Ar kada nors palikote įspūdį savo išmaniojo telefono kameros gebėjimu atpažinti veidus grupės nuotraukoje?
Galbūt jus nustebino tai, kaip savarankiškai važiuojantys automobiliai sklandžiai naršo eismą, neįtikėtinai tiksliai identifikuodami pėsčiuosius ir kitas transporto priemones.
Šie, atrodytų, antgamtiniai pasiekimai yra įmanomi dėl objektų aptikimo, žavingo tyrimo objekto. Paprasčiau tariant, objektų aptikimas yra objektų identifikavimas ir lokalizavimas nuotraukose ar vaizdo įrašuose.
Tai technologija, leidžianti kompiuteriams „matyti“ ir suprasti juos supantį pasaulį.
Bet kaip veikia ši neįtikėtina procedūra? Mes tai matome gilus mokymasis turi padarė revoliuciją objektų identifikavimo srityje. Tai atveria kelią daugybei programų, kurios turi tiesioginės įtakos mūsų kasdieniam gyvenimui.
Šiame įraše apžvelgsime žavią giliu mokymusi pagrįsto objektų identifikavimo sritį, sužinosime, kaip tai gali pakeisti mūsų sąveiką su technologijomis.
Kas tiksliai yra objekto aptikimas?
Vienas is labiausiai pagrindinis kompiuterinis regėjimas užduotys yra objektų aptikimas, kuris apima įvairių elementų radimą ir vietos nustatymą vaizde ar vaizdo įraše.
Lyginant su vaizdų klasifikavimu, kai nustatoma kiekvieno objekto klasės etiketė, objekto aptikimas žengia dar vieną žingsnį toliau ne tik nustatydamas kiekvieno objekto buvimą, bet ir nubrėždamas aplink kiekvieną objektą ribojančius langelius.
Dėl to vienu metu galime nustatyti dominančių objektų tipus ir tiksliai nustatyti jų vietą.
Gebėjimas aptikti objektus yra būtinas daugeliui programų, įskaitant autonominis vairavimas, stebėjimas, veido atpažinimas ir medicininis vaizdavimas.
Norint įveikti šį sudėtingą iššūkį išskirtiniu tikslumu ir našumu realiuoju laiku, giliu mokymusi pagrįsti metodai pakeitė objektų aptikimą.
Gilus mokymasis neseniai pasirodė kaip galinga šių sunkumų įveikimo strategija, keičianti objektų atpažinimo pramonę.
R-CNN šeima ir Yolo šeima yra dvi gerai žinomos objektų identifikavimo modelių šeimos, kurios bus nagrinėjamos šiame straipsnyje.
R-CNN šeima: novatoriškas objektų aptikimas
Ankstyvieji objektų atpažinimo tyrimai padarė didelę pažangą dėl R-CNN šeimos, kurią sudaro R-CNN, Fast R-CNN ir Faster R-CNN.
Turėdama trijų modulių architektūrą, R-CNN siūlomi regionai naudojo CNN funkcijoms išgauti, o objektus klasifikavo naudodami linijinius SVM.
R-CNN buvo teisus, nors tai užtruko, nes buvo reikalingi kandidato regiono pasiūlymai. Su tuo susitvarkė „Fast R-CNN“, padidinusi efektyvumą sujungdama visus modulius į vieną modelį.
Pridėjus Regiono pasiūlymų tinklą (RPN), kuris mokymo metu sukūrė ir patobulino regionų pasiūlymus, greitesnis R-CNN žymiai pagerino našumą ir pasiekė objektų atpažinimą beveik realiuoju laiku.
Nuo R-CNN iki greitesnio R-CNN
R-CNN šeima, kuri reiškia „Region-Based Konvoliuciniai neuroniniai tinklai“, buvo pradininkas objektų aptikimo srityje.
Šią šeimą sudaro R-CNN, Fast R-CNN ir Faster R-CNN, kurios visos yra skirtos objektų lokalizavimo ir atpažinimo užduotims spręsti.
Originalus R-CNN, pristatytas 2014 m., Pademonstravo sėkmingą konvoliucinių neuroninių tinklų naudojimą objektų aptikimui ir lokalizavimui.
Tai buvo trijų žingsnių strategija, apimanti regiono siūlymą, funkcijų ištraukimą naudojant CNN ir objektų klasifikavimą naudojant linijinius palaikymo vektorių mašinos (SVM) klasifikatorius.
2015 m. paleidus Fast R-CNN, greičio problemos buvo išspręstos sujungus regiono pasiūlymą ir klasifikaciją į vieną modelį, o tai žymiai sumažino mokymo ir išvadų laiką.
