Мазмұны[Жасыру][Көрсету]
Терең оқытудағы ең қарапайым, бірақ ең қызықты идеялардың бірі - нысанды анықтау. Негізгі идея - әрбір элементті салыстырмалы белгілерді білдіретін дәйекті сыныптарға бөлу, содан кейін оның айналасына қорап салу.
Бұл ерекшеленетін сипаттамалар пішін немесе түс сияқты қарапайым болуы мүмкін, бұл біздің оларды санаттау қабілетімізге көмектеседі.
қолданбалары Объектіні анықтау Компьютерлік көру мен кескінді өңдеуді айтарлықтай жақсартудың арқасында медицина ғылымында, автономды жүргізуде, қорғаныс пен әскери қызметте, мемлекеттік басқаруда және басқа да көптеген салаларда кеңінен қолданылады.
Мұнда бізде MMDetection бар, Pytorch-те жасалған ашық бастапқы нысанды анықтаудың фантастикалық құралдары. Бұл мақалада біз MMDetection-ті егжей-тегжейлі қарастырамыз, онымен жұмыс істейміз, оның мүмкіндіктерін талқылаймыз және т.б.
қандай MMDанықтау?
The MMDанықтау құралдар жинағы нысанды сәйкестендіру және дананы сегменттеумен байланысты мәселелер үшін арнайы Python код базасы ретінде жасалған.
PyTorch іске асыру пайдаланылады және ол модульдік түрде жасалады. Объектіні тану және дананы сегменттеу үшін тиімді үлгілердің кең ауқымы әртүрлі әдіснамаларға жинақталған.
Ол тиімді қорытынды жасауға және жылдам оқытуға мүмкіндік береді. Екінші жағынан, құралдар жинағы 200-ден астам алдын ала дайындалған желілерге арналған салмақтарды қамтиды, бұл оны нысанды анықтау өрісінде жылдам түзетуге мүмкіндік береді.
Қол жетімді модульдерді пайдаланып, ағымдағы әдістерді бейімдеу немесе жаңа детектор жасау мүмкіндігімен MMDetection эталон ретінде жұмыс істейді.
Құралдар жинағының негізгі ерекшелігі оның қалыптыдан қарапайым, модульдік бөліктерін қосу болып табылады объектіні анықтау бірегей құбыр желілерін немесе бірегей үлгілерді жасау үшін пайдалануға болатын құрылым.
Бұл құралдар жинағының салыстыру мүмкіндіктері бар құрылымның үстіне жаңа детектор негізін құруды және оның өнімділігін салыстыруды жеңілдетеді.
Мүмкіндіктер
- Faster RCNN, Mask RCNN, RetinaNet және т.б. сияқты танымал және заманауи анықтау құрылымдарына құралдар жинағы тікелей қолдау көрсетеді.
- Нақты баптау (немесе жаңадан жаттықтыру) үшін 360+ алдын ала дайындалған үлгілерді пайдалану.
- COCO, Cityscapes, LVIS және PASCAL VOC қоса, белгілі көру деректер жинағы үшін.
- GPU құрылғыларында барлық негізгі bbox және маска операциялары орындалады. Detectron2, maskrcnn-benchmark және SimpleDet сияқты басқа кодтық базаларды осы кодқа қарағанда жылдамырақ немесе тең дәрежеде оқытуға болады.
- Зерттеушілер бұзады объектіні анықтау құрылымды бірнеше модульдерге біріктіреді, олар кейін бірегей нысанды анықтау жүйесін құру үшін біріктірілуі мүмкін.
MMDetection архитектурасы
MMDetection кез келген үлгіге қолдануға болатын жалпы дизайнды көрсетеді, себебі ол әрқайсысының өзіндік архитектурасы бар алдын ала құрастырылған әртүрлі үлгілері бар құралдар жинағы. Бұл жалпы архитектураны келесі компоненттер құрайды:
- Магистраль: Соңғы толық қосылған қабаты жоқ ResNet-50 сияқты магистраль кескінді мүмкіндік карталарына түрлендіретін компонент болып табылады.
- Мойын: Мойын - омыртқаны бастармен байланыстыратын сегмент. Магистральдың өңделмеген мүмкіндіктері карталарында ол белгілі бір түзетулер немесе қайта конфигурациялар жасайды. Функционалдық пирамидалық желі бір сурет (FPN).
