Table of Contents[Kache][Montre]
Youn nan lide ki pi senp men ki pi entrigan nan aprantisaj pwofon se deteksyon objè. Lide fondamantal la se divize chak atik nan klas siksesif ki reprezante karakteristik konparab epi answit trase yon bwat alantou li.
Karakteristik distenktif sa yo ka senp tankou fòm oswa koulè, ki ede nan kapasite nou pou kategorize yo.
Aplikasyon yo nan Deteksyon objè yo lajman travay nan syans medikal yo, kondwi otonòm, defans ak militè, administrasyon piblik, ak anpil lòt domèn gras ak amelyorasyon sibstansyèl nan Vizyon Odinatè ak Pwosesis Imaj.
Isit la nou gen MMDetection, yon kokenn sous louvri zouti deteksyon objè bati sou Pytorch. Nan atik sa a, nou pral egzamine MMDetection an detay, ale men sou li, diskite sou karakteristik li yo, ak plis ankò.
Ki sa ki MMDeksyon?
Jounal MMDeksyon bwat zouti te kreye kòm yon baz kod Python espesyalman pou pwoblèm ki enplike idantifikasyon objè ak segmentasyon egzanp.
Yo itilize aplikasyon PyTorch, epi li kreye nan yon mòd modilè. Pou rekonesans objè ak segmentasyon egzanp, yo te konpile yon pakèt modèl efikas nan yon varyete metodoloji.
Li pèmèt enferans efikas ak fòmasyon rapid. Nan lòt men an, bwat zouti a gen ladan pwa pou plis pase 200 rezo pre-antrene, fè li yon ranje rapid nan jaden an idantifikasyon objè.
Avèk kapasite pou adapte teknik aktyèl yo oswa kreye yon nouvo detektè lè l sèvi avèk modil ki disponib yo, MMDetection fonksyone kòm yon referans.
Karakteristik kle bwat zouti a se enklizyon li yo nan pati senp, modilè ki soti nan yon nòmal deteksyon objè kad ki ka itilize pou kreye tiyo inik oswa modèl inik.
Kapasite benchmarking kit zouti sa a fè li senp pou konstwi yon nouvo kad detektè sou tèt yon kad ki egziste deja epi konpare pèfòmans li.
karakteristik
- Kad deteksyon popilè ak modèn, tankou Faster RCNN, Mask RCNN, RetinaNet, elatriye, yo dirèkteman sipòte pa Toolkit la.
- Sèvi ak 360+ modèl pre-antre pou ajisteman (oswa fòmasyon ankò).
- Pou byen koni done vizyon ki gen ladan COCO, Cityscapes, LVIS, ak PASCAL VOC.
- Sou GPU yo, tout operasyon fondamantal bbox ak mask yo egzekite. Lòt kodbaz, tankou Detectron2, maskrcnn-benchmark, ak SimpleDet, ka resevwa fòmasyon nan yon vitès pi rapid pase oswa nan egalite ak sa a.
- Chèchè kraze a deteksyon objè kad nan plizyè modil, ki ka Lè sa a, dwe konbine yo kreye yon sistèm deteksyon objè inik.
MMDetection Achitekti
MMDetection presize yon konsepsyon jenerik ki ka aplike nan nenpòt modèl paske li se yon bwat zouti ak yon varyete de modèl pre-bati, chak nan yo ki gen pwòp achitekti pa yo. Konpozan sa yo fè achitekti jeneral sa a:
- Backbone: Backbone, tankou yon ResNet-50 san kouch final la konplètman konekte, se eleman ki konvèti yon imaj nan kat karakteristik.
- Neck: Kou a se segman ki konekte zo rèl do a ak tèt yo. Sou kat karakteristik kri zo rèl do a, li fè sèten ajisteman oswa rekonfigirasyon. Feature Pyramid Network se yon ilistrasyon (FPN).
- DenseHead (AnchorHead/AnchorFreeHead): Se eleman ki opere sou zòn dans nan kat karakteristik, tankou AnchorHead ak AnchorFreeHead, tankou RPNHead, RetinaHead, ak FCOSHead.
