Vai jūs kādreiz ir iespaidojis viedtālruņa kameras spēja atpazīt sejas grupas fotoattēlā?
Iespējams, jūs esat pārsteigts par to, kā pašbraucošās automašīnas nevainojami orientējas satiksmē, neticami precīzi identificējot gājējus un citus transportlīdzekļus.
Šie šķietami pārdabiskie sasniegumi ir iespējami, pateicoties objektu noteikšanai, kas ir aizraujošs izpētes priekšmets. Vienkārši sakot, objektu noteikšana ir objektu identificēšana un lokalizācija attēlos vai videoklipos.
Tā ir tehnoloģija, kas ļauj datoriem “redzēt” un saprast apkārtējo pasauli.
Bet kā šī neticamā procedūra darbojas? Mēs to redzam ir dziļa mācīšanās radīja revolūciju objektu identifikācijas jomā. Tas paver ceļu virknei lietojumprogrammu, kas tieši ietekmē mūsu ikdienas dzīvi.
Šajā ziņojumā mēs apskatīsim aizraujošu dziļas, uz mācīšanos balstītas objektu identifikācijas jomu, uzzinot, kā tas var mainīt veidu, kā mēs mijiedarbojamies ar tehnoloģijām.
Kas īsti ir objektu noteikšana?
Viens no visvairāk pamata datora redze uzdevumi ir objektu noteikšana, kas ietver dažādu vienumu atrašanu un atrašanu attēlā vai videoklipā.
Salīdzinot ar attēlu klasifikāciju, kurā tiek noteikta katra objekta klases etiķete, objektu noteikšana iet vēl vienu soli tālāk, ne tikai identificējot katra objekta klātbūtni, bet arī apzīmējot ierobežojošos lodziņus.
Rezultātā mēs varam vienlaikus identificēt interesējošo objektu veidus un precīzi noteikt to atrašanās vietu.
Spēja noteikt objektus ir būtiska daudzām lietojumprogrammām, tostarp autonoma braukšana, uzraudzība, sejas atpazīšana un medicīniskā attēlveidošana.
Lai tiktu galā ar šo sarežģīto izaicinājumu ar izcilu precizitāti un reāllaika veiktspēju, padziļinātas mācīšanās metodes ir pārveidojušas objektu noteikšanu.
Padziļināta mācīšanās nesen ir kļuvusi par spēcīgu stratēģiju šo grūtību pārvarēšanai, mainot objektu atpazīšanas nozari.
R-CNN ģimene un Yolo ģimene ir divas labi zināmas paraugģimenes objektu identificēšanā, kas tiks aplūkotas šajā rakstā.
R-CNN ģimene: novatoriska objektu noteikšana
Agrīnās objektu atpazīšanas pētījumos tika gūti būtiski panākumi, pateicoties R-CNN saimei, kurā ietilpst R-CNN, Fast R-CNN un Faster R-CNN.
Izmantojot trīs moduļu arhitektūru, R-CNN piedāvātie reģioni izmantoja CNN, lai iegūtu funkcijas, un klasificēja objektus, izmantojot lineāros SVM.
R-CNN bija pareizi, lai gan tas prasīja kādu laiku, jo bija nepieciešami kandidātu reģiona piedāvājumi. Ar to tika galā Fast R-CNN, kas palielināja efektivitāti, apvienojot visus moduļus vienā modelī.
Pievienojot reģiona priekšlikumu tīklu (RPN), kas apmācību laikā izveidoja un uzlaboja reģionu priekšlikumus, ātrāks R-CNN ievērojami uzlaboja veiktspēju un panāca gandrīz reāllaika objektu atpazīšanu.
No R-CNN uz Faster R-CNN
R-CNN saime, kas apzīmē “Reģionu bāzes Konvolucionālie neironu tīkli”, ir bijis objektu noteikšanas pionieris.
Šajā saimē ietilpst R-CNN, Fast R-CNN un Faster R-CNN, kas visi ir paredzēti, lai risinātu objektu lokalizācijas un atpazīšanas uzdevumus.
Sākotnējais R-CNN, kas tika ieviests 2014. gadā, demonstrēja veiksmīgu konvolucionālo neironu tīklu izmantošanu objektu noteikšanai un lokalizācijai.
Tam bija nepieciešama trīspakāpju stratēģija, kas ietvēra reģiona ieteikumu, funkciju izgūšanu ar CNN un objektu klasifikāciju ar lineārajiem atbalsta vektora mašīnas (SVM) klasifikatoriem.
Pēc Fast R-CNN palaišanas 2015. gadā ātruma problēmas tika atrisinātas, apvienojot reģiona piedāvājumu un klasifikāciju vienā modelī, ievērojami samazinot apmācību un secinājumu veikšanas laiku.
