단체 사진에서 얼굴을 인식하는 스마트폰 카메라의 기능에 감명받은 적이 있습니까?
아마도 여러분은 자율주행차가 어떻게 원활하게 교통을 탐색하고 놀라운 정확도로 보행자와 다른 차량을 식별하는지에 놀랐을 것입니다.
이처럼 초자연적으로 보이는 성과는 매력적인 연구 주제인 물체 감지를 통해 가능해졌습니다. 간단히 말해서 물체 감지는 사진 또는 비디오 내의 물체를 식별하고 위치를 파악하는 것입니다.
컴퓨터가 주변 세계를 "보고" 이해할 수 있게 해주는 기술입니다.
그러나이 놀라운 절차는 어떻게 작동합니까? 우리는 그것을보고 있습니다 딥러닝은 개체 식별 영역에 혁명을 일으켰습니다. 일상 생활에 직접적인 영향을 미치는 다양한 응용 프로그램의 길을 열어주고 있습니다.
이 게시물에서는 딥 러닝 기반 개체 식별의 매혹적인 영역을 살펴보고 기술과 상호 작용하는 방식을 재구성할 수 있는 잠재력이 있는 방법을 알아봅니다.
객체 감지란 정확히 무엇입니까?
가장 기본 컴퓨터 비전 작업은 이미지 또는 비디오에서 다양한 항목을 찾고 위치를 지정하는 객체 감지입니다.
각 개체의 클래스 레이블이 결정되는 이미지 분류와 비교할 때 개체 감지는 각 개체의 존재를 식별할 뿐만 아니라 각 개체 주위에 경계 상자를 그려서 한 단계 더 나아갑니다.
결과적으로 우리는 관심 객체의 유형을 식별하고 정확하게 찾을 수 있습니다.
물체를 감지하는 능력은 다음을 포함한 많은 응용 분야에서 필수적입니다. 자율 주행, 감시, 얼굴 인식 및 의료 영상.
뛰어난 정확도와 실시간 성능으로 이 어려운 문제를 처리하기 위해 딥 러닝 기반 기술이 물체 감지를 변화시켰습니다.
이러한 어려움을 극복하기 위한 유력한 전략으로 최근 딥 러닝이 등장하여 사물 인식 산업을 변화시키고 있습니다.
R-CNN 제품군과 YOLO 가족은 이 문서에서 검토할 개체 식별에서 잘 알려진 두 가지 모델 가족입니다.
R-CNN 제품군: 선구적인 객체 감지
초기 객체 인식 연구는 R-CNN, Fast R-CNN 및 Faster R-CNN을 포함하는 R-CNN 제품군 덕분에 상당한 발전을 목격했습니다.
XNUMX개 모듈 아키텍처로 R-CNN 제안 영역은 CNN을 사용하여 기능을 추출하고 선형 SVM을 사용하여 객체를 분류했습니다.
R-CNN은 정확했지만 후보 지역 입찰이 필요했기 때문에 시간이 걸렸습니다. 이것은 모든 모듈을 단일 모델로 병합하여 효율성을 높인 Fast R-CNN에 의해 처리되었습니다.
학습 중에 영역 제안을 생성하고 개선하는 RPN(Region Proposal Network)을 추가함으로써 더 빠른 R-CNN은 성능을 크게 향상시키고 거의 실시간으로 객체 인식을 달성했습니다.
R-CNN에서 더 빠른 R-CNN으로
R-CNN 제품군은 "Region-Based"를 의미합니다. 컨벌루션 신경망,” 개체 감지의 발전을 개척했습니다.
이 제품군에는 개체 현지화 및 인식 작업을 처리하도록 설계된 R-CNN, Fast R-CNN 및 Faster R-CNN이 포함됩니다.
2014년에 소개된 최초의 R-CNN은 물체 감지 및 위치 파악을 위한 컨볼루션 신경망의 성공적인 사용을 시연했습니다.
지역 제안, CNN을 사용한 특징 추출, 선형 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 사용한 객체 분류를 포함하는 XNUMX단계 전략이 사용되었습니다.
2015년 Fast R-CNN 출시 이후 지역 제안과 분류를 단일 모델로 결합하여 속도 문제를 해결하여 교육 및 추론 시간을 획기적으로 줄였습니다.
