Qatt kont impressjonat bil-kapaċità tal-kamera tal-ismartphone tiegħek li tagħraf uċuħ f'ritratt tal-grupp?
Forsi kont mistagħġeb b'kif il-karozzi li jsuqu waħedhom jinnavigaw bla xkiel fit-traffiku, u jidentifikaw persuni mexjin u vetturi oħra bi preċiżjoni inkredibbli.
Dawn il-kisbiet apparentement sopranaturali huma possibbli permezz ta 'skoperta ta' oġġetti, suġġett affaxxinanti ta 'riċerka. Sempliċement qal, l-iskoperta tal-oġġett hija l-identifikazzjoni u l-lokalizzazzjoni ta 'oġġetti ġewwa stampi jew vidjows.
Hija t-teknoloġija li tippermetti lill-kompjuters "jaraw" u jifhmu d-dinja ta 'madwarhom.
Imma kif taħdem din il-proċedura inkredibbli? Dan qed naraw it-tagħlim fil-fond għandu irrevoluzzjona l-qasam tal-identifikazzjoni tal-oġġett. Qed tiftaħ it-triq għal firxa ta' applikazzjonijiet li għandhom influwenza diretta fuq il-ħajja tagħna ta' kuljum.
F'din il-kariga, se ngħaddu mill-isfera affaxxinanti tal-identifikazzjoni tal-oġġetti bbażata fuq it-tagħlim profond, u nitgħallmu kif għandha l-potenzjal li tfassal mill-ġdid il-mod kif aħna jinteraġixxu mat-teknoloġija.
X'inhu Eżattament Is-Sejbien tal-Oġġetti?
Wieħed mill-aktar viżjoni fundamentali tal-kompjuter kompiti huwa l-iskoperta ta 'oġġetti, li tinvolvi s-sejba u l-lokalizzazzjoni ta' oġġetti varji f'immaġni jew vidjo.
Meta mqabbla mal-klassifikazzjoni tal-immaġini, fejn it-tikketta tal-klassi ta 'kull oġġett hija determinata, l-iskoperta tal-oġġett tmur pass 'il quddiem billi mhux biss tidentifika l-preżenza ta' kull oġġett iżda wkoll tpinġi kaxxi tal-konfini madwar kull wieħed.
Bħala riżultat, nistgħu fl-istess ħin nidentifikaw it-tipi ta 'oġġetti ta' interess u nsibuhom b'mod preċiż.
Il-ħila li tiskopri oġġetti hija essenzjali għal ħafna applikazzjonijiet, inkluż sewqan awtonomu, sorveljanza, rikonoxximent tal-wiċċ, u immaġini mediċi.
Biex tittratta din l-isfida diffiċli b'eżattezza eċċellenti u prestazzjoni f'ħin reali, tekniki bbażati fuq it-tagħlim fil-fond biddlu l-iskoperta tal-oġġetti.
It-tagħlim profond reċentement ħareġ bħala strateġija qawwija biex jingħelbu dawn id-diffikultajiet, u tbiddel l-industrija tar-rikonoxximent tal-oġġetti.
Il-familja R-CNN u l- YOLO familja huma żewġ familji mudell magħrufa sew fl-identifikazzjoni tal-oġġett li se jiġu eżaminati f'dan l-artikolu.
Familja R-CNN: Sejbien ta' Oġġetti Pijunier
Ir-riċerka bikrija ta 'rikonoxximent ta' oġġetti rat avvanzi sostanzjali grazzi għall-familja R-CNN, li tinkludi R-CNN, Fast R-CNN, u Faster R-CNN.
Bl-arkitettura ta 'tliet moduli tagħha, ir-reġjuni proposti R-CNN użaw CNN biex estratt karatteristiċi, u klassifikaw oġġetti bl-użu ta' SVMs lineari.
R-CNN kienet korretta, għalkemm damet ftit għax kienu meħtieġa offerti tar-reġjun kandidat. Dan ġie ttrattat minn Fast R-CNN, li żied l-effiċjenza billi għaqqad il-moduli kollha f'mudell wieħed.
Biż-żieda ta' Network Proposal Reġjun (RPN) li ħoloq u tejjeb il-proposti tar-reġjun waqt it-taħriġ, R-CNN aktar mgħaġġel tejbet il-prestazzjoni b'mod sostanzjali u kisbet rikonoxximent tal-oġġett kważi f'ħin reali.
