ಗ್ರೂಪ್ ಫೋಟೋದಲ್ಲಿ ಮುಖಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ನಿಮ್ಮ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ಫೋನ್ನ ಕ್ಯಾಮೆರಾದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದ ನೀವು ಎಂದಾದರೂ ಪ್ರಭಾವಿತರಾಗಿದ್ದೀರಾ?
ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಕಾರುಗಳು ಹೇಗೆ ಮನಬಂದಂತೆ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಅನ್ನು ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಪಾದಚಾರಿಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ವಾಹನಗಳನ್ನು ನಂಬಲಾಗದ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಬಹುಶಃ ನೀವು ಆಶ್ಚರ್ಯಚಕಿತರಾಗಿದ್ದೀರಿ.
ಈ ತೋರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಅಲೌಕಿಕ ಸಾಧನೆಗಳು ಸಂಶೋಧನೆಯ ಆಕರ್ಷಕ ವಿಷಯವಾದ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆಯಿಂದ ಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ. ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಎನ್ನುವುದು ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ವೀಡಿಯೊಗಳೊಳಗಿನ ವಸ್ತುಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಕರಣವಾಗಿದೆ.
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ತಮ್ಮ ಸುತ್ತಲಿನ ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು "ನೋಡಲು" ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ.
ಆದರೆ ಈ ಅದ್ಭುತ ವಿಧಾನವು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ? ನಾವು ಅದನ್ನು ನೋಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಹೊಂದಿದೆ ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನುಂಟುಮಾಡಿತು. ಇದು ನಮ್ಮ ದೈನಂದಿನ ಜೀವನದ ಮೇಲೆ ನೇರ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳ ಒಂದು ಶ್ರೇಣಿಗೆ ದಾರಿ ತೆರೆಯುತ್ತಿದೆ.
ಈ ಪೋಸ್ಟ್ನಲ್ಲಿ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ-ಆಧಾರಿತ ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಆಕರ್ಷಕ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಮೂಲಕ ನಾವು ಹೋಗುತ್ತೇವೆ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ನಾವು ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅದು ಹೇಗೆ ಮರುರೂಪಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತೇವೆ.
ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು?
ಅತ್ಯಂತ ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಕಾರ್ಯಗಳು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಆಗಿದೆ, ಇದು ಚಿತ್ರ ಅಥವಾ ವೀಡಿಯೊದಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು ಮತ್ತು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವುದು.
ಪ್ರತಿ ವಸ್ತುವಿನ ವರ್ಗದ ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಚಿತ್ರದ ವರ್ಗೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದಾಗ, ಪ್ರತಿ ವಸ್ತುವಿನ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದರ ಸುತ್ತಲೂ ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ ಒಂದು ಹೆಜ್ಜೆ ಮುಂದೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ.
ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ನಾವು ಆಸಕ್ತಿಯ ವಸ್ತುಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಪತ್ತೆ ಮಾಡಬಹುದು.
ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನೆ, ಕಣ್ಗಾವಲು, ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ.
ಈ ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಸವಾಲನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಲು, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ-ಆಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳು ವಸ್ತು ಪತ್ತೆಯನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಿವೆ.
ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಈ ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುವ ಪ್ರಬಲ ತಂತ್ರವಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮಿದೆ, ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಉದ್ಯಮವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ.
R-CNN ಕುಟುಂಬ ಮತ್ತು ದಿ ಯೋಲೊ ಕುಟುಂಬವು ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಎರಡು ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಮಾದರಿ ಕುಟುಂಬಗಳಾಗಿವೆ, ಅದನ್ನು ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುವುದು.
R-CNN ಕುಟುಂಬ: ಪ್ರವರ್ತಕ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ
ಆರ್-ಸಿಎನ್ಎನ್, ಫಾಸ್ಟ್ ಆರ್-ಸಿಎನ್ಎನ್ ಮತ್ತು ಫಾಸ್ಟರ್ ಆರ್-ಸಿಎನ್ಎನ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಆರ್-ಸಿಎನ್ಎನ್ ಕುಟುಂಬಕ್ಕೆ ಆರಂಭಿಕ ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಗಣನೀಯ ಪ್ರಗತಿಗೆ ಸಾಕ್ಷಿಯಾಗಿದೆ.
ಅದರ ಮೂರು-ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ನೊಂದಿಗೆ, R-CNN ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಪ್ರದೇಶಗಳು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು CNN ಅನ್ನು ಬಳಸಿದವು ಮತ್ತು ರೇಖೀಯ SVM ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದವು.
