Смартфоныңыздың камерасының топтық фотосуреттегі беттерді тану қабілеті сізді таң қалдырды ма?
Өздігінен басқарылатын көліктердің жаяу жүргіншілер мен басқа көліктерді керемет дәлдікпен анықтай отырып, трафикті біркелкі басқаратынына таң қалған шығарсыз.
Табиғаттан тыс болып көрінетін бұл жетістіктер зерттеудің қызықты пәні объектіні анықтау арқылы мүмкін болды. Қарапайым тілмен айтқанда, нысанды анықтау - бұл суреттер немесе бейнелер ішіндегі объектілерді анықтау және локализациялау.
Бұл компьютерлерге қоршаған әлемді «көруге» және түсінуге мүмкіндік беретін технология.
Бірақ бұл керемет процедура қалай жұмыс істейді? Біз мұны көріп отырмыз терең білім алды объектіні анықтау саласында төңкеріс жасады. Бұл біздің күнделікті өмірімізге тікелей әсер ететін көптеген қосымшаларға жол ашады.
Бұл постта біз терең оқытуға негізделген нысанды сәйкестендірудің қызықты саласы арқылы өтеміз, оның технологиямен өзара әрекеттесу жолын қайта құру әлеуеті бар екенін үйренеміз.
Объектіні анықтау дегеніміз не?
Ең бірі негізгі компьютерлік көру тапсырмалар - кескіндегі немесе бейнедегі әртүрлі элементтерді табу және орналастыруды қамтитын нысанды анықтау.
Әрбір нысанның класс белгісі анықталатын кескін классификациясымен салыстырғанда, нысанды анықтау әрбір нысанның бар-жоғын анықтап қана қоймай, сонымен қатар олардың әрқайсысының айналасында шектейтін қораптарды салу арқылы бір қадам алға жылжиды.
Нәтижесінде біз бір уақытта қызығушылық тудыратын объектілердің түрлерін анықтай аламыз және олардың орнын дәл таба аламыз.
Нысандарды анықтау мүмкіндігі көптеген қолданбалар үшін өте маңызды, соның ішінде автономды жүргізу, бақылау, бетті тану және медициналық бейнелеу.
Бұл күрделі мәселені керемет дәлдікпен және нақты уақыттағы өнімділікпен шешу үшін терең оқытуға негізделген әдістер нысанды анықтауды өзгертті.
Терең оқыту жақында осы қиындықтарды жеңудің, объектіні тану индустриясын өзгертудің күшті стратегиясы ретінде пайда болды.
R-CNN отбасы және YOLO отбасы - бұл мақалада қарастырылатын объектіні анықтаудағы екі танымал үлгілі отбасы.
R-CNN отбасы: нысандарды анықтаудың пионері
Объектіні тану бойынша алғашқы зерттеулер R-CNN, Fast R-CNN және Faster R-CNN кіретін R-CNN отбасының арқасында айтарлықтай жетістіктерге куә болды.
Үш модульді архитектурасымен R-CNN ұсынған аймақтар мүмкіндіктерді шығару үшін CNN пайдаланды және сызықтық SVM көмегімен объектілерді жіктеді.
R-CNN дұрыс болды, бірақ оған біраз уақыт қажет болды, себебі үміткер аймақтың өтінімдері қажет болды. Мұны Fast R-CNN шешті, ол барлық модульдерді бір үлгіге біріктіру арқылы тиімділікті арттырды.
Жаттығу кезінде аймақтық ұсыныстарды жасайтын және жақсартатын Аймақтық ұсыныстар желісін (RPN) қосу арқылы жылдамырақ R-CNN өнімділікті айтарлықтай жақсартты және нақты уақытта дерлік нысанды тануға қол жеткізді.
R-CNN-ден Faster R-CNN-ге дейін
R-CNN отбасы, ол «Аймаққа негізделген Конволюциялық нейрондық желілер» объектіні анықтауда алғашқы жетістіктерге қол жеткізді.
Бұл топқа R-CNN, Fast R-CNN және Faster R-CNN кіреді, олардың барлығы объектіні локализациялау және тану тапсырмаларын шешуге арналған.
2014 жылы енгізілген түпнұсқалық R-CNN объектіні анықтау және локализациялау үшін конволюционды нейрондық желілерді сәтті қолдануды көрсетті.
Бұл үш қадамдық стратегияны қажет етті, оған аймақ ұсынысы, CNN көмегімен мүмкіндікті шығару және сызықтық қолдау векторлық машинасы (SVM) классификаторларымен нысанды жіктеу кіреді.
2015 жылы Fast R-CNN іске қосылғаннан кейін жылдамдық мәселелері аймақтық ұсыныс пен жіктеуді бір үлгіге біріктіру арқылы шешілді, оқыту мен қорытынды уақытын күрт төмендетеді.
2016 жылы шығарылған жылдамырақ R-CNN, аймақтарды жылдам ұсыну және қайта қарау үшін оқыту кезінде Аймақтық ұсыныстар желісін (RPN) қосу арқылы жылдамдық пен дәлдікті жақсартты.
