Oletko koskaan tehnyt vaikutuksen älypuhelimesi kameran kyvystä tunnistaa kasvot ryhmäkuvassa?
Ehkä olet hämmästynyt siitä, kuinka itseohjautuvat autot ohjaavat saumattomasti liikenteessä tunnistaen jalankulkijat ja muut ajoneuvot uskomattoman tarkasti.
Nämä näennäisesti yliluonnolliset saavutukset ovat mahdollisia esineiden havaitsemisen, kiehtovan tutkimuskohteen, ansiosta. Yksinkertaisesti sanottuna objektien tunnistus tarkoittaa kuvien tai videoiden sisällä olevien kohteiden tunnistamista ja paikallistamista.
Se on tekniikka, jonka avulla tietokoneet voivat "nähdä" ja ymmärtää ympäröivää maailmaa.
Mutta miten tämä uskomaton menettely toimii? Me näemme sen syvä oppiminen on mullisti esineiden tunnistamisen alueen. Se avaa tien joukolle sovelluksia, joilla on suora vaikutus jokapäiväiseen elämäämme.
Tässä viestissä käymme läpi syvään oppimiseen perustuvan esineiden tunnistamisen kiehtovan alueen ja opimme, kuinka sillä on potentiaalia muuttaa tapaamme olla vuorovaikutuksessa teknologian kanssa.
Mitä objektien tunnistus oikein on?
Yksi kaikista perustavanlaatuinen tietokonenäkö tehtävät on objektien tunnistus, joka sisältää eri kohteiden etsimisen ja paikantamisen kuvassa tai videossa.
Verrattuna kuvien luokitteluun, jossa kunkin kohteen luokkatunniste määritetään, objektien havaitseminen menee askeleen pidemmälle paitsi tunnistamalla kunkin kohteen läsnäolon, myös piirtämällä rajauslaatikoita kunkin kohteen ympärille.
Tämän seurauksena voimme samanaikaisesti tunnistaa kiinnostavien kohteiden tyypit ja paikantaa ne tarkasti.
Kyky havaita esineitä on välttämätön monille sovelluksille, mukaan lukien itsenäinen ajo, valvonta, kasvojentunnistus ja lääketieteellinen kuvantaminen.
Tämän vaikean haasteen ratkaisemiseksi erinomaisella tarkkuudella ja reaaliaikaisella suorituskyvyllä syväoppimiseen perustuvat tekniikat ovat muuttaneet objektien havaitsemista.
Syväoppiminen on äskettäin noussut tehokkaaksi strategiaksi näiden vaikeuksien voittamiseksi ja muuttamalla esineiden tunnistusalaa.
R-CNN-perhe ja Yolo perhe on kaksi hyvin tunnettua malliperhettä esineiden tunnistamisessa, joita tarkastellaan tässä artikkelissa.
R-CNN-perhe: uraauurtava esineiden tunnistus
Varhainen esineiden tunnistustutkimus edistyi merkittävästi R-CNN-perheen ansiosta, johon kuuluvat R-CNN, Fast R-CNN ja Faster R-CNN.
Kolmen moduulin arkkitehtuurinsa ansiosta R-CNN:n ehdottamat alueet käyttivät CNN:ää ominaisuuksien poimimiseen ja luokitellaan objektit lineaaristen SVM:ien avulla.
R-CNN oli oikeassa, vaikka kestikin jonkin aikaa, koska ehdokasaluetarjouksia vaadittiin. Tämän hoiti Fast R-CNN, joka lisäsi tehokkuutta yhdistämällä kaikki moduulit yhdeksi malliksi.
Lisäämällä alueehdotusverkoston (RPN), joka loi ja paransi alueehdotuksia koulutuksen aikana, nopeampi R-CNN paransi huomattavasti suorituskykyä ja saavutti lähes reaaliaikaisen objektitunnistuksen.
R-CNN:stä Faster R-CNN:hen
R-CNN-perhe, joka tarkoittaa "aluepohjaista Konvoluutiohermoverkot" on ollut edelläkävijä kohteen havaitsemisessa.
Tämä tuoteperhe sisältää R-CNN:n, Fast R-CNN:n ja Faster R-CNN:n, jotka kaikki on suunniteltu ratkaisemaan kohteen lokalisointi- ja tunnistustehtäviä.
Alkuperäinen R-CNN, joka esiteltiin vuonna 2014, osoitti konvoluutiohermoverkkojen onnistuneen käytön objektien havaitsemiseen ja lokalisoimiseen.
Se vaati kolmivaiheisen strategian, joka sisälsi alueehdotuksen, ominaisuuksien poimimisen CNN:n avulla ja objektien luokittelun lineaarisilla Support Vector Machine (SVM) -luokittimilla.
Fast R-CNN:n julkaisun jälkeen vuonna 2015 nopeusongelmat ratkaistiin yhdistämällä alueehdotus ja luokittelu yhdeksi malliksi, mikä lyhensi dramaattisesti koulutusta ja päättelyaikaa.