R-CNN ಸರಿಯಾಗಿದೆ, ಆದರೂ ಇದು ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿತು ಏಕೆಂದರೆ ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ಪ್ರದೇಶದ ಬಿಡ್ಗಳು ಬೇಕಾಗಿದ್ದವು. ಇದನ್ನು ಫಾಸ್ಟ್ R-CNN ನಿರ್ವಹಿಸಿತು, ಇದು ಎಲ್ಲಾ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿತು.
ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಪ್ರಸ್ತಾವನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿದ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸಿದ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಪ್ರಸ್ತಾವನೆ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ (RPN) ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ವೇಗವಾದ R-CNN ಗಣನೀಯವಾಗಿ ವರ್ಧಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಬಹುತೇಕ ನೈಜ-ಸಮಯದ ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಿದೆ.
R-CNN ನಿಂದ ವೇಗವಾದ R-CNN ಗೆ
R-CNN ಕುಟುಂಬ, ಇದು "ಪ್ರದೇಶ-ಆಧಾರಿತ ಕನ್ವಲ್ಯೂಶನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್, ವಸ್ತು ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರವರ್ತಕ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಈ ಕುಟುಂಬವು ಆರ್-ಸಿಎನ್ಎನ್, ಫಾಸ್ಟ್ ಆರ್-ಸಿಎನ್ಎನ್ ಮತ್ತು ಫಾಸ್ಟರ್ ಆರ್-ಸಿಎನ್ಎನ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಇವೆಲ್ಲವೂ ವಸ್ತುವಿನ ಸ್ಥಳೀಕರಣ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
2014 ರಲ್ಲಿ ಪರಿಚಯಿಸಲಾದ ಮೂಲ R-CNN, ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನರ ಜಾಲಗಳ ಯಶಸ್ವಿ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿತು.
ಇದು ಮೂರು-ಹಂತದ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿತು, ಅದು ಪ್ರದೇಶದ ಸಲಹೆ, ಸಿಎನ್ಎನ್ನೊಂದಿಗೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಲೀನಿಯರ್ ಸಪೋರ್ಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಮೆಷಿನ್ (SVM) ವರ್ಗೀಕರಣಗಳೊಂದಿಗೆ ವಸ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
2015 ರಲ್ಲಿ ಫಾಸ್ಟ್ R-CNN ಪ್ರಾರಂಭವಾದ ನಂತರ, ಪ್ರದೇಶದ ಪ್ರಸ್ತಾವನೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಒಂದೇ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ವೇಗದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಯಿತು, ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ತೀರ್ಮಾನದ ಸಮಯವನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸಲಾಯಿತು.
2016 ರಲ್ಲಿ ಬಿಡುಗಡೆಯಾದ ವೇಗವಾದ R-CNN, ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಪ್ರಸ್ತಾವನೆ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ (RPN) ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ವೇಗ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿದೆ.
ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ವೇಗವಾದ R-CNN ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಪ್ರಮುಖ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿ ತನ್ನನ್ನು ತಾನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ.
SVM ಕ್ಲಾಸಿಫೈಯರ್ಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯು R-CNN ಕುಟುಂಬದ ಯಶಸ್ಸಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿತ್ತು, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿತು ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ-ಆಧಾರಿತ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಭವಿಷ್ಯದ ಸಾಧನೆಗಳಿಗೆ ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಸಾಮರ್ಥ್ಯ:
- ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ಥಳೀಕರಣ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ ನಿಖರತೆ.
- ವೇಗವಾದ R-CNN ನ ಏಕೀಕೃತ ವಿನ್ಯಾಸದಿಂದ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳು:
- R-CNN ಮತ್ತು ಫಾಸ್ಟ್ R-CNN ನೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಣಯವು ಸಾಕಷ್ಟು ಪ್ರಯಾಸಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
- ವೇಗವಾಗಿ R-CNN ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು, ಸಾಕಷ್ಟು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಪ್ರಸ್ತಾವನೆಗಳು ಇನ್ನೂ ಅಗತ್ಯವಾಗಬಹುದು.
YOLO ಕುಟುಂಬ: ನೈಜ-ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ
YOLO ಕುಟುಂಬ, "ನೀವು ಒಮ್ಮೆ ಮಾತ್ರ ನೋಡಿ" ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ತ್ಯಾಗ ಮಾಡುವಾಗ ನೈಜ-ಸಮಯದ ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ.
