સામગ્રીનું કોષ્ટક[છુપાવો][બતાવો]
ડીપ લર્નિંગમાં સૌથી સરળ છતાં સૌથી રસપ્રદ વિચારોમાંનો એક છે ઑબ્જેક્ટ ડિટેક્શન. મૂળભૂત વિચાર દરેક વસ્તુને અનુગામી વર્ગોમાં વિભાજીત કરવાનો છે જે તુલનાત્મક લક્ષણોનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે અને પછી તેની આસપાસ એક બૉક્સ દોરે છે.
આ વિશિષ્ટ લક્ષણો ફોર્મ અથવા રંગ જેવા સરળ હોઈ શકે છે, જે તેમને વર્ગીકૃત કરવાની અમારી ક્ષમતામાં મદદ કરે છે.
ની અરજીઓ ઑબ્જેક્ટ શોધ તબીબી વિજ્ઞાન, સ્વાયત્ત ડ્રાઇવિંગ, સંરક્ષણ અને લશ્કરી, જાહેર વહીવટ અને અન્ય ઘણા ક્ષેત્રોમાં કમ્પ્યુટર વિઝન અને ઇમેજ પ્રોસેસિંગમાં નોંધપાત્ર સુધારાને કારણે વ્યાપકપણે કાર્યરત છે.
અહીં અમારી પાસે MMDetection છે, જે Pytorch પર બનેલ એક વિચિત્ર ઓપન-સોર્સ ઑબ્જેક્ટ ડિટેક્શન ટૂલસેટ છે. આ લેખમાં, અમે MMDetection ની વિગતવાર તપાસ કરીશું, તેની સાથે હાથ પર જઈશું, તેની વિશેષતાઓની ચર્ચા કરીશું અને ઘણું બધું કરીશું.
શું છે એમએમડીટેક્શન?
આ એમએમડીટેક્શન ટૂલબોક્સ પાયથોન કોડબેઝ તરીકે ખાસ કરીને ઑબ્જેક્ટ ઓળખ અને ઇન્સ્ટન્સ સેગ્મેન્ટેશનને લગતી સમસ્યાઓ માટે બનાવવામાં આવ્યું હતું.
PyTorch અમલીકરણનો ઉપયોગ થાય છે, અને તે મોડ્યુલર ફેશનમાં બનાવવામાં આવે છે. ઑબ્જેક્ટ ઓળખ અને ઉદાહરણના વિભાજન માટે, અસરકારક મોડેલોની વિશાળ શ્રેણી વિવિધ પદ્ધતિઓમાં સંકલિત કરવામાં આવી છે.
તે અસરકારક અનુમાન અને ઝડપી તાલીમને મંજૂરી આપે છે. બીજી બાજુ, ટૂલબોક્સમાં 200 થી વધુ પૂર્વ-પ્રશિક્ષિત નેટવર્ક્સ માટે વજનનો સમાવેશ થાય છે, જે તેને ઑબ્જેક્ટ ઓળખ ક્ષેત્રમાં ઝડપી સુધારણા બનાવે છે.
વર્તમાન તકનીકોને અનુકૂલિત કરવાની અથવા ઉપલબ્ધ મોડ્યુલોનો ઉપયોગ કરીને નવું ડિટેક્ટર બનાવવાની ક્ષમતા સાથે, MMDetection બેન્ચમાર્ક તરીકે કાર્ય કરે છે.
ટૂલબોક્સની મુખ્ય વિશેષતા એ છે કે તેમાં સામાન્યમાંથી સીધા, મોડ્યુલર ભાગોનો સમાવેશ થાય છે ઑબ્જેક્ટ શોધ ફ્રેમવર્ક કે જેનો ઉપયોગ અનન્ય પાઇપલાઇન અથવા અનન્ય મોડેલ બનાવવા માટે થઈ શકે છે.
આ ટૂલકીટની બેન્ચમાર્કિંગ ક્ષમતાઓ હાલના ફ્રેમવર્કની ટોચ પર એક નવું ડિટેક્ટર ફ્રેમવર્ક બનાવવાનું અને તેની કામગીરીની તુલના કરવાનું સરળ બનાવે છે.
વિશેષતા
- લોકપ્રિય અને આધુનિક ડિટેક્શન ફ્રેમવર્ક, જેમ કે ફાસ્ટર આરસીએનએન, માસ્ક આરસીએનએન, રેટિનાનેટ, વગેરે, ટૂલકીટ દ્વારા સીધા જ સપોર્ટેડ છે.
- ફાઇન-ટ્યુનિંગ (અથવા નવેસરથી તાલીમ) માટે 360+ પૂર્વ-પ્રશિક્ષિત મોડલ્સનો ઉપયોગ.