Minn R-CNN għal R-CNN Faster
Il-familja R-CNN, li tfisser “Ibbażat fuq ir-Reġjun Netwerks Newrali Konvoluzzjonali,” kien pijunier fl-avvanzi fl-iskoperta ta 'oġġetti.
Din il-familja tinkludi R-CNN, Fast R-CNN, u Faster R-CNN, li huma kollha ddisinjati biex jindirizzaw kompiti ta 'lokalizzazzjoni u rikonoxximent tal-oġġetti.
L-R-CNN oriġinali, introdott fl-2014, wera l-użu b'suċċess ta 'netwerks newrali konvoluzzjonali għall-iskoperta u l-lokalizzazzjoni tal-oġġetti.
Hija ħadet strateġija ta 'tliet passi li kienet tinkludi suġġeriment ta' reġjun, estrazzjoni ta 'karatteristiċi b'CNN, u klassifikazzjoni ta' oġġetti bi klassifikaturi lineari Support Vector Machine (SVM).
Wara t-tnedija ta 'Fast R-CNN fl-2015, il-problemi tal-veloċità ġew solvuti billi tgħaqqad il-proposta tar-reġjun u l-klassifikazzjoni f'mudell wieħed, u b'hekk tnaqqas b'mod drammatiku l-ħin tat-taħriġ u l-inferenza.
R-CNN aktar mgħaġġel, rilaxxat fl-2016, tejbet il-veloċità u l-eżattezza billi inkluda Netwerk ta 'Proposta ta' Reġjun (RPN) waqt it-taħriġ biex jiġu proposti u riveduti żoni malajr.
Bħala riżultat, Faster R-CNN stabbilixxa ruħu bħala wieħed mill-algoritmi ewlenin għall-kompiti ta 'skoperta ta' oġġetti.
L-inkorporazzjoni tal-klassifikaturi SVM kienet kritika għas-suċċess tal-familja R-CNN, billi tbiddel iż-żona tal-viżjoni tal-kompjuter u tħejji t-triq għal kisbiet futuri fl-iskoperta ta 'oġġetti bbażata fuq it-tagħlim fil-fond.
Qawwiet:
- Preċiżjoni għolja ta 'skoperta ta' oġġett ta 'lokalizzazzjoni.
- L-eżattezza u l-effiċjenza huma bbilanċjati mid-disinn unifikat ta 'R-CNN aktar mgħaġġel.
Nuqqasijiet:
- L-inferenza ma 'R-CNN u Fast R-CNN tista' tkun pjuttost impenjattiva.
- Biex ir-R-CNN taħdem bl-aħjar mod malajr, jistgħu jkunu meħtieġa ħafna proposti reġjonali.
Familja YOLO: Sejbien ta 'Oġġetti f'Ħin Reali
Il-familja YOLO, ibbażata fuq il-kunċett "Int Ħares Darba biss" tenfasizza r-rikonoxximent tal-oġġett f'ħin reali filwaqt li tissagrifika l-preċiżjoni.
Il-mudell YOLO oriġinali kien jikkonsisti f'netwerk newrali wieħed li ppreveda direttament kaxxi tal-konfini u tikketti tal-klassi.
Minkejja li għandu inqas preċiżjoni tat-tbassir, YOLO jista 'jopera b'veloċitajiet sa 155 frejm kull sekonda. YOLOv2, magħruf ukoll bħala YOLO9000, indirizza xi wħud min-nuqqasijiet tal-mudell oriġinali billi tbassar 9,000 klassi ta 'oġġett u inklużi kaxxi tal-ankri għal tbassir aktar sod.
YOLOv3 tjieb aktar, b'netwerk ta 'detector ta' karatteristiċi aktar estensiv.
Ħidma ta 'ġewwa tal-Familja YOLO
Il-mudelli ta 'identifikazzjoni ta' l-oġġetti fil-familja YOLO (You Only Look Once) ħarġu bħala kisba notevoli fil-viżjoni tal-kompjuter.
YOLO, li ġiet introdotta fl-2015, tipprijoritizza l-veloċità u l-identifikazzjoni ta 'oġġetti f'ħin reali billi tantiċipa direttament il-kaxxi tal-konfini u t-tikketti tal-klassi.
Għalkemm xi preċiżjoni hija sagrifikata, tanalizza ritratti f'ħin reali, u tagħmilha utli għal applikazzjonijiet kritiċi għall-ħin.
