သင့်စမတ်ဖုန်း၏ကင်မရာသည် အဖွဲ့လိုက်ဓာတ်ပုံတွင် မျက်နှာများကို မှတ်မိနိုင်စွမ်းကို သဘောကျဖူးပါသလား။
မောင်းသူမဲ့ကားများသည် လမ်းသွားလမ်းလာများနှင့် အခြားယာဉ်များကို မယုံနိုင်လောက်အောင် တိကျမှန်ကန်စွာ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် သင်ကိုယ်တိုင်မောင်းနှင်သည့်ကားများ ချောမွေ့စွာသွားလာနိုင်ပုံကြောင့် သင်အံ့သြသွားပေမည်။
သဘာဝလွန်ဟုထင်ရသော ဤအောင်မြင်မှုများသည် စွဲမက်ဖွယ်ကောင်းသော သုတေသနဘာသာရပ်တစ်ခုဖြစ်သည့် အရာဝတ္ထုကို ထောက်လှမ်းခြင်းဖြင့် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသည်။ ရိုးရှင်းစွာဆိုရလျှင် အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်းဆိုသည်မှာ ရုပ်ပုံများ သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုအတွင်းရှိ အရာဝတ္ထုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် နေရာချထားခြင်းပင်ဖြစ်သည်။
၎င်းသည် ကွန်ပျူတာများကို “မြင်” နိုင်စေပြီး ၎င်းတို့ပတ်ဝန်းကျင်ရှိ ကမ္ဘာကို နားလည်နိုင်စေသည့် နည်းပညာဖြစ်သည်။
ဒါပေမယ့် ဒီမယုံကြည်နိုင်လောက်တဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်က ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။ အဲဒါကို ကျနော်တို့ မြင်တယ်။ နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း သင်ယူမှုတွေရှိတယ်။ အရာဝတ္ထုသတ်မှတ်ခြင်းနယ်ပယ်ကို တော်လှန်ခဲ့သည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏နေ့စဉ်ဘဝအပေါ် တိုက်ရိုက်လွှမ်းမိုးမှုရှိသော အပလီကေးရှင်းများစွာအတွက် လမ်းဖွင့်ပေးနေသည်။
ဤပို့စ်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုအခြေခံသည့် အရာဝတ္ထုကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း၏ စွဲမက်ဖွယ်ကောင်းသော နယ်ပယ်ကို ဖြတ်သန်းပြီး နည်းပညာနှင့် ကျွန်ုပ်တို့ အပြန်အလှန်ဆက်ဆံပုံကို ပြန်လည်ပုံဖော်နိုင်သည့် အလားအလာကို လေ့လာသွားပါမည်။
Object Detection ဆိုတာ ဘာလဲ ?
အများဆုံးတစ်ခုမှာ အခြေခံကွန်ပြူတာအမြင် လုပ်ဆောင်ချက်များသည် ရုပ်ပုံ သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုတွင် အမျိုးမျိုးသော အရာများကို ရှာဖွေခြင်းနှင့် ရှာဖွေခြင်း ပါ၀င်သည့် အရာဝတ္ထုကို ထောက်လှမ်းခြင်း ဖြစ်သည်။
အရာဝတ္ထုတစ်ခုစီ၏ အတန်းအညွှန်းကို သတ်မှတ်သည့်နေရာတွင် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်သောအခါ၊ အရာဝတ္ထုတစ်ခုစီ၏တည်ရှိမှုကို ခွဲခြားသိမြင်ရုံသာမက တစ်ခုစီပတ်ပတ်လည်တွင် ဘောင်ဘောင်များဆွဲခြင်းဖြင့် အရာဝတ္ထုရှာဖွေတွေ့ရှိမှုသည် တစ်လှမ်းပိုသွားပါသည်။
ရလဒ်အနေဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စိတ်ပါဝင်စားသည့် အရာဝတ္ထုအမျိုးအစားများကို တစ်ပြိုင်နက် ရှာဖွေဖော်ထုတ်နိုင်ပြီး ၎င်းတို့ကို တိကျစွာ ရှာဖွေနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