- Тығыз бас (AnchorHead/AnchorFreeHead): Бұл RPNHead, RetinaHead және FCOSHead сияқты AnchorHead және AnchorFreeHead сияқты мүмкіндік карталарының тығыз аймақтарында жұмыс істейтін құрамдас.
- RoIEExtractor: RoIPooling-тәрізді операторларды пайдалану арқылы бұл RoIwise мүмкіндіктерін жалғыз немесе мүмкіндік карталарының жиынтығынан шығаратын бөлім. SingleRoIExtractor үлгісі мүмкіндік пирамидаларының сәйкес деңгейінен RoI мүмкіндіктерін шығарады.
- RoIHead (BBoxHead/MaskHead): Бұл кіріс ретінде RoI сипаттамаларын пайдаланатын және RoI негізіндегі тапсырмаға қатысты болжамдарды жасайтын жүйенің бөлігі, мысалы, шектейтін қораптың жіктелуі/регрессиясы және бүркеніш болжамы.
Бір сатылы және екі сатылы детекторлардың құрылысы жоғарыда аталған ұғымдар арқылы суреттелген. Біз бірнеше жаңа бөліктерді құрастыру және кейбір барларын біріктіру арқылы өз процедураларымызды дамыта аламыз.
MMDetection енгізілген үлгілер тізімі
MMDetection бірнеше танымал модельдер мен тапсырмаларға бағытталған модульдер үшін жоғары деңгейлі кодтық базаны қамтамасыз етеді. Бұрын жасалған үлгілер және MMDetection құралдар жинағымен бірге пайдалануға болатын бейімделгіш әдістер төменде келтірілген. Көбірек үлгілер мен әдістер қосылған сайын тізім өсуде.
- Жылдам R-CNN
- Жылдамырақ R-CNN
- Маска R-CNN
- RetinaNet
- DCN
- DCNv2
- Каскадты R-CNN
- M2Det
- ГГМ
- ScratchDet
- Қос басты R-CNN
- R-CNN торы
- FSAF
- Таразы R-CNN
- GCNet
- HRNet
- Mask Scoring R-CNN
- FCOS
- SSD
- R-FCN
- Аралас дәлдік жаттығулары
- Салмақты стандарттау
- Гибридті тапсырмалар каскады
- Бағытталған анкерлеу
- Жалпы зейін
MMDetection көмегімен нысанды анықтау моделін құру
Бұл оқулықта біз Google бірлескен жазу кітапшасы боламыз, себебі оны орнату және пайдалану оңай.
Орнату
Бізге қажеттінің барлығын орнату үшін алдымен қажетті кітапханаларды орнатып, MMdetection GitHub жобасын клондаймыз.
Импорттау орн
Жобамыздың ортасы енді репозиторийден импортталатын болады.
Кітапханаларды импорттау және MMdetection
Біз, әрине, MMdetection арқылы қажетті кітапханаларды импорттаймыз.
Алдын ала дайындалған бақылау бекеттерін жүктеп алыңыз
MMdetection қолданбасынан алдын ала дайындалған үлгі бақылау нүктелерін енді әрі қарай реттеу және қорытынды жасау үшін жүктеп алу керек.
Құрылыс үлгісі
Енді модельді құрастырамыз және деректер жиынына бақылау нүктелерін қолданамыз.
Детекторға қорытынды жасаңыз
Енді модель дұрыс құрастырылған және жүктелген болса, оның қаншалықты жақсы екенін тексерейік. Біз MMDetection жоғары деңгейлі API қорытынды детекторын қолданамыз. Бұл API қорытынды жасау процесін жеңілдету үшін жасалған.
нәтиже
Нәтижелерін қарастырайық.
қорытынды
Қорытындылай келе, MMDetection құралдар жинағы SimpleDet, Detectron және Maskrcnn-бенчмарк сияқты жақында шығарылған код базаларынан асып түседі. Үлкен үлгі топтамасымен,
MMDetection қазір ең заманауи технология болып табылады. MMDetection тиімділік пен өнімділік бойынша барлық басқа кодтық базалардан асып түседі.
MMdetection туралы ең жақсы нәрселердің бірі - енді басқа конфигурация файлын көрсетуге, басқа бақылау нүктесін жүктеп алуға және үлгілерді өзгерткіңіз келсе, бірдей кодты іске қосуға болады.
Мен оларға қарауға кеңес беремін нұсқаулар кез келген кезеңмен қиындықтарға тап болсаңыз немесе олардың кейбірін басқаша орындағыңыз келсе.
пікір қалдыру