli puudused, ennustades 9,000 objektiklassi ja lisades kindlamate prognooside jaoks ankurduskastid.
YOLOv3 paranes veelgi ulatuslikuma funktsioonidetektori võrguga.
YOLO perekonna sisemine töö
YOLO (You Only Look Once) perekonna objektide tuvastamise mudelid on arvutinägemises silmapaistva saavutusena esile kerkinud.
2015. aastal kasutusele võetud YOLO seab prioriteediks kiiruse ja objektide reaalajas tuvastamise, eeldades otseselt piiravaid kaste ja klassisilte.
Kuigi teatav täpsus on ohverdatud, analüüsib see fotosid reaalajas, muutes selle kasulikuks ajakriitiliste rakenduste jaoks.
YOLOv2 sisaldas ankurduskaste erinevate üksuste skaaladega tegelemiseks ja koolitas arvukate andmekogumite osas, et prognoosida üle 9,000 objektiklassi.
2018. aastal täiustas YOLOv3 perekonda veelgi sügavama funktsioonidetektori võrguga, suurendades täpsust jõudlust ohverdamata.
YOLO perekond ennustab piirdekaste, klasside tõenäosusi ja objektilisuse hindu, jagades pildi ruudustikuks. See ühendab tõhusalt kiiruse ja täpsuse, muutes selle kasutamiseks kohandatavaks autonoomsed sõidukid, järelevalve, tervishoid ja muud valdkonnad.
YOLO seeria on muutnud objektide tuvastamist, pakkudes reaalajas lahendusi ilma märkimisväärset täpsust ohverdamata.
Alates YOLO-st kuni YOLOv2-ni ja YOLOv3-ni on see perekond teinud olulisi edusamme objektide tuvastamise parandamisel erinevates tööstusharudes, luues kaasaegsete sügavate õppimispõhiste objektituvastussüsteemide standardi.
Tugevused:
- Objektide tuvastamine reaalajas suure kaadrisagedusega.
- Piirdekasti prognooside stabiilsus on kasutusele võetud versioonides YOLOv2 ja YOLOv3.
Nõrkused:
- YOLO mudelid võivad kiiruse eest loobuda teatud täpsusest.
Mudeliperekonna võrdlus: täpsus vs tõhusus
Kui võrrelda R-CNN-i ja YOLO perekondi, on selge, et täpsus ja tõhusus on olulised kompromissid. R-CNN-i perekonna mudelid on suurepärased täpsusega, kuid on nende kolme mooduli arhitektuuri tõttu järelduste tegemisel aeglasemad.
YOLO perekond seevastu seab esikohale reaalajas jõudluse, pakkudes silmapaistvat kiirust, kaotades samal ajal täpsust. Nende mudeliperekondade vahelise otsuse määravad rakenduse spetsiifilised nõuded.
R-CNN-i perekonna mudelid võiksid olla eelistatavad äärmist täpsust nõudvate töökoormuste jaoks, samas kui YOLO perekonna mudelid sobivad reaalajas rakendusteks.
Lisaks objektide tuvastamisele: reaalmaailma rakendused
Lisaks tavapärastele objektituvastusülesannetele on sügav õppepõhine objektituvastus leidnud laia kasutusala.
Selle kohanemisvõime ja täpsus on loonud uusi võimalusi erinevates sektorites, lahendades keerulisi väljakutseid ja muutes ettevõtteid.
Autonoomsed sõidukid: ohutu sõidu standardi seadmine
Objektide tuvastamine on autonoomsete autode puhul kriitilise tähtsusega, et tagada ohutu ja töökindel navigeerimine.
Süvaõppe mudelid pakkuda kriitilist teavet autonoomsete sõidusüsteemide jaoks, tuvastades ja lokaliseerides jalakäijad, jalgratturid, muud autod ja võimalikud liiklusohud.
Need mudelid võimaldavad sõidukitel teha reaalajas valikuid ja vältida kokkupõrkeid, tuues meid lähemale tulevikule, kus isejuhtivad autod eksisteerivad koos inimjuhtidega.
Tõhususe ja turvalisuse suurendamine jaekaubanduses
Jaemüügiettevõte on oma tegevuse oluliseks parandamiseks omaks võtnud sügava õppepõhise objektituvastuse.
Objektide tuvastamine aitab tuvastada ja jälgida kaupluste riiulitel olevaid tooteid, võimaldades tõhusamalt varusid täiendada ja vähendada laost lõppemise olukordi.
Lisaks aitavad objektituvastusalgoritmidega varustatud valvesüsteemid vargusi ära hoida ja kaupluste turvalisust säilitada.
Meditsiinilise pildistamise edusammud tervishoius
Sügaval õppimisel põhinevast objektide tuvastamisest on saanud tervishoiusektori meditsiinilise pildistamise oluline tööriist.
See aitab tervishoiutöötajatel tuvastada kõrvalekaldeid röntgenikiirguses, MRI-skaneeringus ja muudes meditsiinilistes piltides, nagu vähk või väärarengud.
Objektide tuvastamine aitab varakult diagnoosida ja ravi planeerida, tuvastades ja tuues esile konkreetsed murekohad.
Turvalisuse suurendamine turvalisuse ja järelevalve abil
Objektide tuvastamine võib olla turva- ja valverakendustes uskumatult kasulik.
Süvaõppe algoritmid aidata jälgida rahvahulki, tuvastada kahtlast käitumist ja avastada võimalikke ohte avalikes kohtades, lennujaamades ja transpordisõlmedes.
Need süsteemid saavad turvaspetsialiste reaalajas hoiatada, hinnates pidevalt videovooge, ennetades turvarikkumisi ja tagades avaliku turvalisuse.
Praegused takistused ja tulevikuväljavaated
Vaatamata olulistele edusammudele sügaval õppimisel põhinevas objektide tuvastamises, on endiselt probleeme. Andmete privaatsus on tõsine probleem, kuna objektide tuvastamine hõlmab sageli tundliku teabe haldamist.
Teine põhiprobleem on vastupanuvõime tagamine võistlevate rünnakute vastu.
Teadlased otsivad endiselt võimalusi mudeli üldistavuse ja tõlgendatavuse suurendamiseks.
Kuna käimasolevad uuringud keskenduvad mitme objekti tuvastamisele, videoobjektide jälgimisele ja reaalajas 3D-objektide tuvastamisele, tundub tulevik helge.
Peaksime ootama veelgi täpsemaid ja tõhusamaid lahendusi, sest süvaõppe mudelid kasvavad jätkuvalt.
Järeldus
Sügav õppimine on muutnud objektide tuvastamist, juhatades sisse suurema täpsuse ja tõhususe ajastu. R-CNN ja YOLO perekonnad on mänginud kriitilist rolli, millest igaühel on teatud rakenduste jaoks erinevad võimalused.
Süvaõppepõhine objektituvastus muudab sektorid revolutsiooni ning parandab ohutust ja tõhusust autonoomsetest sõidukitest kuni tervishoiuni.
Objektide tuvastamise tulevik näib eredam kui kunagi varem, kuna teadustöö edeneb, lahendatakse raskusi ja uuritakse uusi valdkondi.
Oleme tunnistajaks arvutinägemise uue ajastu sünnile, kui võtame omaks sügava õppimise võimsuse ning objektide tuvastamine on teejuhiks.
Jäta vastus