Ātrāks R-CNN, kas tika izlaists 2016. gadā, uzlaboja ātrumu un precizitāti, apmācību laikā iekļaujot reģionālo priekšlikumu tīklu (RPN), lai ātri ierosinātu un pārskatītu jomas.
Rezultātā Faster R-CNN ir kļuvis par vienu no vadošajiem objektu noteikšanas uzdevumu algoritmiem.
SVM klasifikatoru iekļaušana bija ļoti svarīga R-CNN saimes panākumiem, mainot datora redzes jomu un veidojot ceļu nākotnes sasniegumiem dziļā, uz mācībām balstītā objektu noteikšanā.
Stiprās puses:
- Augsta lokalizācijas objektu noteikšanas precizitāte.
- Precizitāti un efektivitāti līdzsvaro ātrāka R-CNN vienotais dizains.
Vājās puses:
- Secinājumi ar R-CNN un Fast R-CNN var būt diezgan darbietilpīgi.
- Lai ātrāk R-CNN darbotos pēc iespējas labāk, joprojām var būt nepieciešami daudzi reģionālie priekšlikumi.
YOLO ģimene: objektu noteikšana reāllaikā
YOLO saime, kuras pamatā ir koncepcija “Tu tikai skaties vienreiz”, uzsver reāllaika objektu atpazīšanu, vienlaikus upurējot precizitāti.
Sākotnējais YOLO modelis sastāvēja no viena neironu tīkla, kas tieši paredzēja ierobežojošās kastes un klases etiķetes.
Neskatoties uz mazāku prognozēšanas precizitāti, YOLO var darboties ar ātrumu līdz 155 kadriem sekundē. YOLOv2, kas pazīstams arī kā YOLO9000, novērsa dažus sākotnējā modeļa trūkumus, paredzot 9,000 objektu klases un iekļaujot enkura kastes precīzākām prognozēm.
YOLOv3 ir vēl vairāk uzlabots ar plašāku funkciju detektoru tīklu.
YOLO ģimenes iekšējā darbība
Objektu identifikācijas modeļi YOLO (You Only Look Once) saimē ir kļuvuši par ievērojamu sasniegumu datorredzēšanā.
YOLO, kas tika ieviests 2015. gadā, par prioritāti piešķir ātrumu un objektu identifikāciju reāllaikā, tieši paredzot ierobežojošos lodziņus un klašu etiķetes.
Lai gan tiek zaudēta zināma precizitāte, tā analizē fotoattēlus reāllaikā, padarot to noderīgu laikā kritiskām lietojumprogrammām.
YOLOv2 iekļāva enkura kastes, lai strādātu ar dažādām vienumu mērogām, un apmācīts uz daudzām datu kopām, lai paredzētu vairāk nekā 9,000 objektu klases.
2018. gadā YOLOv3 vēl vairāk uzlaboja ģimeni, izmantojot dziļāku funkciju detektoru tīklu, uzlabojot precizitāti, nezaudējot veiktspēju.
YOLO saime paredz ierobežojošos lodziņus, klases varbūtības un objektivitātes rādītājus, sadalot attēlu režģī. Tas efektīvi apvieno ātrumu un precizitāti, padarot to pielāgojamu lietošanai autonomie transportlīdzekļi, uzraudzība, veselības aprūpe un citas jomas.
YOLO sērija ir pārveidojusi objektu identifikāciju, nodrošinot reāllaika risinājumus, nezaudējot ievērojamu precizitāti.
No YOLO līdz YOLOv2 un YOLOv3 šī saime ir guvusi ievērojamus panākumus objektu atpazīšanas uzlabošanā dažādās nozarēs, izveidojot standartu modernām, uz dziļām mācībām balstītām objektu noteikšanas sistēmām.
Stiprās puses:
- Objektu noteikšana reāllaikā ar lielu kadru ātrumu.
- Ierobežojošo lodziņu prognožu stabilitāte ir ieviesta YOLOv2 un YOLOv3.
Vājās puses:
- YOLO modeļi var atteikties no kādas precizitātes apmaiņā pret ātrumu.
Modeļu ģimenes salīdzinājums: precizitāte pret efektivitāti
Salīdzinot R-CNN un YOLO saimes, ir skaidrs, ka precizitāte un efektivitāte ir svarīgi kompromisi. R-CNN saimes modeļi izceļas ar precizitāti, taču to trīs moduļu arhitektūras dēļ tie ir lēnāki secinājumu veikšanas laikā.
No otras puses, YOLO saime par prioritāti piešķir reāllaika veiktspēju, nodrošinot izcilu ātrumu, vienlaikus zaudējot precizitāti. Lēmumu starp šīm modeļu saimēm nosaka lietojumprogrammas īpašās prasības.
R-CNN saimes modeļi varētu būt vēlami darba slodzēm, kurām nepieciešama ārkārtēja precizitāte, savukārt YOLO saimes modeļi ir piemēroti reāllaika lietojumprogrammām.