YOLOv2 inkorpora kaxxi ta 'l-ankri biex jittrattaw skali ta' oġġetti diversi u tħarreġ fuq bosta settijiet ta 'dejta biex jantiċipaw aktar minn 9,000 klassi ta' oġġetti.
Fl-2018, YOLOv3 tejbet il-familja saħansitra aktar b'netwerk ta 'ditekter ta' karatteristiċi aktar profond, tejjeb l-eżattezza mingħajr ma ssagrifika l-prestazzjoni.
Il-familja YOLO tbassar il-kaxxi tal-konfini, il-probabbiltajiet tal-klassi, u l-punteġġi tal-oġġett billi taqsam l-immaġni fi grilja. Tħallat b'mod effiċjenti l-veloċità u l-preċiżjoni, u tagħmilha adattabbli għall-użu vetturi awtonomi, sorveljanza, kura tas-saħħa, u oqsma oħra.
Is-serje YOLO bidlet l-identifikazzjoni tal-oġġett billi pprovdiet soluzzjonijiet f'ħin reali mingħajr ma tiġi sagrifikata preċiżjoni sinifikanti.
Minn YOLO għal YOLOv2 u YOLOv3, din il-familja għamlet avvanzi sostanzjali fit-titjib tar-rikonoxximent tal-oġġetti madwar l-industriji, u stabbilixxiet l-istandard għal sistemi moderni ta 'detezzjoni ta' oġġetti bbażati fuq tagħlim profond.
Qawwiet:
- Tiskopri oġġetti f'ħin reali b'rati ta 'frejm għoljin.
- L-istabbiltà fit-tbassir tal-kaxxa tal-konfini hija introdotta f'YOLOv2 u YOLOv3.
Nuqqasijiet:
- Mudelli YOLO jistgħu jċedu xi preċiżjoni bi skambju għall-veloċità.
Tqabbil tal-Familja Mudell: Eżattezza vs Effiċjenza
Meta l-familji R-CNN u YOLO jitqabblu, huwa ċar li l-eżattezza u l-effiċjenza huma kompromessi importanti. Mudelli tal-familja R-CNN jisbqu fl-eżattezza iżda huma aktar bil-mod waqt l-inferenza minħabba l-arkitettura ta 'tliet moduli tagħhom.
Il-familja YOLO, min-naħa l-oħra, tipprijoritizza l-prestazzjoni f'ħin reali, tipprovdi veloċità eċċellenti filwaqt li titlef xi preċiżjoni. Id-deċiżjoni bejn dawn il-familji mudell hija determinata mir-rekwiżiti speċifiċi tal-applikazzjoni.
Mudelli tal-familja R-CNN jistgħu jkunu preferibbli għal xogħolijiet li jeħtieġu preċiżjoni estrema, filwaqt li mudelli tal-familja YOLO huma adattati għal applikazzjonijiet f'ħin reali.
Lil hinn mir-Rikonoxximent tal-Oġġetti: Applikazzjonijiet tad-Dinja Reali
Lil hinn mill-kompiti standard ta 'rikonoxximent ta' oġġetti, l-iskoperta ta 'oġġetti bbażata fuq it-tagħlim fil-fond sabet firxa wiesgħa ta' użi.
L-adattabilità u l-preċiżjoni tagħha ħolqu opportunitajiet ġodda f'varjetà ta' setturi, u indirizzaw sfidi kkumplikati u ttrasformaw in-negozji.
Vetturi Awtonomi: Twaqqif ta' Standard għal Sewqan Sikur
Is-sejbien tal-oġġetti huwa kritiku f'karozzi awtonomi biex tiġi żgurata navigazzjoni sigura u affidabbli.
Mudelli ta' tagħlim profond ipprovdi informazzjoni kritika għal sistemi ta’ sewqan awtonomu billi tirrikonoxxi u tillokalizza persuni mexjin, ċiklisti, karozzi oħra, u perikli possibbli fit-toroq.
Dawn il-mudelli jħallu lill-vetturi jieħdu għażliet f'ħin reali u jipprevjenu l-ħabtiet, u jressquna eqreb lejn futur li fih karozzi li jsuqu waħedhom jeżistu flimkien mas-sewwieqa umani.