အရာဝတ္တုများကို ထောက်လှမ်းနိုင်မှုသည် အပလီကေးရှင်းများစွာအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရကားမောင်းစောင့်ကြည့်ခြင်း၊ မျက်နှာမှတ်မိခြင်းနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်။
ထူးခြားသောတိကျမှုနှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ စွမ်းဆောင်ရည်ဖြင့် ဤခက်ခဲသောစိန်ခေါ်မှုကို ကိုင်တွယ်ရန်၊ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုအခြေခံနည်းပညာများသည် အရာဝတ္တုများကို သိရှိနိုင်မှုကို ပြောင်းလဲစေသည်။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုသည် မကြာသေးမီက ဤအခက်အခဲများကို ကျော်လွှားရန် အစွမ်းထက်သောနည်းဗျူဟာတစ်ခုအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာခဲ့ပြီး အရာဝတ္ထုအသိအမှတ်ပြုမှုလုပ်ငန်းကို ပြောင်းလဲခဲ့သည်။
R-CNN မိသားစုနှင့် လည်းကောင်း၊ YOLO မိသားစုများသည် ဤဆောင်းပါးတွင် ဆန်းစစ်မည့် အရာဝတ္ထုကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းတွင် လူသိများသော စံပြမိသားစုနှစ်စုဖြစ်သည်။
R-CNN မိသားစု- ရှေ့ဆောင်အရာဝတ္ထု ထောက်လှမ်းခြင်း။
R-CNN၊ Fast R-CNN နှင့် Faster R-CNN တို့ပါ၀င်သော R-CNN မိသားစုမှ အစောပိုင်းအရာဝတ္ထုများကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းဆိုင်ရာ သုတေသနပြုမှုမှ သိသိသာသာ တိုးတက်မှုများကို မြင်တွေ့ခဲ့ရသည်။
၎င်း၏ မော်ဂျူးသုံးပုံဗိသုကာဖြင့်၊ R-CNN အဆိုပြုထားသော ဒေသများသည် အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူရန် CNN ကို အသုံးပြုကာ၊ linear SVM များကို အသုံးပြု၍ အရာဝတ္ထုများကို အမျိုးအစားခွဲထားသည်။
R-CNN သည် မှန်ကန်သော်လည်း ကိုယ်စားလှယ်လောင်း ဒေသဆိုင်ရာ လေလံများ လိုအပ်သောကြောင့် အချိန်အနည်းငယ်ကြာပါသည်။ Module အားလုံးကို မော်ဒယ်တစ်ခုတည်းအဖြစ် ပေါင်းစည်းခြင်းဖြင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးသည့် Fast R-CNN မှ ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းခဲ့ပါသည်။
သင်တန်းကာလအတွင်း ဒေသဆိုင်ရာ အဆိုပြုချက်ကွန်ရက် (RPN) ကို ပေါင်းထည့်ခြင်းဖြင့်၊ ပိုမိုမြန်ဆန်သော R-CNN ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသိသာသာ မြှင့်တင်ပေးကာ အချိန်နှင့်တပြေးညီ အရာဝတ္တုများကို အသိအမှတ်ပြုမှုနီးပါး ရရှိခဲ့သည်။
R-CNN မှ Faster R-CNN သို့
“Region-Based” လို့ အဓိပ္ပါယ်ရတဲ့ R-CNN မိသားစု Convolutional Neural Networks၊" အရာဝတ္ထုကို ထောက်လှမ်းခြင်းတွင် တိုးတက်မှုကို ရှေ့ဆောင်ခဲ့သည်။
ဤမိသားစုတွင် R-CNN၊ Fast R-CNN နှင့် Faster R-CNN တို့ပါဝင်ပြီး အရာဝတ္ထုများကို ဒေသအလိုက်ပြောင်းလဲခြင်းနှင့် အသိအမှတ်ပြုခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
မူလ R-CNN သည် 2014 ခုနှစ်တွင် မိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး အရာဝတ္ထုများကို ထောက်လှမ်းခြင်းနှင့် ဒေသအလိုက်ပြောင်းလဲခြင်းအတွက် convolutional neural networks များကို အောင်မြင်စွာအသုံးပြုခြင်းကို သရုပ်ပြခဲ့သည်။
