Мазмуну[Жашыруу][Көрсөтүү]
Терең үйрөнүүдө эң жөнөкөй, бирок эң кызыктуу идеялардын бири - объектти аныктоо. Негизги идея - ар бир нерсени салыштырууга боло турган класстарга бөлүп, андан кийин анын тегерегине кутуча тартуу.
Бул айырмалоочу мүнөздөмөлөр форма же түс сыяктуу жөнөкөй болушу мүмкүн, бул биздин аларды классификациялоого жардам берет.
арыздары Object айкындоо Компьютердик көрүү жана сүрөттөрдү иштетүүдө олуттуу өркүндөтүлгөндүктөн медициналык илимдерде, автономдуу айдоодо, коргонууда жана аскерде, мамлекеттик башкарууда жана башка көптөгөн тармактарда кеңири колдонулат.
Бул жерде бизде MMDetection бар, Pytorchте курулган ачык булактуу объектти аныктоочу фантастикалык инструмент. Бул макалада биз MMDetectionди майда-чүйдөсүнө чейин карап чыгабыз, аны менен иштейбиз, анын өзгөчөлүктөрүн талкуулайбыз жана башка көп нерселер.
Эмне MMDetection?
The MMDetection куралдар кутусу Python код базасы катары объектти идентификациялоо жана инстанцияларды сегментациялоо менен байланышкан көйгөйлөр үчүн атайын түзүлгөн.
PyTorch ишке ашыруу колдонулат, ал модулдук түрдө түзүлгөн. Объектти таануу жана инстанцияларды сегментациялоо үчүн эффективдүү моделдердин кеңири спектри ар кандай методологияга чогултулган.
Бул натыйжалуу жыйынтык чыгарууга жана тез окутууга мүмкүндүк берет. Башка жагынан алганда, куралдар кутусу 200дөн ашык алдын ала даярдалган тармактар үчүн салмактарды камтыйт, бул объектти идентификациялоо тармагында аны тез оңдоого мүмкүндүк берет.
Учурдагы ыкмаларды адаптациялоо же колдо болгон модулдарды колдонуу менен жаңы детекторду түзүү мүмкүнчүлүгү менен MMDetection эталон катары иштейт.
Аспаптар кутусунун негизги өзгөчөлүгү - бул жөнөкөй, модулдук бөлүктөрдү кошуу объектти аныктоо уникалдуу түтүктөрдү же уникалдуу моделдерди түзүү үчүн колдонулушу мүмкүн алкак.
Бул инструменттердин салыштыруу мүмкүнчүлүктөрү учурдагы алкактын үстүнө жаңы детектордун негизин курууну жана анын иштешин салыштырууну жөнөкөйлөтөт.
Өзгөчөлүктөрү
- Faster RCNN, Mask RCNN, RetinaNet ж.
- 360+ алдын ала даярдалган моделдерди тактоо үчүн колдонуу (же жаңыдан машыгуу).
- COCO, Cityscapes, LVIS жана PASCAL VOC сыяктуу белгилүү көрүү маалымат топтомдору үчүн.
- GPUларда бардык негизги bbox жана маска операциялары аткарылат. Detectron2, maskrcnn-benchmark жана SimpleDet сыяктуу башка код базаларын ушуга караганда тезирээк же бирдей деңгээлде үйрөтсө болот.
- Окумуштуулар аны талкалашат объектти аныктоо алкакты бир нече модулдарга бириктирип, алар кийин уникалдуу объектти аныктоо системасын түзүү үчүн бириктирилиши мүмкүн.
MMDetection Architecture
MMDetection ар кандай моделге колдонула турган жалпы дизайнды аныктайт, анткени ал ар кандай алдын ала түзүлгөн моделдер менен курал кутусу, алардын ар бири өзүнүн архитектурасына ээ. Төмөнкү компоненттер бул жалпы архитектураны түзөт:
- омуртка: Акыркы толук туташтырылган катмары жок ResNet-50 сыяктуу магистралдык система сүрөттөрдү өзгөчөлүк карталарына айландыруучу компонент болуп саналат.
- моюн: Моюн - омуртка менен баштарды бириктирүүчү сегмент. Омуртканын чийки өзгөчөлүк карталарында ал белгилүү бир оңдоолорду же кайра конфигурацияларды жасайт. Feature Pyramid Network бир мисал (FPN).
- DenseHead (AnchorHead/AnchorFreeHead): Бул AnchorHead жана AnchorFreeHead сыяктуу, RPNHead, RetinaHead жана FCOHead сыяктуу өзгөчөлүк карталарынын жыш аймактарында иштеген компонент.