Nopeampi R-CNN, joka julkaistiin vuonna 2016, paransi nopeutta ja tarkkuutta sisällyttämällä koulutukseen Region Proposal Network (RPN) -verkoston, joka ehdottaa ja tarkistaa alueita nopeasti.
Tämän seurauksena Faster R-CNN on vakiinnuttanut asemansa yhdeksi johtavista objektientunnistustehtävien algoritmeista.
SVM-luokittajien sisällyttäminen oli ratkaisevan tärkeää R-CNN-perheen menestykselle, mikä muutti tietokonenäön aluetta ja loi tietä tuleville saavutuksille syvään oppimiseen perustuvassa objektien havaitsemisessa.
Vahvuudet:
- Korkea lokalisointiobjektin tunnistustarkkuus.
- Nopeamman R-CNN:n yhtenäinen muotoilu tasapainottaa tarkkuuden ja tehokkuuden.
heikkoudet:
- R-CNN:n ja Fast R-CNN:n päättäminen voi olla melko työlästä.
- Jotta nopeampi R-CNN toimisi parhaimmillaan, monet alueelliset ehdotukset saattavat silti olla tarpeen.
YOLO-perhe: Objektien tunnistus reaaliajassa
YOLO-perhe, joka perustuu "You Only Look Once" -konseptiin, korostaa reaaliaikaista objektintunnistusta tinkimättä tarkkuudesta.
Alkuperäinen YOLO-malli koostui yhdestä hermoverkosta, joka ennusti suoraan rajauslaatikoita ja luokkamerkintöjä.
Huolimatta pienemmästä ennustetarkkuudesta, YOLO voi toimia jopa 155 kuvan sekunnissa nopeuksilla. YOLOv2, joka tunnetaan myös nimellä YOLO9000, korjasi joitain alkuperäisen mallin puutteita ennustamalla 9,000 XNUMX objektiluokkaa ja sisällyttämällä ankkurilaatikot vankempiin ennusteisiin.
YOLOv3 parani entisestään laajemmalla ominaisuustunnistusverkolla.
YOLO-perheen sisäinen toiminta
YOLO (You Only Look Once) -perheen esineiden tunnistusmallit ovat nousseet merkittäväksi saavutukseksi tietokonenäön alalla.
YOLO, joka esiteltiin vuonna 2015, asettaa etusijalle nopeuden ja reaaliaikaisen objektin tunnistamisen ennakoimalla suoraan rajoituslaatikoita ja luokkamerkintöjä.
Vaikka tarkkuus uhrataankin, se analysoi valokuvat reaaliajassa, mikä tekee siitä hyödyllisen aikakriittisissä sovelluksissa.
YOLOv2 sisälsi ankkurilaatikoita erilaisten tuotemittojen käsittelyyn ja koulutettiin lukuisiin tietojoukoihin ennakoimaan yli 9,000 XNUMX objektiluokkaa.
Vuonna 2018 YOLOv3 laajensi perhettä entisestään syvemmällä ominaisuustunnistusverkolla, mikä parantaa tarkkuutta suorituskyvystä tinkimättä.
YOLO-perhe ennustaa rajaavat laatikot, luokkatodennäköisyydet ja objektiivisuuspisteet jakamalla kuvan ruudukoksi. Se yhdistää tehokkaasti nopeuden ja tarkkuuden, mikä tekee siitä mukautuvan käytettäväksi autonomiset ajoneuvot, valvonta, terveydenhuolto ja muut alat.
YOLO-sarja on muuttanut kohteen tunnistamista tarjoamalla reaaliaikaisia ratkaisuja tinkimättä merkittävästä tarkkuudesta.
YOLOsta YOLOv2:een ja YOLOv3:een tämä tuoteperhe on edistynyt merkittävästi kohteen tunnistuksen parantamisessa eri toimialoilla ja luonut standardin nykyaikaisille syvään oppimiseen perustuville objektientunnistusjärjestelmille.
Vahvuudet:
- Objektien tunnistaminen reaaliajassa suurilla kuvanopeuksilla.
- YOLOv2:ssa ja YOLOv3:ssa otetaan käyttöön vakaus rajauslaatikoiden ennusteissa.
heikkoudet:
- YOLO-mallit voivat luopua tarkkuudesta vastineeksi nopeudesta.
Malliperheen vertailu: tarkkuus vs. tehokkuus
Kun R-CNN- ja YOLO-perheitä verrataan, on selvää, että tarkkuus ja tehokkuus ovat tärkeitä kompromisseja. R-CNN-perheen mallit ovat erinomaisia tarkkuudessa, mutta ovat hitaampia päättelyn aikana kolmen moduulin arkkitehtuurinsa ansiosta.
YOLO-perhe puolestaan asettaa etusijalle reaaliaikaisen suorituskyvyn ja tarjoaa erinomaisen nopeuden samalla, kun se menettää tarkkuutta. Päätös näiden malliperheiden välillä määräytyy sovelluksen erityisvaatimusten mukaan.
R-CNN-perhemallit voisivat olla parempia äärimmäistä tarkkuutta vaativiin työkuormiin, kun taas YOLO-perhemallit sopivat reaaliaikaisiin sovelluksiin.