2016년에 출시된 Faster R-CNN은 영역을 신속하게 제안하고 수정하기 위해 훈련 중에 RPN(Region Proposal Network)을 포함하여 속도와 정확도를 개선했습니다.
결과적으로 Faster R-CNN은 물체 감지 작업을 위한 선도적인 알고리즘 중 하나로 자리 잡았습니다.
SVM 분류기의 통합은 R-CNN 제품군의 성공에 매우 중요했으며, 컴퓨터 비전 영역을 변화시키고 딥 러닝 기반 객체 감지에서 향후 성과를 위한 길을 마련했습니다.
장점 :
- 높은 현지화 개체 감지 정확도.
- 정확성과 효율성은 더 빠른 R-CNN의 통합 설계로 균형을 이룹니다.
약점 :
- R-CNN 및 Fast R-CNN을 사용한 추론은 상당히 힘들 수 있습니다.
- 더 빠른 R-CNN이 최상의 성능을 발휘하려면 여전히 많은 지역 제안이 필요할 수 있습니다.
YOLO 제품군: 실시간 객체 감지
You Only Look Once(You Only Look Once) 개념을 기반으로 하는 YOLO 제품군은 정확성을 희생하면서 실시간 객체 인식을 강조합니다.
원래 YOLO 모델은 경계 상자와 클래스 레이블을 직접 예측하는 단일 신경망으로 구성되었습니다.
예측 정확도가 낮음에도 불구하고 YOLO는 초당 최대 155프레임의 속도로 작동할 수 있습니다. YOLO2으로도 알려진 YOLOv9000는 9,000개의 개체 클래스를 예측하고 보다 확실한 예측을 위한 앵커 박스를 포함하여 원래 모델의 일부 단점을 해결했습니다.
YOLOv3는 더 광범위한 기능 감지기 네트워크로 더욱 개선되었습니다.
YOLO 가족의 내부 활동
YOLO(You Only Look Once) 제품군의 개체 식별 모델은 컴퓨터 비전에서 주목할만한 성과로 부상했습니다.
2015년에 도입된 YOLO는 경계 상자와 클래스 레이블을 직접 예상하여 속도와 실시간 개체 식별을 우선시합니다.
일부 정밀도는 희생되지만 사진을 실시간으로 분석하므로 시간이 중요한 애플리케이션에 유용합니다.
YOLOv2는 다양한 항목 척도를 처리하기 위해 앵커 박스를 통합하고 9,000개 이상의 개체 클래스를 예상하기 위해 수많은 데이터 세트에 대해 훈련했습니다.
2018년에 YOLOv3는 더 깊은 특징 검출기 네트워크로 제품군을 더욱 강화하여 성능을 희생하지 않고 정확도를 높였습니다.
YOLO 계열은 이미지를 그리드로 나누어 바운딩 박스, 클래스 확률 및 객체성 점수를 예측합니다. 속도와 정밀도를 효율적으로 혼합하여 자치 차량, 감시, 의료 및 기타 분야.
YOLO 시리즈는 상당한 정확도를 유지하면서 실시간 솔루션을 제공함으로써 객체 식별을 혁신했습니다.
YOLO에서 YOLOv2 및 YOLOv3에 이르기까지 이 제품군은 산업 전반에 걸쳐 객체 인식을 개선하는 데 있어 상당한 발전을 이루었으며 최신 딥 러닝 기반 객체 감지 시스템의 표준을 수립했습니다.
장점 :
- 높은 프레임 속도에서 실시간으로 물체를 감지합니다.
- 경계 상자 예측의 안정성은 YOLOv2 및 YOLOv3에 도입되었습니다.
약점 :
- YOLO 모델은 속도를 대가로 약간의 정확도를 포기할 수 있습니다.
모델군 비교: 정확성 대 효율성
R-CNN과 YOLO 제품군을 비교할 때 정확도와 효율성이 중요한 절충안이라는 것이 분명합니다. R-CNN 계열 모델은 정확도가 뛰어나지만 XNUMX개 모듈 아키텍처로 인해 추론 중에 속도가 느립니다.
반면에 YOLO 제품군은 실시간 성능을 우선시하여 뛰어난 속도를 제공하지만 정밀도는 약간 떨어집니다. 이러한 모델 제품군 간의 결정은 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 결정됩니다.