၎င်းတွင် ဒေသဆိုင်ရာ အကြံပြုချက်၊ CNN ဖြင့် အင်္ဂါရပ်ကို ထုတ်ယူခြင်းနှင့် တစ်ပြေးညီ ပံ့ပိုးပေးသည့် Vector Machine (SVM) အမျိုးအစားခွဲခြင်းများဖြင့် အရာဝတ္ထု အမျိုးအစားခွဲခြင်း တို့ပါ၀င်သည့် အဆင့်သုံးဆင့်ဗျူဟာကို အသုံးပြုခဲ့သည်။
2015 ခုနှစ်တွင် Fast R-CNN ကို လွှင့်တင်ပြီးနောက်၊ ဒေသဆိုင်ရာ အဆိုပြုချက်နှင့် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းကို မော်ဒယ်တစ်ခုတည်းအဖြစ် ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် မြန်နှုန်းပြဿနာများကို ဖြေရှင်းနိုင်ခဲ့ပြီး လေ့ကျင့်ချိန်နှင့် အနုမာနအချိန်ကို သိသိသာသာ လျှော့ချခဲ့သည်။
2016 ခုနှစ်တွင် ထုတ်ပြန်ခဲ့သော ပိုမြန်သော R-CNN သည် နယ်ပယ်များကို လျင်မြန်စွာ အဆိုတင်သွင်းရန်နှင့် ပြန်လည်ပြင်ဆင်ရန် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း Region Proposal Network (RPN) အပါအဝင် မြန်နှုန်းနှင့် တိကျမှုကို တိုးတက်စေသည်။
ရလဒ်အနေဖြင့်၊ Faster R-CNN သည် အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် ထိပ်တန်း algorithms တစ်ခုအဖြစ် တည်ထောင်ခဲ့သည်။
SVM အမျိုးအစားခွဲခွဲခြားစက်များ ပေါင်းစည်းခြင်းသည် R-CNN မိသားစု၏ အောင်မြင်မှုအတွက် အရေးပါပြီး ကွန်ပျူတာ အမြင်အာရုံကို ပြောင်းလဲကာ နက်နဲသော သင်ယူမှုကို အခြေခံသည့် အရာဝတ္ထုကို ထောက်လှမ်းခြင်းတွင် အနာဂတ် အောင်မြင်မှုများအတွက် လမ်းခင်းပေးပါသည်။
အားသာချက်:
- မြင့်မားသောဒေသခံအဖြစ်အရာဝတ္ထုကိုသိရှိနိုင်မှုတိကျမှု။
- ပိုမိုမြန်ဆန်သော R-CNN ၏ ပေါင်းစပ်ဒီဇိုင်းဖြင့် တိကျမှုနှင့် ထိရောက်မှုတို့ မျှတပါသည်။
အားနည်းချက်များကို:
- R-CNN နှင့် Fast R-CNN တို့ဖြင့် ကောက်ချက်ချခြင်းသည် အလွန်ပင်ပန်းနိုင်သည်။
- R-CNN သည် မြန်ဆန်စွာ အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်နိုင်ရန်၊ ဒေသဆိုင်ရာ အဆိုပြုချက်များစွာ လိုအပ်နေသေးသည်။
YOLO မိသားစု- အချိန်နှင့်တပြေးညီ အရာဝတ္ထုကို ရှာဖွေခြင်း။
"You Only Look Once" အယူအဆကို အခြေခံ၍ YOLO မိသားစုသည် တိကျမှုကိုစွန့်ပယ်စေပြီး အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ အရာဝတ္ထုအသိအမှတ်ပြုမှုကို အလေးပေးပါသည်။
မူရင်း YOLO မော်ဒယ်တွင် ဘောင်ဝင်နေသော သေတ္တာများနှင့် အတန်းတံဆိပ်များကို တိုက်ရိုက်ခန့်မှန်းနိုင်သော အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခု ပါဝင်သည်။
ခန့်မှန်းခြေ တိကျမှုနည်းသော်လည်း YOLO သည် တစ်စက္ကန့်လျှင် 155 frames အထိ အမြန်နှုန်းဖြင့် လည်ပတ်နိုင်သည်။ YOLO2 ဟုလည်းသိကြသော YOLOv9000 သည် အရာဝတ္ထုအတန်းအစား 9,000 ခန့်ကိုခန့်မှန်းပြီး ပိုမိုခိုင်မာသောကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များအတွက် anchor boxes အပါအဝင် မူလမော်ဒယ်၏ချို့ယွင်းချက်အချို့ကို ဖြေရှင်းခဲ့သည်။