Papildus objektu atpazīšanai: reālās pasaules lietojumprogrammas
Papildus standarta objektu atpazīšanas uzdevumiem dziļa uz mācībām balstīta objektu noteikšana ir atradusi plašu lietojumu klāstu.
Tā pielāgošanās spēja un precizitāte ir radījusi jaunas iespējas dažādās nozarēs, risinot sarežģītas problēmas un pārveidojot uzņēmumus.
Autonomie transportlīdzekļi: drošas braukšanas standarta noteikšana
Objektu noteikšanai ir izšķiroša nozīme autonomās automašīnās, lai nodrošinātu drošu un uzticamu navigāciju.
Dziļās mācīšanās modeļi sniegt svarīgu informāciju autonomās braukšanas sistēmām, atpazīstot un lokalizējot gājējus, velosipēdistus, citas automašīnas un iespējamos ceļu satiksmes apdraudējumus.
Šie modeļi ļauj transportlīdzekļiem izdarīt izvēli reāllaikā un novērst sadursmes, tuvinot mūs nākotnei, kurā pašbraucošas automašīnas pastāv līdzās cilvēku vadītājiem.
Efektivitātes un drošības palielināšana mazumtirdzniecības nozarē
Mazumtirdzniecības bizness ir izmantojis dziļu uz mācībām balstītu objektu noteikšanu, lai ievērojami uzlabotu savu darbību.
Objektu noteikšana palīdz identificēt un izsekot produktus veikalu plauktos, ļaujot efektīvāk papildināt krājumus un samazināt situācijas, kad noliktavā nav.
Turklāt novērošanas sistēmas, kas aprīkotas ar objektu noteikšanas algoritmiem, palīdz novērst zādzību un uzturēt veikala drošību.
Medicīniskās attēlveidošanas attīstība veselības aprūpē
Uz dziļu mācīšanos balstīta objektu noteikšana ir kļuvusi par būtisku līdzekli medicīniskās attēlveidošanas jomā veselības aprūpes nozarē.
Tas palīdz veselības aprūpes speciālistiem pamanīt novirzes rentgena staros, magnētiskās rezonanses izmeklējumos un citos medicīniskos attēlos, piemēram, vēzis vai anomālijas.
Objektu identificēšana palīdz agrīnā diagnostikā un ārstēšanas plānošanā, identificējot un izceļot konkrētas problemātiskās vietas.
Drošības uzlabošana, izmantojot drošību un uzraudzību
Objektu noteikšana var būt neticami noderīga drošības un uzraudzības lietojumprogrammās.
Dziļās mācīšanās algoritmi palīdzēt vērot pūļus, identificēt aizdomīgu uzvedību un atklāt iespējamās briesmas sabiedriskās vietās, lidostās un transporta mezglos.
Šīs sistēmas var brīdināt drošības speciālistus reāllaikā, nepārtraukti izvērtējot video plūsmas, novēršot drošības pārkāpumus un nodrošinot sabiedrības drošību.
Pašreizējie šķēršļi un nākotnes perspektīvas
Neskatoties uz ievērojamo progresu dziļās uz mācīšanos balstītā objektu noteikšanā, problēmas joprojām pastāv. Datu privātums ir nopietna problēma, jo objektu noteikšana bieži ir saistīta ar sensitīvas informācijas pārvaldību.
Vēl viena būtiska problēma ir nodrošināt izturību pret pretrunīgiem uzbrukumiem.
Pētnieki joprojām meklē veidus, kā palielināt modeļu vispārināšanu un interpretējamību.
Tā kā notiek nepārtraukta izpēte, kas koncentrējas uz vairāku objektu identifikāciju, video objektu izsekošanu un reāllaika 3D objektu atpazīšanu, nākotne šķiet gaiša.
Drīzumā mums vajadzētu sagaidīt vēl precīzākus un efektīvākus risinājumus, jo dziļās mācīšanās modeļi turpina attīstīties.
Secinājumi
Padziļināta mācīšanās ir pārveidojusi objektu noteikšanu, ievadot lielākas precizitātes un efektivitātes laikmetu. R-CNN un YOLO ģimenēm ir bijusi būtiska loma, un katrai no tām ir atšķirīgas iespējas noteiktām lietojumprogrammām.
Padziļināta uz mācībām balstīta objektu identifikācija maina nozares un uzlabo drošību un efektivitāti, sākot no autonomiem transportlīdzekļiem līdz veselības aprūpei.
Objektu noteikšanas nākotne šķiet spilgtāka nekā jebkad, jo pētniecība attīstās, risinot grūtības un izpētot jaunas jomas.
Mēs esam liecinieki jauna laikmeta dzimšanai datorredzēšanā, jo mēs izmantojam dziļas mācīšanās spēku, un objektu noteikšana ir vadošā loma.
Atstāj atbildi