ಮೂಲ YOLO ಮಾದರಿಯು ಒಂದೇ ನರಮಂಡಲವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದು ಅದು ನೇರವಾಗಿ ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಗ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಕಡಿಮೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ನಿಖರತೆಯ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, YOLO ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ 155 ಫ್ರೇಮ್ಗಳ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. YOLOv2, YOLO9000 ಎಂದೂ ಸಹ ಕರೆಯಲ್ಪಡುತ್ತದೆ, 9,000 ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ತರಗತಿಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಘನ ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಆಂಕರ್ ಬಾಕ್ಸ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮೂಲ ಮಾದರಿಯ ಕೆಲವು ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಿದೆ.
ಹೆಚ್ಚು ವಿಸ್ತಾರವಾದ ಫೀಚರ್ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನೊಂದಿಗೆ YOLOv3 ಇನ್ನಷ್ಟು ಸುಧಾರಿಸಿದೆ.
YOLO ಕುಟುಂಬದ ಆಂತರಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳು
YOLO (ನೀವು ಒಮ್ಮೆ ಮಾತ್ರ ನೋಡಿ) ಕುಟುಂಬದಲ್ಲಿನ ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಸಾಧನೆಯಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮಿವೆ.
2015 ರಲ್ಲಿ ಪರಿಚಯಿಸಲಾದ YOLO, ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಲಾಸ್ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ವೇಗ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಕೆಲವು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ತ್ಯಾಗ ಮಾಡಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಇದು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಫೋಟೋಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಮಯ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
YOLOv2 ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಐಟಂ ಸ್ಕೇಲ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸಲು ಆಂಕರ್ ಬಾಕ್ಸ್ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿದೆ ಮತ್ತು 9,000 ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ತರಗತಿಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲು ಹಲವಾರು ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದೆ.
2018 ರಲ್ಲಿ, YOLOv3 ಆಳವಾದ ಫೀಚರ್ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನೊಂದಿಗೆ ಕುಟುಂಬವನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸಿತು, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ತ್ಯಾಗ ಮಾಡದೆ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿತು.
YOLO ಕುಟುಂಬವು ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ಗಳು, ವರ್ಗ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ನೆಸ್ ಸ್ಕೋರ್ಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಗ್ರಿಡ್ಗೆ ವಿಭಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ವೇಗ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಬಳಕೆಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳು, ಕಣ್ಗಾವಲು, ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಇತರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು.
YOLO ಸರಣಿಯು ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ತ್ಯಾಗ ಮಾಡದೆ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದೆ.
YOLO ನಿಂದ YOLOv2 ಮತ್ತು YOLOv3 ವರೆಗೆ, ಈ ಕುಟುಂಬವು ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಾದ್ಯಂತ ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವಲ್ಲಿ ಗಣನೀಯ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಮಾಡಿದೆ, ಆಧುನಿಕ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ-ಆಧಾರಿತ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದೆ.
ಸಾಮರ್ಥ್ಯ:
- ಹೆಚ್ಚಿನ ಫ್ರೇಮ್ ದರಗಳಲ್ಲಿ ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು.
- ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ ಭವಿಷ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು YOLOv2 ಮತ್ತು YOLOv3 ನಲ್ಲಿ ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗಿದೆ.
ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳು:
- YOLO ಮಾದರಿಗಳು ವೇಗಕ್ಕೆ ಬದಲಾಗಿ ಕೆಲವು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಕೊಡಬಹುದು.
ಮಾದರಿ ಕುಟುಂಬ ಹೋಲಿಕೆ: ನಿಖರತೆ ವಿರುದ್ಧ ದಕ್ಷತೆ
R-CNN ಮತ್ತು YOLO ಕುಟುಂಬಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಿದಾಗ, ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯು ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯಾಪಾರ-ವಹಿವಾಟುಗಳು ಎಂಬುದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. R-CNN ಕುಟುಂಬದ ಮಾದರಿಗಳು ನಿಖರತೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ಕೃಷ್ಟವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಆದರೆ ಅವುಗಳ ಮೂರು-ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ನಿಂದಾಗಿ ನಿರ್ಣಯದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಿಧಾನವಾಗಿರುತ್ತವೆ.
ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, YOLO ಕುಟುಂಬವು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಕೆಲವು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವೇಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿ ಕುಟುಂಬಗಳ ನಡುವಿನ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
R-CNN ಕುಟುಂಬದ ಮಾದರಿಗಳು ಅತ್ಯಂತ ನಿಖರತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬಹುದು, ಆದರೆ YOLO ಕುಟುಂಬದ ಮಾದರಿಗಳು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಆಚೆಗೆ: ರಿಯಲ್-ವರ್ಲ್ಡ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು
ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಮೀರಿ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ-ಆಧಾರಿತ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಬಳಕೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ.