- COCO, Cityscapes, LVIS અને PASCAL VOC સહિત જાણીતા વિઝન ડેટાસેટ્સ માટે.
- GPU પર, તમામ મૂળભૂત bbox અને માસ્ક ઑપરેશન ચલાવવામાં આવે છે. અન્ય કોડબેસેસ, જેમ કે Detectron2, maskrcnn-benchmark, અને SimpleDet, આની તુલનામાં અથવા તેના કરતા વધુ ઝડપી દરે તાલીમ આપી શકાય છે.
- સંશોધકો તોડી નાખે છે ઑબ્જેક્ટ શોધ ઘણા મોડ્યુલોમાં ફ્રેમવર્ક, જેને પછી એક અનન્ય ઑબ્જેક્ટ ડિટેક્શન સિસ્ટમ બનાવવા માટે જોડી શકાય છે.
એમએમડીટેક્શન આર્કિટેક્ચર
MMDetection એ સામાન્ય ડિઝાઇનનો ઉલ્લેખ કરે છે જે કોઈપણ મોડેલ પર લાગુ કરી શકાય છે કારણ કે તે એક ટૂલબોક્સ છે જેમાં વિવિધ પૂર્વ-બિલ્ટ મોડલ્સ છે, જેમાંના દરેકનું પોતાનું આર્કિટેક્ચર છે. નીચેના ઘટકો આ એકંદર આર્કિટેક્ચર બનાવે છે:
- બેકબોન: બેકબોન, જેમ કે ResNet-50 અંતિમ પૂર્ણપણે જોડાયેલ સ્તર વિના, તે ઘટક છે જે ઇમેજને ફીચર નકશામાં રૂપાંતરિત કરે છે.
- ગરદન: ગરદન એ સેગમેન્ટ છે જે કરોડરજ્જુને માથા સાથે જોડે છે. બેકબોનના કાચા લક્ષણ નકશા પર, તે ચોક્કસ ગોઠવણો અથવા પુનઃરૂપરેખાંકનો કરે છે. લક્ષણ પિરામિડ નેટવર્ક એક ઉદાહરણ છે (FPN).
- ડેન્સહેડ (એન્કરહેડ/એન્કરફ્રીહેડ): તે એક ઘટક છે જે ફીચર નકશાના ગાઢ વિસ્તારો પર કામ કરે છે, જેમ કે એન્કરહેડ અને એન્કરફ્રીહેડ, જેમ કે RPNHead, RetinaHead અને FCOSHead.
- RoIExtractor: RoIPooling-જેવા ઓપરેટરોના ઉપયોગ સાથે, તે એક વિભાગ છે જે RoIwise લક્ષણોને એક અથવા ફીચર નકશાના સંગ્રહમાંથી ખેંચે છે. SingleRoIExtractor સેમ્પલ ફીચર પિરામિડના મેચિંગ લેવલમાંથી RoI ફીચર્સ કાઢે છે.
- આરઓઆઈહેડ (BBoxHead/MaskHead): તે સિસ્ટમનો એક ભાગ છે જે RoI લાક્ષણિકતાઓનો ઇનપુટ તરીકે ઉપયોગ કરે છે અને RoI-આધારિત કાર્ય-વિશિષ્ટ આગાહીઓ જનરેટ કરે છે, જેમ કે બાઉન્ડિંગ બોક્સ વર્ગીકરણ/રીગ્રેશન અને માસ્ક અનુમાન.
સિંગલ-સ્ટેજ અને બે-સ્ટેજ ડિટેક્ટર્સનું બાંધકામ ઉપરોક્ત વિભાવનાઓનો ઉપયોગ કરીને સચિત્ર છે. અમે ફક્ત થોડા તાજા ભાગો બનાવીને અને હાલના કેટલાક ભાગોને જોડીને અમારી પોતાની પ્રક્રિયાઓ વિકસાવી શકીએ છીએ.
MMDetection માં સમાવિષ્ટ મોડલની યાદી
MMDetection ઘણા જાણીતા મોડલ અને ટાસ્ક-ઓરિએન્ટેડ મોડ્યુલો માટે ટોપ-નોચ કોડબેસેસ પૂરા પાડે છે. MMDetection ટૂલબોક્સ સાથે ઉપયોગમાં લઈ શકાય તેવા મોડલ અને અનુકૂલનક્ષમ પદ્ધતિઓ નીચે સૂચિબદ્ધ છે. જેમ જેમ વધુ મોડલ અને પદ્ધતિઓ ઉમેરવામાં આવે છે તેમ તેમ સૂચિ વધતી જાય છે.