Objektintunnistuksen lisäksi: Reaalimaailman sovellukset
Tavallisten objektintunnistustehtävien lisäksi syväoppimiseen perustuva objektintunnistus on löytänyt monenlaisia käyttötarkoituksia.
Sen sopeutumiskyky ja tarkkuus ovat luoneet uusia mahdollisuuksia monilla aloilla, jotka ovat vastanneet monimutkaisiin haasteisiin ja muuttaneet yrityksiä.
Autonomiset ajoneuvot: Turvallisen ajamisen standardin asettaminen
Objektien havaitseminen on ratkaisevan tärkeää autonomisissa autoissa turvallisen ja luotettavan navigoinnin takaamiseksi.
Syväoppimisen mallit tarjota kriittistä tietoa autonomisille ajojärjestelmille tunnistamalla ja paikantamalla jalankulkijat, pyöräilijät, muut autot ja mahdolliset tievaarat.
Näiden mallien avulla ajoneuvot voivat tehdä reaaliaikaisia valintoja ja estää törmäyksiä, mikä tuo meidät lähemmäksi tulevaisuutta, jossa itseajavat autot elävät ihmisten kuljettajien kanssa.
Vähittäiskaupan tehokkuuden ja turvallisuuden lisääminen
Vähittäiskauppa on omaksunut syvän oppimiseen perustuvan objektien tunnistuksen parantaakseen toimintaansa huomattavasti.
Esineiden tunnistus auttaa tunnistamaan ja jäljittämään myymälähyllyillä olevia tuotteita, mikä mahdollistaa tehokkaamman varastojen täydentämisen ja vähentää varaston loppumista.
Lisäksi esineentunnistusalgoritmeilla varustetut valvontajärjestelmät auttavat varkauksien ehkäisyssä ja myymälän turvallisuuden ylläpidossa.
Lääketieteellisen kuvantamisen edistyminen terveydenhuollossa
Syväoppimiseen perustuvasta objektien havaitsemisesta on tullut tärkeä työkalu lääketieteellisessä kuvantamisessa terveydenhuoltoalalla.
Se auttaa terveydenhuollon ammattilaisia havaitsemaan poikkeavuuksia röntgensäteissä, MRI-skannauksissa ja muissa lääketieteellisissä kuvissa, kuten syöpiä tai epämuodostumia.
Kohteen tunnistaminen auttaa varhaisessa diagnoosissa ja hoidon suunnittelussa tunnistamalla ja korostamalla erityisiä huolenaiheita.
Turvallisuuden parantaminen turvallisuuden ja valvonnan avulla
Objektien tunnistus voi olla uskomattoman hyödyllinen tietoturva- ja valvontasovelluksissa.
Syväoppimisalgoritmit auttaa katsomaan väkijoukkoja, tunnistamaan epäilyttävä käyttäytyminen ja havaitsemaan mahdolliset vaarat julkisilla paikoilla, lentokentillä ja liikennekeskuksissa.
Nämä järjestelmät voivat varoittaa tietoturva-ammattilaisia reaaliajassa arvioimalla jatkuvasti videosyötteitä, ehkäisemällä tietoturvaloukkauksia ja varmistamalla yleisen turvallisuuden.
Nykyiset esteet ja tulevaisuuden näkymät
Huolimatta merkittävistä edistysaskeleista syvään oppimiseen perustuvassa objektien havaitsemisessa, ongelmia on edelleen. Tietosuoja on vakava huolenaihe, koska kohteiden havaitsemiseen liittyy usein arkaluonteisten tietojen hallintaa.
Toinen keskeinen ongelma on vastustuskyvyn varmistaminen vastakkaisia hyökkäyksiä vastaan.
Tutkijat etsivät edelleen tapoja lisätä mallien yleistämistä ja tulkittavuutta.
Meneillään olevan tutkimuksen, joka keskittyy usean kohteen tunnistamiseen, videoobjektien seurantaan ja reaaliaikaiseen 3D-objektien tunnistamiseen, tulevaisuus näyttää valoisalta.
Pian pitäisi odottaa entistä tarkempia ja tehokkaampia ratkaisuja syväoppimismallien kasvaessa edelleen.
Yhteenveto
Syväoppiminen on muuttanut objektien havaitsemista ja aloittanut entistä tarkemman ja tehokkaamman aikakauden. R-CNN- ja YOLO-perheillä on ollut ratkaiseva rooli, ja jokaisella on omat ominaisuudet tiettyihin sovelluksiin.
Syväoppimiseen perustuva esineiden tunnistaminen mullistaa toimialoja ja parantaa turvallisuutta ja tehokkuutta autonomisista ajoneuvoista terveydenhuoltoon.
Kohteiden havaitsemisen tulevaisuus näyttää valoisammalta kuin koskaan, kun tutkimus edistyy, vaikeuksiin puututaan ja uusia alueita tutkitaan.
Todistamme uuden aikakauden syntyä tietokonenäön alalla, kun omaksumme syvän oppimisen voiman, ja kohteen havaitseminen johtaa tietä.
Jätä vastaus