R-CNN 제품군 모델은 극도의 정밀도가 필요한 워크로드에 적합할 수 있는 반면 YOLO 제품군 모델은 실시간 애플리케이션에 적합합니다.
물체 인식을 넘어서: 실제 응용 프로그램
표준 객체 인식 작업 외에도 딥 러닝 기반 객체 감지는 다양한 용도로 사용됩니다.
그것의 적응성과 정확성은 다양한 분야에서 새로운 기회를 창출하여 복잡한 문제를 해결하고 비즈니스를 변화시켰습니다.
자율주행차: 안전한 운전을 위한 표준 설정
객체 감지는 안전하고 신뢰할 수 있는 내비게이션을 보장하기 위해 자율주행차에서 매우 중요합니다.
딥 러닝 모델 보행자, 자전거 타는 사람, 다른 자동차 및 가능한 도로 위험을 인식하고 위치를 파악하여 자율 주행 시스템에 중요한 정보를 제공합니다.
이러한 모델을 통해 차량은 실시간으로 선택하고 충돌을 방지할 수 있어 자율주행차와 인간 운전자가 공존하는 미래에 한 발 더 가까워질 수 있습니다.
소매 산업의 효율성 및 보안 향상
소매 비즈니스는 운영을 크게 개선하기 위해 딥 러닝 기반 객체 감지를 채택했습니다.
물체 감지는 매장 진열대에 있는 제품을 식별하고 추적하는 데 도움이 되므로 보다 효과적인 재고 보충과 품절 상황을 줄일 수 있습니다.
또한 물체 감지 알고리즘이 장착된 감시 시스템은 도난 방지 및 매장 보안 유지에 도움이 됩니다.
의료 분야의 의료 영상 발전
딥 러닝 기반 객체 감지는 의료 분야의 의료 영상에서 중요한 도구가 되었습니다.
이는 의사가 X-레이, MRI 스캔 및 암이나 기형과 같은 기타 의료 사진에서 이상을 발견하는 데 도움이 됩니다.
개체 식별은 우려되는 특정 위치를 식별하고 강조 표시하여 조기 진단 및 치료 계획을 돕습니다.
보안 및 감시를 통한 안전 강화
객체 감지는 보안 및 감시 애플리케이션에서 매우 유용할 수 있습니다.
딥 러닝 알고리즘 군중 감시, 의심스러운 행동 식별 및 공공 장소, 공항 및 교통 허브의 잠재적 위험 감지를 지원합니다.
이러한 시스템은 비디오 피드를 지속적으로 평가하고 보안 위반을 방지하며 공공 안전을 보장함으로써 보안 전문가에게 실시간으로 경고할 수 있습니다.
현재의 장애물과 미래 전망
딥 러닝 기반 객체 감지의 상당한 발전에도 불구하고 문제는 남아 있습니다. 개체 감지에는 민감한 정보 관리가 수반되는 경우가 많기 때문에 데이터 프라이버시는 심각한 문제입니다.
또 다른 주요 문제는 적대적 공격에 대한 복원력을 보장하는 것입니다.
연구원들은 여전히 모델 일반화 및 해석 가능성을 높일 수 있는 방법을 찾고 있습니다.
다중 개체 식별, 비디오 개체 추적 및 실시간 3D 개체 인식에 집중하는 지속적인 연구로 미래는 밝아 보입니다.
딥 러닝 모델이 계속 성장함에 따라 머지않아 훨씬 더 정확하고 효율적인 솔루션을 기대할 수 있습니다.
결론
딥 러닝은 물체 감지를 변화시켜 더 높은 정밀도와 효율성의 시대를 열었습니다. R-CNN 및 YOLO 계열은 각각 특정 응용 프로그램에 대해 고유한 기능을 가진 중요한 역할을 수행했습니다.
딥 러닝 기반 객체 식별은 자율 주행 차량에서 의료에 이르기까지 분야를 혁신하고 안전과 효율성을 개선하고 있습니다.
연구가 발전하고 어려움을 해결하고 새로운 영역을 탐색함에 따라 물체 감지의 미래는 그 어느 때보다 밝아 보입니다.
우리는 물체 감지를 선도하는 딥 러닝의 힘을 수용하면서 컴퓨터 비전의 새로운 시대의 탄생을 목격하고 있습니다.
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