- ઝડપી આર-સીએનએન
- ઝડપી આર-સીએનએન
- માસ્ક આર-સીએનએન
- રેટિનાનેટ
- ડી.સી.એન.
- DCNv2
- કાસ્કેડ આર-સીએનએન
- M2Det
- જી.એચ.એમ.
- સ્ક્રેચડેટ
- ડબલ-હેડ આર-સીએનએન
- ગ્રીડ આર-સીએનએન
- FSAF
- તુલા R-CNN
- જીસીનેટ
- એચઆરનેટ
- માસ્ક સ્કોરિંગ આર-સીએનએન
- FCOS
- SSD
- આર-એફસીએન
- મિશ્ર ચોકસાઇ તાલીમ
- વજન માનકીકરણ
- હાઇબ્રિડ ટાસ્ક કાસ્કેડ
- માર્ગદર્શિત એન્કરિંગ
- સામાન્ય ધ્યાન
MMDetection નો ઉપયોગ કરીને ઑબ્જેક્ટ ડિટેક્શન મોડલ બનાવવું
આ ટ્યુટોરીયલમાં, અમે Google કોલેબ નોટબુક બનીશું કારણ કે તે સેટ અને ઉપયોગમાં સરળ છે.
સ્થાપન
અમને જે જોઈએ છે તે બધું ઇન્સ્ટોલ કરવા માટે, અમે પહેલા જરૂરી લાઇબ્રેરીઓ ઇન્સ્ટોલ કરીશું અને MMdetection GitHub પ્રોજેક્ટને ક્લોન કરીશું.
આયાત કરી રહ્યું છે env
અમારા પ્રોજેક્ટ માટે પર્યાવરણ હવે ભંડારમાંથી આયાત કરવામાં આવશે.
લાઇબ્રેરીઓ અને MM ડિટેક્શન આયાત કરી રહ્યું છે
અમે હવે આવશ્યક પુસ્તકાલયો આયાત કરીશું, અલબત્ત MM તપાસ સાથે.
પૂર્વ પ્રશિક્ષિત ચેકપોઇન્ટ્સ ડાઉનલોડ કરો
વધુ એડજસ્ટમેન્ટ અને અનુમાન માટે MMdetection માંથી પૂર્વ-પ્રશિક્ષિત મોડલ ચેકપોઇન્ટ હવે ડાઉનલોડ કરવી જોઈએ.
બિલ્ડીંગ મોડેલ
હવે અમે મોડેલ બનાવીશું અને ડેટાસેટ પર ચેકપોઇન્ટ લાગુ કરીશું.
ડિટેક્ટરનું અનુમાન કરો
હવે જ્યારે મોડેલ યોગ્ય રીતે બાંધવામાં આવ્યું છે અને લોડ કરવામાં આવ્યું છે, ચાલો તપાસ કરીએ કે તે કેટલું ઉત્તમ છે. અમે MMDetection ના ઉચ્ચ-સ્તરના API અનુમાન ડિટેક્ટરનો ઉપયોગ કરીએ છીએ. આ API અનુમાન પ્રક્રિયાને સરળ બનાવવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવી હતી.
પરિણામ
ચાલો પરિણામો પર એક નજર કરીએ.
ઉપસંહાર
નિષ્કર્ષમાં, MMDetection ટૂલબોક્સ તાજેતરમાં પ્રકાશિત થયેલા કોડબેસેસ જેમ કે SimpleDet, Detectron, અને Maskrcnn-બેન્ચમાર્કને આઉટપરફોર્મ કરે છે. વિશાળ મોડેલ સંગ્રહ સાથે,
MMDetection હવે અત્યાધુનિક ટેકનોલોજી છે. MMDetection એ કાર્યક્ષમતા અને કાર્યક્ષમતાના સંદર્ભમાં અન્ય તમામ કોડબેઝને પાછળ રાખી દે છે.
MMdetection વિશેની એક સૌથી સરસ બાબત એ છે કે તમે હવે માત્ર એક અલગ રૂપરેખાંકન ફાઇલ તરફ નિર્દેશ કરી શકો છો, એક અલગ ચેકપોઇન્ટ ડાઉનલોડ કરી શકો છો અને જો તમે મોડલ્સ બદલવા માંગતા હોવ તો તે જ કોડ ચલાવી શકો છો.
હું તેમને જોવાની સલાહ આપું છું સૂચનો જો તમે કોઈપણ તબક્કામાં સમસ્યાઓનો સામનો કરો છો અથવા તેમાંથી કેટલાકને અલગ રીતે કરવા માંગો છો.
એક જવાબ છોડો