- RoIExtractor: Avèk itilizasyon operatè ki sanble ak RoIPooling, li se seksyon ki retire karakteristik RoIwise nan yon sèl oswa yon koleksyon kat karakteristik. Echantiyon SingleRoIExtractor extrait karakteristik RoI nan nivo matche piramid karakteristik yo.
- RoIHead (BBoxHead/MaskHead): Se pòsyon nan sistèm nan ki itilize karakteristik RoI kòm yon opinyon epi jenere prediksyon espesifik travay ki baze sou RoI, tankou klasifikasyon/regression bwat limit ak prediksyon mask.
Konstriksyon yon sèl-etap ak de-etap detektè yo ilistre lè l sèvi avèk konsèp yo mansyone pi wo a. Nou ka devlope pwòp pwosedi nou tou senpleman pa konstwi kèk pati fre ak konbine kèk ki deja egziste.
Lis modèl ki enkli nan MMDetection
MMDetection bay kod ki pi wo pou plizyè modèl ki byen koni ak modil ki oryante sou travay. Modèl yo te fè deja ak metòd adaptab ke yo ka itilize ak bwat zouti MMDetection yo endike anba a. Lis la kontinye ap grandi kòm plis modèl ak metòd yo ajoute.
- Vit R-CNN
- Pi vit R-CNN
- Mask R-CNN
- RetinaNet
- DCN
- DCNv2
- Cascade R-CNN
- M2Det
- GHM
- ScratchDet
- Double-tèt R-CNN
- Griy R-CNN
- FSAF
- Libra R-CNN
- GCNet
- HRNet
- Mask Scoring R-CNN
- FCOS
- SSD
- R-FCN
- Melanje Precision Fòmasyon
- Pwa normalisation
- Cascade Objektif Ibrid
- Ancrage gide
- Atansyon jeneralize
Bati modèl deteksyon objè lè l sèvi avèk MMDetection
Nan leson patikilye sa a, nou pral kaye Google kolab paske li fasil pou mete ak itilize.
Enstalasyon
Pou enstale tout sa nou bezwen, nou pral premye enstale bibliyotèk ki nesesè yo epi klonaj pwojè MMdetection GitHub la.
Enpòte env
Anviwònman an pou pwojè nou an pral kounye a enpòte soti nan depo a.
Enpòte bibliyotèk ak MMdetection
Nou pral kounye a enpòte bibliyotèk ki nesesè yo, ansanm ak MMdetection nan kou.
Telechaje pòs pre-antrene yo
Yo ta dwe telechaje MMdetection modèl modèl pre-antrene yo kounye a pou plis ajisteman ak enferans.
Modèl bilding
Nou pral kounye a konstwi modèl la epi aplike pòs yo nan dataset la.
Enferans detektè a
Kounye a ke modèl la te byen konstwi ak chaje, ann tcheke ki jan ekselan li ye. Nou itilize detektè enferans API wo nivo MMDetection la. API sa a te fèt pou fè pwosesis enferans la pi fasil.
Rezilta
Ann fè yon gade nan rezilta yo.
konklizyon
An konklizyon, bwat zouti MMDetection la depase baz kod ki fèk pibliye tankou SimpleDet, Detectron ak Maskrcnn-referans. Avèk yon gwo koleksyon modèl,
MMDetection se kounye a teknoloji dènye kri. MMDetection depase tout lòt baz kòd an tèm de efikasite ak pèfòmans.
Youn nan pi bèl bagay sou MMdetection se ke kounye a ou ka jis lonje dwèt sou yon dosye konfigirasyon diferan, telechaje yon pòs diferan, epi kouri menm kòd la si ou vle chanje modèl yo.
Mwen konseye gade yo enstriksyon si ou rankontre pwoblèm ak nenpòt nan etap yo oswa ou vle pote soti nan kèk nan yo yon fason diferan.
Kite yon Reply