Нәтижесінде Faster R-CNN өзін объектіні анықтау тапсырмаларының жетекші алгоритмдерінің бірі ретінде көрсетті.
SVM классификаторларының қосылуы R-CNN отбасының жетістігі үшін маңызды болды, компьютерлік көру аймағын өзгертті және терең оқытуға негізделген нысанды анықтаудағы болашақ жетістіктерге жол ашты.
Мықты жақтары:
- Локализация нысанын анықтаудың жоғары дәлдігі.
- Дәлдік пен тиімділік жылдамырақ R-CNN біртұтас дизайнымен теңестіріледі.
Әлсіз жақтары:
- R-CNN және Fast R-CNN-мен қорытынды жасау өте қиын болуы мүмкін.
- R-CNN жылдамырақ жұмыс істеуі үшін көптеген аймақтық ұсыныстар әлі де қажет болуы мүмкін.
YOLO отбасы: нақты уақыт режимінде нысанды анықтау
«Сіз бір рет қарайсыз» тұжырымдамасына негізделген YOLO отбасы дәлдікті жоғалта отырып, нақты уақыттағы нысанды тануға ерекше мән береді.
Түпнұсқа YOLO моделі шектейтін қораптар мен сынып белгілерін тікелей болжайтын жалғыз нейрондық желіден тұрды.
Болжаудың дәлдігі аз болғанымен, YOLO секундына 155 кадрға дейінгі жылдамдықта жұмыс істей алады. YOLOv2, сондай-ақ YOLO9000 ретінде белгілі, 9,000 нысан класын болжау және нақты болжамдар үшін якорь қораптарын қосу арқылы бастапқы модельдің кейбір кемшіліктерін шешті.
YOLOv3 кеңейтілген детектор желісі арқылы одан әрі жетілдірілді.
YOLO отбасының ішкі жұмысы
YOLO (Тек бір рет қарайсыз) жанұясындағы нысанды сәйкестендіру үлгілері компьютерлік көрудегі елеулі жетістік ретінде пайда болды.
2015 жылы енгізілген YOLO шектейтін қораптар мен сынып белгілерін тікелей болжау арқылы жылдамдық пен нақты уақыттағы нысанды анықтауға басымдық береді.
Кейбір дәлдік құрбан болғанымен, ол нақты уақыт режимінде фотосуреттерді талдап, оны маңызды уақытты қажет ететін қолданбалар үшін пайдалы етеді.
YOLOv2 әртүрлі элементтер масштабтарымен жұмыс істеуге арналған анкерлік қораптарды біріктірді және 9,000 XNUMX-нан астам нысан кластарын болжау үшін көптеген деректер жинақтарында оқытылды.
2018 жылы YOLOv3 өнімділікті жоғалтпай, дәлдікті арттыра отырып, детектордың тереңірек желісі арқылы отбасын одан әрі жетілдірді.
YOLO отбасы кескінді торға бөлу арқылы шектейтін қораптарды, сынып ықтималдықтарын және объектілік ұпайларын болжайды. Ол жылдамдық пен дәлдікті тиімді үйлестіреді, сондықтан оны пайдалануға бейімделеді автономды көлік құралдары, қадағалау, денсаулық сақтау және басқа да салалар.
YOLO сериясы маңызды дәлдікті жоғалтпай нақты уақыттағы шешімдерді ұсына отырып, объектіні анықтауды өзгертті.
YOLO-дан YOLOv2 және YOLOv3-ке дейін бұл отбасы объектілерді тануды жақсартуда, терең оқытуға негізделген заманауи объектілерді анықтау жүйелерінің стандартын құруда айтарлықтай жетістіктерге жетті.
Мықты жақтары:
- Нақты уақытта жоғары кадр жиілігінде нысандарды анықтау.
- Шектеу жолағын болжаудағы тұрақтылық YOLOv2 және YOLOv3 нұсқаларында енгізілген.
Әлсіз жақтары:
- YOLO модельдері жылдамдықтың орнына кейбір дәлдіктен бас тарта алады.
Үлгі отбасын салыстыру: дәлдік пен тиімділік
R-CNN және YOLO отбасыларын салыстырған кезде, дәлдік пен тиімділік маңызды айырбас екені анық. R-CNN отбасылық үлгілері дәлдігі бойынша жоғары, бірақ олардың үш модульдік архитектурасына байланысты қорытынды жасау кезінде баяуырақ.
YOLO отбасы, екінші жағынан, нақты уақыттағы өнімділікке басымдық береді, бұл нақтылықты жоғалтып, керемет жылдамдықты қамтамасыз етеді. Бұл үлгі отбасылар арасындағы шешім қолданбаның арнайы талаптарымен анықталады.
R-CNN отбасылық үлгілері өте дәлдікті қажет ететін жұмыс жүктемелері үшін қолайлы болуы мүмкін, ал YOLO отбасылық үлгілері нақты уақыттағы қолданбаларға қолайлы.