YOLOv3 သည် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော အင်္ဂါရပ်ရှာဖွေရေးကွန်ရက်ဖြင့် ပိုမိုတိုးတက်ကောင်းမွန်လာသည်။
YOLO မိသားစု၏ အတွင်းစိတ်လက်ရာများ
YOLO (You Only Look Once) မိသားစုရှိ အရာဝတ္တုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း မော်ဒယ်များသည် ကွန်ပျူတာအမြင်တွင် ထင်ရှားသော အောင်မြင်မှုတစ်ခုအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာခဲ့သည်။
2015 ခုနှစ်တွင် မိတ်ဆက်ခဲ့သည့် YOLO သည် ဘောင်ဘောင်များနှင့် အတန်းတံဆိပ်များကို တိုက်ရိုက်မျှော်မှန်းခြင်းဖြင့် အမြန်နှုန်းနှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ အရာဝတ္တုကို ဖော်ထုတ်ခြင်းကို ဦးစားပေးပါသည်။
တိကျမှုအချို့ကို စွန့်လွှတ်ထားသော်လည်း၊ ၎င်းသည် ဓာတ်ပုံများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာကာ အချိန်နှင့်တပြေးညီ အရေးပါသောအသုံးချပရိုဂရမ်များအတွက် အသုံးဝင်စေသည်။
YOLOv2 သည် မတူညီသော ပစ္စည်းစကေးများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန်နှင့် အရာဝတ္ထုအတန်းအစား 9,000 ကျော်ကို မျှော်မှန်းနိုင်ရန် ဒေတာအတွဲများစွာတွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် ကျောက်ဆူးသေတ္တာများ။
2018 ခုနှစ်တွင်၊ YOLOv3 သည် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မစွန့်လွတ်ဘဲ တိကျမှုကို မြှင့်တင်ပေးသည့် ပိုမိုနက်ရှိုင်းသော အင်္ဂါရပ်ရှာဖွေရေးကိရိယာကွန်ရက်ဖြင့် မိသားစုကို ပိုမိုတိုးတက်ကောင်းမွန်စေသည်။
YOLO မိသားစုသည် ပုံအား ဇယားကွက်တစ်ခုအဖြစ် ပိုင်းခြားခြင်းဖြင့် ဘောင်ကွက်များ၊ အတန်းဖြစ်နိုင်ခြေများနှင့် အရာဝတ္ထုရမှတ်များကို ခန့်မှန်းပေးသည်။ ၎င်းသည် အမြန်နှုန်းနှင့် တိကျမှုကို ထိရောက်စွာ ရောစပ်ထားသောကြောင့် ၎င်းကို အသုံးပြုရန် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသည်။ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရမော်တော်ယာဉ်များစောင့်ကြည့်ခြင်း၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု နှင့် အခြားနယ်ပယ်များ။
YOLO စီးရီးများသည် သိသာထင်ရှားသောတိကျမှုကို မစွန့်လွတ်ဘဲ အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဖြေရှင်းချက်များကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် အရာဝတ္တုခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းကို ပြောင်းလဲထားသည်။
YOLO မှ YOLOv2 နှင့် YOLOv3 အထိ၊ ဤမိသားစုသည် ခေတ်မီနက်နဲသောသင်ယူမှုအခြေခံအရာဝတ္ထုထောက်လှမ်းမှုစနစ်များအတွက် စံနှုန်းကို ထူထောင်ကာ စက်မှုလုပ်ငန်းခွင်များတစ်လျှောက် အရာဝတ္တုမှတ်မိနိုင်စွမ်းကို တိုးတက်ကောင်းမွန်အောင် သိသိသာသာ လုပ်ဆောင်ပေးခဲ့သည်။
အားသာချက်:
- မြင့်မားသောဖရိမ်နှုန်းများဖြင့် အရာဝတ္ထုများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ထောက်လှမ်းခြင်း။
- YOLOv2 နှင့် YOLOv3 တွင် ဘောင်ခတ်ထားသော အကွက်ခန့်မှန်းချက်များတွင် တည်ငြိမ်မှုကို မိတ်ဆက်ပေးသည်။