ಅದರ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯು ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿದೆ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.
ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳು: ಸುರಕ್ಷಿತ ಚಾಲನೆಗಾಗಿ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು
ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಅನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಕಾರುಗಳಲ್ಲಿ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಪಾದಚಾರಿಗಳು, ಸೈಕ್ಲಿಸ್ಟ್ಗಳು, ಇತರ ಕಾರುಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯ ರಸ್ತೆ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಮಾದರಿಗಳು ವಾಹನಗಳು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಘರ್ಷಣೆಯನ್ನು ತಡೆಯಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ, ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಕಾರುಗಳು ಮಾನವ ಚಾಲಕರೊಂದಿಗೆ ಸಹಬಾಳ್ವೆ ನಡೆಸುವ ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕೆ ನಮ್ಮನ್ನು ಹತ್ತಿರ ತರುತ್ತವೆ.
ಚಿಲ್ಲರೆ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು
ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರವು ತನ್ನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿಸಲು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ-ಆಧಾರಿತ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದೆ.
ಅಂಗಡಿಯ ಕಪಾಟಿನಲ್ಲಿರುವ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮರುಸ್ಥಾಪನೆ ಮತ್ತು ಸ್ಟಾಕ್ನ ಹೊರಗಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸುಸಜ್ಜಿತವಾದ ಕಣ್ಗಾವಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಕಳ್ಳತನವನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು ಮತ್ತು ಅಂಗಡಿಯ ಭದ್ರತೆಯ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ ಪ್ರಗತಿ
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ-ಆಧಾರಿತ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ ಆರೋಗ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.
X- ಕಿರಣಗಳು, MRI ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಅಥವಾ ವಿರೂಪಗಳಂತಹ ಇತರ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅಸಹಜತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಇದು ಆರೋಗ್ಯ ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾಳಜಿಯ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮತ್ತು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಆರಂಭಿಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಕಣ್ಗಾವಲು ಮೂಲಕ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು
ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಕಣ್ಗಾವಲು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಜನಸಂದಣಿಯನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಲು, ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸ್ಥಳಗಳು, ವಿಮಾನ ನಿಲ್ದಾಣಗಳು ಮತ್ತು ಸಾರಿಗೆ ಕೇಂದ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಿ.
ವೀಡಿಯೊ ಫೀಡ್ಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಭದ್ರತಾ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟುವ ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಭದ್ರತಾ ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡಬಹುದು.
ಪ್ರಸ್ತುತ ಅಡೆತಡೆಗಳು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳು
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ-ಆಧಾರಿತ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಗತಿಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಉಳಿದಿವೆ. ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆಯು ಗಂಭೀರವಾದ ಕಾಳಜಿಯಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆಯು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಎದುರಾಳಿ ದಾಳಿಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕತ್ವವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ.
ಮಾದರಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಸಂಶೋಧಕರು ಇನ್ನೂ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
ಮಲ್ಟಿ-ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್, ವೀಡಿಯೋ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ 3D ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿರುವ ಸಂಶೋಧನೆಯೊಂದಿಗೆ, ಭವಿಷ್ಯವು ಉಜ್ವಲವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಬೆಳೆಯುತ್ತಲೇ ಇರುವುದರಿಂದ ನಾವು ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ಇನ್ನಷ್ಟು ನಿಖರ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು.
ತೀರ್ಮಾನ
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ವಸ್ತು ಪತ್ತೆಯನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯ ಯುಗಕ್ಕೆ ನಾಂದಿ ಹಾಡಿದೆ. R-CNN ಮತ್ತು YOLO ಕುಟುಂಬಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ವಹಿಸಿವೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಕೆಲವು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ-ಆಧಾರಿತ ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನುಂಟು ಮಾಡುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳಿಂದ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯವರೆಗೆ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಿದೆ.
ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪ್ರಗತಿ, ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವಾಗ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆಯ ಭವಿಷ್ಯವು ಎಂದಿಗಿಂತಲೂ ಪ್ರಕಾಶಮಾನವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ.
ನಾವು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡಾಗ, ವಸ್ತು ಪತ್ತೆಗೆ ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಡುವ ಮೂಲಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಯುಗದ ಜನ್ಮವನ್ನು ನಾವು ನೋಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