Объектіні танудан тыс: нақты әлем қолданбалары
Стандартты нысанды тану тапсырмаларынан басқа, терең оқытуға негізделген нысанды анықтау қолданудың кең ауқымын тапты.
Оның бейімділігі мен дәлдігі күрделі мәселелерді шешуге және бизнесті өзгертуге мүмкіндік беретін әртүрлі секторларда жаңа мүмкіндіктер туғызды.
Автономды көліктер: қауіпсіз жүргізу стандартын орнату
Объектілерді анықтау қауіпсіз және сенімді навигацияны қамтамасыз ету үшін автономды автомобильдерде өте маңызды.
Терең оқыту үлгілері жаяу жүргіншілерді, велосипедшілерді, басқа көліктерді және ықтимал жол қауіптерін тану және локализациялау арқылы автономды жүргізу жүйелері үшін маңызды ақпаратты қамтамасыз ету.
Бұл модельдер көліктерге нақты уақытта таңдау жасауға және соқтығысудың алдын алуға мүмкіндік береді, бұл бізді өздігінен жүретін көліктер адам жүргізушілерімен бірге өмір сүретін болашаққа жақындатады.
Бөлшек сауда саласындағы тиімділік пен қауіпсіздікті арттыру
Бөлшек сауда бизнесі өз жұмысын айтарлықтай жақсарту үшін терең оқытуға негізделген нысанды анықтауды қабылдады.
Объектілерді анықтау дүкен сөрелеріндегі өнімдерді анықтауға және қадағалауға көмектеседі, бұл қорды тиімдірек толтыруға және қоймада жоқ жағдайларды азайтуға мүмкіндік береді.
Сонымен қатар, объектілерді анықтау алгоритмдерімен жабдықталған бақылау жүйелері ұрлықтың алдын алуға және дүкен қауіпсіздігін сақтауға көмектеседі.
Денсаулық сақтаудағы медициналық бейнелеуді жетілдіру
Терең оқуға негізделген нысанды анықтау денсаулық сақтау саласындағы медициналық бейнелеудің маңызды құралына айналды.
Ол медициналық дәрігерлерге рентген, МРТ сканерлері және қатерлі ісік немесе даму ақаулары сияқты басқа да медициналық суреттердегі ауытқуларды анықтауға көмектеседі.
Объектіні анықтау алаңдаушылық тудыратын нақты орындарды анықтау және бөлектеу арқылы ерте диагностика мен емдеуді жоспарлауға көмектеседі.
Қауіпсіздік пен қадағалау арқылы қауіпсіздікті арттыру
Нысанды анықтау қауіпсіздік және бақылау қолданбаларында керемет пайдалы болуы мүмкін.
Терең оқыту алгоритмдері көпшілікті қарауға, күдікті мінез-құлықты анықтауға және қоғамдық орындарда, әуежайларда және көлік тораптарында ықтимал қауіптерді анықтауға көмектесу.
Бұл жүйелер бейне арналарын үздіксіз бағалау, қауіпсіздіктің бұзылуын болдырмау және қоғамдық қауіпсіздікті қамтамасыз ету арқылы қауіпсіздік мамандарын нақты уақытта ескерте алады.
Ағымдағы кедергілер және болашақ перспективалар
Терең оқуға негізделген нысанды анықтаудағы елеулі жетістіктерге қарамастан, проблемалар әлі де сақталуда. Деректер құпиялылығы маңызды мәселе болып табылады, өйткені нысанды анықтау құпия ақпаратты басқаруды қажет етеді.
Тағы бір маңызды мәселе - қарсыластық шабуылдарына төзімділікті қамтамасыз ету.
Зерттеушілер әлі де үлгіні жалпылау мен түсіндіруді арттыру жолдарын іздестіруде.
Көп нысанды сәйкестендіруге, бейне нысанды бақылауға және нақты уақыттағы 3D нысанды тануға шоғырланған үздіксіз зерттеулермен болашақ жарқын болып көрінеді.
Терең оқыту үлгілері өсіп келе жатқандықтан, жақын арада бұдан да дәл және тиімді шешімдер күтуіміз керек.
қорытынды
Терең оқыту нысанды анықтауды өзгертіп, дәлдік пен тиімділік дәуірін бастады. R-CNN және YOLO отбасылары әрқайсысының белгілі бір қолданбалар үшін ерекше мүмкіндіктері бар маңызды рөлдерді атқарды.
Терең оқытуға негізделген нысанды сәйкестендіру секторларды төңкеріп, автономды көліктерден денсаулық сақтау саласына дейін қауіпсіздік пен тиімділікті арттырады.
Зерттеулер алға жылжып, қиындықтарды шешіп, жаңа аймақтарды зерттеген сайын объектіні анықтаудың болашағы бұрынғыдан да жарқын болып көрінеді.
Біз объектіні анықтау арқылы терең білім берудің күшін қабылдай отырып, компьютерлік көрудің жаңа дәуірінің туылуының куәсі болып отырмыз.
пікір қалдыру