အားနည်းချက်များကို:
- YOLO မော်ဒယ်များသည် အမြန်နှုန်းဖြင့် လဲလှယ်ရာတွင် တိကျမှုအချို့ကို စွန့်လွှတ်နိုင်သည်။
မော်ဒယ်မိသားစု နှိုင်းယှဉ်မှု- တိကျမှုနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်
R-CNN နှင့် YOLO မိသားစုများကို နှိုင်းယှဥ်ကြည့်သောအခါ တိကျမှုနှင့် ထိရောက်မှုတို့သည် အရေးကြီးသော အပေးအယူများဖြစ်ကြောင်း ထင်ရှားပါသည်။ R-CNN မိသားစု မော်ဒယ်များသည် တိကျမှုတွင် ထူးချွန်သော်လည်း ၎င်းတို့၏ မော်ဂျူး ၃ ခု တည်ဆောက်မှုကြောင့် ကောက်ချက်ချချိန်တွင် နှေးကွေးသည်။
YOLO မိသားစုသည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ဦးစားပေးကာ တိကျပြတ်သားသော အမြန်နှုန်းကို ပေးစွမ်းသည်။ ဤစံပြမိသားစုများအကြား ဆုံးဖြတ်ချက်သည် လျှောက်လွှာ၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များဖြင့် ဆုံးဖြတ်သည်။
R-CNN မိသားစုမော်ဒယ်များသည် အလွန်တိကျမှုလိုအပ်သော အလုပ်တာဝန်များအတွက် ပိုကောင်းနိုင်သော်လည်း YOLO မိသားစုမော်ဒယ်များသည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ အသုံးချမှုများအတွက် သင့်လျော်ပါသည်။
Object Recognition- Real-World Applications
စံချိန်စံညွှန်း အရာဝတ္ထု အသိအမှတ်ပြုခြင်း လုပ်ငန်းများကို ကျော်လွန်၍ နက်နဲသော သင်ယူမှု အခြေခံ အရာဝတ္တု ထောက်လှမ်းခြင်း တွင် အသုံးပြုမှု အများအပြားကို တွေ့ရှိခဲ့သည်။
၎င်း၏ လိုက်လျောညီထွေရှိမှုနှင့် တိကျမှုတို့သည် ရှုပ်ထွေးသောစိန်ခေါ်မှုများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန်နှင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကို အသွင်ပြောင်းကာ ကဏ္ဍအမျိုးမျိုးတွင် အခွင့်အလမ်းသစ်များကို ဖန်တီးပေးခဲ့သည်။
ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များ- ဘေးကင်းသောမောင်းနှင်မှုအတွက် စံသတ်မှတ်ခြင်း။
ဘေးကင်းပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော လမ်းကြောင်းပြမှုကို အာမခံရန်အတွက် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်နိုင်သော ကားများတွင် အရာဝတ္ထုကို ထောက်လှမ်းခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။
နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများ လမ်းသွားလမ်းလာများ၊ စက်ဘီးစီးသူများ၊ အခြားကားများနှင့် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော လမ်းအန္တရာယ်များကို အသိအမှတ်ပြုပြီး နေရာချထားခြင်းဖြင့် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်စနစ်များအတွက် အရေးကြီးသောအချက်အလက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
ဤမော်ဒယ်များသည် မော်တော်ယာဉ်များကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ရွေးချယ်မှုများနှင့် တိုက်မိခြင်းများကို တားဆီးနိုင်စေကာ လူသားယာဉ်မောင်းများနှင့်အတူ မောင်းသူမဲ့ကားများပါရှိသည့် အနာဂတ်ဆီသို့ ကျွန်ုပ်တို့ကို ပိုမိုနီးကပ်လာစေပါသည်။