Greitesnis R-CNN, išleistas 2016 m., pagerino greitį ir tikslumą, įtraukdamas regiono pasiūlymų tinklą (RPN) į mokymus, kad būtų galima greitai pasiūlyti ir peržiūrėti sritis.
Dėl to „Faster R-CNN“ įsitvirtino kaip vienas iš pirmaujančių objektų aptikimo užduočių algoritmų.
SVM klasifikatorių įtraukimas buvo labai svarbus R-CNN šeimos sėkmei, pakeisdamas kompiuterinio matymo sritį ir suteikdamas kelią būsimiems gilaus mokymosi metodo objektų aptikimo pasiekimams.
Privalumai:
- Didelis lokalizacijos objekto aptikimo tikslumas.
- Tikslumą ir efektyvumą subalansuoja vieningas greitesnio R-CNN dizainas.
Trūkumai:
- Išvados iš R-CNN ir Fast R-CNN gali būti gana sudėtingos.
- Kad R-CNN veiktų greičiau, vis tiek gali prireikti daug regioninių pasiūlymų.
YOLO šeima: objektų aptikimas realiuoju laiku
YOLO šeima, paremta koncepcija „You Only Look Once“ pabrėžia objektų atpažinimą realiuoju laiku, tuo pačiu aukodama tikslumą.
Originalų YOLO modelį sudarė vienas neuroninis tinklas, kuris tiesiogiai numatė ribojančius langelius ir klasių etiketes.
Nepaisant mažesnio numatymo tikslumo, YOLO gali veikti iki 155 kadrų per sekundę greičiu. YOLOv2, taip pat žinomas kaip YOLO9000, pašalino kai kuriuos pradinio modelio trūkumus, numatydamas 9,000 objektų klasių ir įtraukdamas inkaro dėžutes, skirtas tvirtesnėms prognozėms.
YOLOv3 dar labiau pagerėjo, nes buvo platesnis funkcijų aptikimo tinklas.
Vidinis YOLO šeimos darbas
Objektų identifikavimo modeliai YOLO (You Only Look Once) šeimoje pasirodė kaip reikšmingas kompiuterinio matymo pasiekimas.
YOLO, kuris buvo pristatytas 2015 m., pirmenybę teikia greičiui ir objektų identifikavimui realiuoju laiku, tiesiogiai numatydamas apribojimo langelius ir klasių etiketes.
Nors tam tikras tikslumas yra paaukotas, jis analizuoja nuotraukas realiuoju laiku, todėl yra naudingas laiko kritinėms programoms.
„YOLOv2“ įtraukė inkaro dėžutes, skirtas dirbti su įvairiomis prekių skalėmis, ir išmoko naudotis daugybe duomenų rinkinių, kad būtų galima numatyti daugiau nei 9,000 XNUMX objektų klasių.
2018 m. YOLOv3 dar labiau padidino šeimą su gilesniu funkcijų aptikimo tinklu, padidinančiu tikslumą neprarandant našumo.
YOLO šeima numato ribojančius langelius, klasių tikimybes ir objektyvumo balus, padalydama vaizdą į tinklelį. Jis efektyviai sujungia greitį ir tikslumą, todėl yra pritaikytas naudoti autonominės transporto priemonės, stebėjimo, sveikatos priežiūros ir kitose srityse.
YOLO serija pakeitė objektų identifikavimą, pateikdama sprendimus realiuoju laiku neprarandant didelio tikslumo.
Nuo YOLO iki YOLOv2 ir YOLOv3, ši šeima padarė didelę pažangą gerindama objektų atpažinimą įvairiose pramonės šakose, sukurdama modernių giluminiu mokymusi pagrįstų objektų aptikimo sistemų standartą.
Privalumai:
- Objektų aptikimas realiuoju laiku dideliu kadrų dažniu.
- „YOLOv2“ ir „YOLOv3“ įdiegtas ribojamojo langelio numatymo stabilumas.
Trūkumai:
- YOLO modeliai gali atsisakyti tam tikro tikslumo mainais į greitį.
Modelių šeimos palyginimas: tikslumas ir efektyvumas
Palyginus R-CNN ir YOLO šeimas, akivaizdu, kad tikslumas ir efektyvumas yra svarbūs kompromisai. R-CNN šeimos modeliai pasižymi tikslumu, bet yra lėtesni atliekant išvadas dėl trijų modulių architektūros.
Kita vertus, YOLO šeima teikia pirmenybę našumui realiuoju laiku, užtikrindama išskirtinį greitį ir prarasdama tam tikrą tikslumą. Sprendimą tarp šių modelių šeimų lemia specifiniai programos reikalavimai.
R-CNN šeimos modeliai gali būti tinkami darbo krūviams, kuriems reikalingas ypatingas tikslumas, o YOLO šeimos modeliai tinka naudoti realiuoju laiku.