- RoIExtractor: RoIPooling сыяктуу операторлорду колдонуу менен, бул RoIwise функцияларын бир же функциялык карталардын жыйнагынан тартып алган бөлүм. SingleRoIExtractor үлгүсү өзгөчөлүк пирамидаларынын дал келген деңгээлинен RoI өзгөчөлүктөрүн чыгарат.
- RoIHead (BBoxHead/MaskHead): Бул RoI мүнөздөмөлөрүн киргизүү катары колдонгон жана RoI негизиндеги тапшырмага тиешелүү болжолдоолорду түзгөн системанын бөлүгү, мисалы, чектеш кутучанын классификациясы/регрессиясы жана масканы болжолдоо.
Бир баскычтуу жана эки баскычтуу детекторлордун курулушу жогоруда айтылган түшүнүктөрдү колдонуу менен сүрөттөлгөн. Биз жөн гана бир нече жаңы бөлүктөрдү куруу жана кээ бир учурдагыларды бириктирүү менен өзүбүздүн процедураларыбызды иштеп чыга алабыз.
MMDetection камтылган моделдердин тизмеси
MMDetection бир нече белгилүү моделдер жана тапшырмага багытталган модулдар үчүн эң мыкты коддук базаларды камсыз кылат. Мурда жасалган моделдер жана MMDetection куралдар кутусу менен колдонулушу мүмкүн болгон ийкемдүү методдор төмөндө келтирилген. Тизме дагы моделдер жана ыкмалар кошулган сайын өсүүдө.
- Fast R-CNN
- Тезирээк R-CNN
- Маска R-CNN
- RetinaNet
- DCN
- DCNv2
- Каскад R-CNN
- M2Det
- GHM
- ScratchDet
- Эки баштуу R-CNN
- Grid R-CNN
- FSAF
- Libra R-CNN
- GCNet
- HRNet
- Mask Scoring R-CNN
- FCOS
- SSD
- R-FCN
- Аралаш тактык окутуу
- Салмакты стандартташтыруу
- Гибриддик тапшырма каскады
- Жетектелген анкеринг
- Жалпыланган көңүл
MMDetection аркылуу объектти аныктоо моделин куруу
Бул окуу куралында биз Google биргелешип иштөө дептери болобуз, анткени аны коюу жана колдонуу оңой.
орнотуу
Бизге керектүү нерселердин баарын орнотуу үчүн, адегенде керектүү китепканаларды орнотобуз жана MMdetection GitHub долбоорун клондойбуз.
Importing env
Биздин долбоор үчүн чөйрө эми репозиторийден импорттолот.
Импорттоо китепканалар жана MMdetection
Эми биз керектүү китепканаларды, албетте, MMdetection менен бирге импорттойбуз.
Алдын ала даярдалган өткөрүү пункттарын жүктөп алыңыз
MMdetectionден алдын ала даярдалган моделдик текшерүү пункттары эми андан ары тууралоо жана жыйынтык чыгаруу үчүн жүктөлүп алынышы керек.
Курулуш модели
Эми биз моделди курабыз жана маалымат топтомуна текшерүү пункттарын колдонобуз.
Детекторду жыйынтыктоо
Эми модель туура курулуп, жүктөлгөндөн кийин, анын канчалык сонун экенин текшерип көрөлү. Биз MMDetection жогорку деңгээлдеги API детекторун колдонобуз. Бул API корутунду процессин жеңилдетүү үчүн иштелип чыккан.
жыйынтык
Келгиле, жыйынтыгын карап көрөлү.
жыйынтыктоо
Жыйынтыктап айтканда, MMDetection куралдар кутусу SimpleDet, Detectron жана Maskrcnn-бенчмарк сыяктуу жакында чыгарылган код базасынан ашып түштү. Чоң модель коллекциясы менен,
MMDetection азыр заманбап технология болуп саналат. MMDetection натыйжалуулугу жана натыйжалуулугу боюнча бардык башка код базасынан ашып кетет.
MMdetection жөнүндө эң сонун нерселердин бири, сиз азыр жөн гана башка конфигурация файлын көрсөтүп, башка текшерүү пунктун жүктөп алып, моделдерди өзгөртүүнү кааласаңыз, ошол эле кодду иштете аласыз.
Мен аларды карап чыгууну сунуш кылам көрсөтмөлөрү этаптардын кайсынысында болбосун көйгөйлөргө туш болсоңуз же алардын айрымдарын башкача аткаргыңыз келсе.
Таштап Жооп