လက်လီလုပ်ငန်းတွင် စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် လုံခြုံရေးကို တိုးမြှင့်ဆောင်ရွက်ခြင်း
လက်လီလုပ်ငန်းသည် ၎င်း၏လုပ်ငန်းများကို များစွာတိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုအခြေခံသည့် အရာဝတ္ထုကို ထောက်လှမ်းခြင်းကို လက်ခံကျင့်သုံးပါသည်။
စတိုးဆိုင်စင်များပေါ်ရှိ ကုန်ပစ္စည်းများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့် ခြေရာခံခြင်းတွင် အရာဝတ္ထုများကို ထောက်လှမ်းခြင်းက ပိုမိုထိရောက်စွာ ပြန်လည်သိုလှောင်ခြင်းနှင့် လက်ကျန်အခြေအနေများကို လျှော့ချနိုင်စေခြင်းတို့ကို အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။
ထို့အပြင်၊ ခိုးယူမှုမှ ကာကွယ်ရန်နှင့် ဆိုင်လုံခြုံရေး ထိန်းသိမ်းရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသော အရာဝတ္ထုကို ထောက်လှမ်းခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ တပ်ဆင်ထားသော စောင့်ကြည့်ရေးစနစ်များ။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ် တိုးတက်မှု
နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုအခြေခံသည့် အရာဝတ္ထုကို ထောက်လှမ်းခြင်းသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဏ္ဍတွင် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောကိရိယာတစ်ခု ဖြစ်လာသည်။
၎င်းသည် X-ray၊ MRI စကင်န်များနှင့် ကင်ဆာ သို့မဟုတ် ပုံသဏ္ဍာန်မမှန်မှုများကဲ့သို့သော အခြားဆေးဘက်ဆိုင်ရာဓာတ်ပုံများတွင် မူမမှန်မှုများကိုထောက်လှမ်းရာတွင် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပညာရှင်များကို ကူညီပေးသည်။
အရာဝတ္တုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းသည် စောစီးစွာရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ကုသရေးအစီအစဉ်များတွင် စိုးရိမ်ရသည့်နေရာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး မီးမောင်းထိုးပြခြင်းဖြင့် အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။
လုံခြုံရေးနှင့် စောင့်ကြည့်ခြင်းမှတစ်ဆင့် ဘေးကင်းရေးကို တိုးမြှင့်ဆောင်ရွက်ခြင်း
Object detection သည် လုံခြုံရေးနှင့် စောင့်ကြည့်ရေး အပလီကေးရှင်းများတွင် မယုံနိုင်လောက်အောင် အသုံးဝင်ပါသည်။
နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်းသင်ယူမှု algorithms စောင့်ကြည့်နေသောလူအုပ်ကို ကူညီပေးခြင်း၊ သံသယဖြစ်ဖွယ်အပြုအမူများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့် အများသူငှာနေရာများ၊ လေဆိပ်များနှင့် သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးအချက်အချာနေရာများတွင် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အန္တရာယ်များကို ရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်း။