Be objektų atpažinimo: realaus pasaulio programos
Be standartinių objektų atpažinimo užduočių, gilus mokymasis pagrįstas objektų aptikimas buvo plačiai naudojamas.
Jo pritaikomumas ir tikslumas suteikė naujų galimybių įvairiuose sektoriuose, sprendžiant sudėtingus iššūkius ir keičiant verslą.
Autonominės transporto priemonės: saugaus vairavimo standarto nustatymas
Objektų aptikimas yra labai svarbus autonominiuose automobiliuose, siekiant užtikrinti saugią ir patikimą navigaciją.
Giluminio mokymosi modeliai teikti svarbią informaciją apie autonominio vairavimo sistemas, atpažįstant ir lokalizuojant pėsčiuosius, dviratininkus, kitus automobilius ir galimus pavojus kelyje.
Šie modeliai leidžia transporto priemonėms pasirinkti realiu laiku ir užkirsti kelią susidūrimams, priartindami mus prie ateities, kurioje savarankiškai vairuojantys automobiliai egzistuoja kartu su žmonėmis.
Mažmeninės prekybos veiksmingumo ir saugumo didinimas
Mažmeninės prekybos verslas naudojo gilų mokymusi pagrįstą objektų aptikimą, kad labai pagerintų savo veiklą.
Objektų aptikimas padeda identifikuoti ir sekti produktus parduotuvių lentynose, todėl galima efektyviau papildyti atsargas ir sumažinti atsargų pasibaigimo atvejus.
Be to, stebėjimo sistemos su objektų aptikimo algoritmais padeda apsisaugoti nuo vagysčių ir palaikyti parduotuvės saugumą.
Medicininio vaizdo gavimo pažanga sveikatos priežiūros srityje
Gilus mokymasis pagrįstas objektų aptikimas tapo gyvybiškai svarbia medicininio vaizdo gavimo priemone sveikatos priežiūros sektoriuje.
Tai padeda sveikatos priežiūros specialistams aptikti rentgeno, MRT ir kitų medicininių nuotraukų, pvz., vėžio ar apsigimimų, anomalijas.
Objekto identifikavimas padeda anksti diagnozuoti ir planuoti gydymą, nustatant ir išryškinant konkrečias susirūpinimą keliančias vietas.
Saugumo didinimas naudojant apsaugą ir stebėjimą
Objektų aptikimas gali būti neįtikėtinai naudingas saugumo ir stebėjimo programose.
Giluminio mokymosi algoritmai padėti stebėti minias, nustatyti įtartiną elgesį ir aptikti galimus pavojus viešose vietose, oro uostuose ir transporto mazguose.
Šios sistemos gali įspėti saugos specialistus realiu laiku, nuolat vertindamos vaizdo įrašus, užkirsdamos kelią saugumo pažeidimams ir užtikrindamos visuomenės saugumą.
Dabartinės kliūtys ir ateities perspektyvos
Nepaisant didelės pažangos giliu mokymusi pagrįsto objektų aptikimo srityje, problemų išlieka. Duomenų privatumas kelia rimtą susirūpinimą, nes objektų aptikimas dažnai susijęs su neskelbtinos informacijos valdymu.
Kita pagrindinė problema yra atsparumo priešpriešiniams išpuoliams užtikrinimas.
Mokslininkai vis dar ieško būdų, kaip padidinti modelio apibendrinimą ir aiškinamumą.
Vykdant mokslinius tyrimus, daugiausia dėmesio skiriant kelių objektų identifikavimui, vaizdo objektų sekimui ir 3D objektų atpažinimui realiuoju laiku, ateitis atrodo šviesi.
Netrukus turėtume tikėtis dar tikslesnių ir efektyvesnių sprendimų, nes gilaus mokymosi modeliai ir toliau augs.
Išvada
Gilus mokymasis pakeitė objektų aptikimą, pradėdamas didesnio tikslumo ir efektyvumo erą. R-CNN ir YOLO šeimos vaidino svarbų vaidmenį, kiekviena turi skirtingas galimybes tam tikroms programoms.
Gilus mokymasis pagrįstas objektų atpažinimas sukelia revoliuciją sektoriuose ir gerina saugumą bei efektyvumą – nuo autonominių transporto priemonių iki sveikatos priežiūros.
Objektų aptikimo ateitis atrodo šviesesnė nei bet kada anksčiau, nes moksliniai tyrimai, sprendžiant sunkumus ir tyrinėjant naujas sritis, atrodo.
Esame liudininkai, kaip gimsta naujas kompiuterinio matymo amžius, nes pasinaudojame gilaus mokymosi galia, o objektų aptikimas rodo kelią.
Palikti atsakymą