Żieda fl-Effiċjenza u s-Sigurtà fl-Industrija tal-Bejgħ bl-Imnut
In-negozju tal-bejgħ bl-imnut ħaddan skoperta ta 'oġġetti bbażata fuq it-tagħlim fil-fond biex itejjeb ħafna l-operazzjonijiet tiegħu.
L-iskoperta tal-oġġetti tgħin fl-identifikazzjoni u t-traċċar tal-prodotti fuq l-ixkafef tal-ħwienet, li tippermetti riforniment aktar effettiv u t-tnaqqis ta 'sitwazzjonijiet out-of-stock.
Barra minn hekk, sistemi ta 'sorveljanza mgħammra b'algoritmi ta' skoperta ta 'oġġetti jgħinu fil-prevenzjoni tas-serq u ż-żamma tas-sigurtà tal-ħanut.
Avvanzament tal-Immaġini Mediċi fil-Kura tas-Saħħa
Is-sejbien ta' oġġetti bbażati fuq it-tagħlim profond sar għodda vitali fl-immaġini mediċi fis-settur tal-kura tas-saħħa.
Jgħin lill-prattikanti tal-kura tas-saħħa biex isib anormalitajiet fir-raġġi-X, skans MRI, u stampi mediċi oħra, bħal kanċer jew malformazzjonijiet.
L-identifikazzjoni tal-oġġetti tgħin fid-dijanjosi bikrija u l-ippjanar tat-trattament billi tidentifika u tenfasizza postijiet speċifiċi ta 'tħassib.
Titjib tas-Sigurtà Permezz ta' Sigurtà u Sorveljanza
Is-sejbien ta' oġġetti jista' jkun utli ħafna f'applikazzjonijiet ta' sigurtà u sorveljanza.
Algoritmi ta' tagħlim profond tassisti lill-folol tal-għassa, tidentifika mġiba suspettuża, u tiskopri perikli potenzjali f'postijiet pubbliċi, ajruporti u ċentri tat-trasport.
Dawn is-sistemi jistgħu jwissu lill-professjonisti tas-sigurtà f'ħin reali billi jevalwaw kontinwament il-video feeds, jipprevjenu ksur tas-sigurtà, u jiżguraw is-sikurezza pubblika.
Ostakli Kurrenti u Prospetti Futuri
Minkejja avvanzi sinifikanti fl-iskoperta ta’ oġġetti bbażati fuq it-tagħlim fil-fond, għad hemm problemi. Il-privatezza tad-dejta hija ta' tħassib serju, peress li l-iskoperta ta' oġġetti ta' spiss tinvolvi l-ġestjoni ta' informazzjoni sensittiva.
Problema ewlenija oħra hija l-iżgurar tar-reżiljenza kontra attakki kontradittorji.
Ir-riċerkaturi għadhom qed ifittxu modi biex iżidu l-ġeneralizzazzjoni u l-interpretabilità tal-mudell.
B'riċerka kontinwa li tikkonċentra fuq identifikazzjoni ta 'ħafna oġġetti, traċċar ta' oġġetti tal-vidjo, u rikonoxximent ta 'oġġetti 3D f'ħin reali, il-futur jidher qawwi.
Għandna nistennew soluzzjonijiet saħansitra aktar preċiżi u effiċjenti fi żmien qasir hekk kif il-mudelli ta' tagħlim profond ikomplu jikbru.
konklużjoni
It-tagħlim fil-fond biddel is-sejbien tal-oġġetti, u wassal għal era ta 'preċiżjoni u effiċjenza akbar. Il-familji R-CNN u YOLO kellhom rwoli kritiċi, kull wieħed b'kapaċitajiet distinti għal ċerti applikazzjonijiet.
L-identifikazzjoni tal-oġġetti bbażata fuq it-tagħlim profond qed tirrevoluzzjona s-setturi u ttejjeb is-sikurezza u l-effiċjenza, minn vetturi awtonomi għall-kura tas-saħħa.
Il-futur tas-sejbien tal-oġġetti jidher isbaħ minn qatt qabel hekk kif ir-riċerka tavvanza, tindirizza d-diffikultajiet u tesplora oqsma ġodda.
Qed nassistu għat-twelid ta’ era ġdida fil-viżjoni tal-kompjuter hekk kif inħaddnu l-qawwa tat-tagħlim fil-fond, bl-iskoperta tal-oġġetti tmexxi t-triq.
Ħalli Irrispondi