ဤစနစ်များသည် ဗီဒီယိုဖိဒ်များကို စဉ်ဆက်မပြတ်အကဲဖြတ်ခြင်း၊ လုံခြုံရေးချိုးဖောက်မှုများကို တားဆီးခြင်းနှင့် အများပြည်သူဘေးကင်းမှုကို သေချာစေခြင်းဖြင့် လုံခြုံရေးကျွမ်းကျင်သူများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ သတိပေးနိုင်ပါသည်။
လက်ရှိအတားအဆီးများနှင့် အနာဂတ်အလားအလာ
နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုအခြေခံ အရာဝတ္တုကို ထောက်လှမ်းခြင်းတွင် သိသာထင်ရှားသော တိုးတက်မှုများရှိသော်လည်း ပြဿနာများ ရှိနေဆဲဖြစ်သည်။ အရာဝတ္တုကို ထောက်လှမ်းခြင်းသည် အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို မကြာခဏ စီမံခန့်ခွဲခြင်းတွင် ပါဝင်သောကြောင့် ဒေတာ privacy သည် အလေးအနက်ထား စိုးရိမ်စရာဖြစ်သည်။
နောက်ထပ်သော့ချက်ပြဿနာမှာ ရန်ဘက်တိုက်ခိုက်မှုများကို ခံနိုင်ရည်ရှိစေရေးဖြစ်သည်။
သုတေသီများသည် မော်ဒယ် ယေဘုယျ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုမှုနှင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်မှုကို တိုးမြှင့်ရန် နည်းလမ်းများကို ရှာဖွေနေဆဲဖြစ်သည်။
အရာဝတ္ထုများစွာကို ဖော်ထုတ်ခြင်း၊ ဗီဒီယိုအရာဝတ္ထုကို ခြေရာခံခြင်းနှင့် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ 3D အရာဝတ္ထုအသိအမှတ်ပြုခြင်းတို့ကို အာရုံစိုက်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် အနာဂတ်သည် တောက်ပနေပုံရသည်။
နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများ ဆက်လက်ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ မကြာမီ ပိုမိုတိကျပြီး ထိရောက်သောဖြေရှင်းချက်များကို ကျွန်ုပ်တို့ မျှော်လင့်သင့်ပါသည်။
ကောက်ချက်
နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း သင်ယူမှုသည် ပိုမိုတိကျမှုနှင့် ထိရောက်မှုရှိသော ခေတ်တွင် အရာဝတ္တုများကို ထောက်လှမ်းခြင်းကို ပြောင်းလဲစေသည်။ R-CNN နှင့် YOLO မိသားစုများသည် အချို့သော အပလီကေးရှင်းများအတွက် ထူးခြားသောစွမ်းရည်များ အသီးသီးရှိကြပြီး အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍများတွင် ပါဝင်ခဲ့သည်။
နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုအခြေခံသည့် အရာဝတ္တုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းသည် ကဏ္ဍများကို တော်လှန်ပြောင်းလဲနေပြီး၊ လုံခြုံစိတ်ချရမှုနှင့် ထိရောက်မှုတို့ကို မြှင့်တင်ပေးသည်၊၊ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များမှသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအထိဖြစ်သည်။
သုတေသနများ တိုးတက်လာခြင်း၊ အခက်အခဲများကို ဖြေရှင်းခြင်းနှင့် နယ်ပယ်သစ်များ ရှာဖွေခြင်းတို့ကြောင့် အရာဝတ္ထုများကို ထောက်လှမ်းခြင်း၏ အနာဂတ်သည် ယခင်ကထက် ပိုမိုတောက်ပလာပါသည်။
နက်နဲသောသင်ယူခြင်း၏ စွမ်းအားကို ဆုပ်ကိုင်ထားရင်း အရာဝတ္တုကို ထောက်လှမ်းသိရှိနိုင်မှုနှင့်အတူ ကွန်ပျူတာအမြင်တွင် ခေတ်သစ်တစ်ခု မွေးဖွားခြင်းကို ကျွန်ုပ်တို့ မြင်တွေ့နေရသည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave