Ben je ooit onder de indruk geweest van het vermogen van de camera van je smartphone om gezichten op een groepsfoto te herkennen?
Misschien sta je versteld van hoe zelfrijdende auto's naadloos door het verkeer navigeren en voetgangers en andere voertuigen met ongelooflijke nauwkeurigheid identificeren.
Deze schijnbaar bovennatuurlijke prestaties worden mogelijk gemaakt door objectdetectie, een fascinerend onderwerp van onderzoek. Simpel gezegd, objectdetectie is de identificatie en lokalisatie van objecten in foto's of video's.
Het is de technologie waarmee computers de wereld om hen heen kunnen 'zien' en begrijpen.
Maar hoe werkt deze ongelooflijke procedure? Dat zien we diep leren heeft revolutie op het gebied van objectidentificatie. Het maakt de weg vrij voor een scala aan toepassingen die een directe invloed hebben op ons dagelijks leven.
In dit bericht gaan we door het fascinerende gebied van op deep learning gebaseerde objectidentificatie en leren we hoe dit de manier waarop we omgaan met technologie kan veranderen.
Wat is objectdetectie precies?
Een van de fundamentele computervisie taken is objectdetectie, waarbij verschillende items in een afbeelding of video worden gezocht en gelokaliseerd.
In vergelijking met beeldclassificatie, waarbij het klasselabel van elk object wordt bepaald, gaat objectdetectie nog een stap verder door niet alleen de aanwezigheid van elk object te identificeren, maar ook begrenzingskaders rond elk object te tekenen.
Als gevolg hiervan kunnen we tegelijkertijd de soorten interessante objecten identificeren en ze precies lokaliseren.
De mogelijkheid om objecten te detecteren is essentieel voor veel toepassingen, waaronder autonoom rijden, bewaking, gezichtsherkenning en medische beeldvorming.
Om deze moeilijke uitdaging aan te gaan met uitstekende nauwkeurigheid en real-time prestaties, hebben op deep learning gebaseerde technieken de objectdetectie getransformeerd.
Diep leren is onlangs naar voren gekomen als een krachtige strategie om deze moeilijkheden te overwinnen en de objectherkenningsindustrie te veranderen.
De R-CNN-familie en de YOLO family zijn twee bekende modelfamilies in objectidentificatie die in dit artikel zullen worden onderzocht.
R-CNN-familie: baanbrekende objectdetectie
Vroeg onderzoek naar objectherkenning heeft aanzienlijke vooruitgang geboekt dankzij de R-CNN-familie, die R-CNN, Fast R-CNN en Faster R-CNN omvat.
Met zijn architectuur met drie modules gebruikten de door R-CNN voorgestelde regio's een CNN om functies te extraheren, en geclassificeerde objecten met behulp van lineaire SVM's.
R-CNN had gelijk, hoewel het even duurde omdat er biedingen van kandidaat-regio's nodig waren. Dit werd opgelost door Fast R-CNN, dat de efficiëntie verhoogde door alle modules samen te voegen tot één model.
Door een Region Proposal Network (RPN) toe te voegen dat tijdens de training regiovoorstellen creëerde en verbeterde, verbeterde het snellere R-CNN de prestaties aanzienlijk en bereikte het bijna real-time objectherkenning.
Van R-CNN naar snellere R-CNN
De R-CNN-familie, wat staat voor "Region-Based Convolutionele neurale netwerken," heeft baanbrekend werk verricht op het gebied van objectdetectie.
Deze familie omvat R-CNN, Fast R-CNN en Faster R-CNN, die allemaal zijn ontworpen om objectlokalisatie en herkenningstaken aan te pakken.
De originele R-CNN, geïntroduceerd in 2014, demonstreerde het succesvolle gebruik van convolutionele neurale netwerken voor objectdetectie en lokalisatie.
Er was een driestappenstrategie voor nodig, waaronder regio-suggestie, functie-extractie met een CNN en objectclassificatie met lineaire Support Vector Machine (SVM) classificaties.
Na de lancering van Fast R-CNN in 2015 werden snelheidsproblemen opgelost door regiovoorstel en classificatie te combineren in één model, waardoor de trainingstijd en inferentietijd drastisch werden verkort.
Sneller R-CNN, uitgebracht in 2016, verbeterde snelheid en nauwkeurigheid door tijdens de training een Region Proposal Network (RPN) op te nemen om snel gebieden voor te stellen en te herzien.
Als gevolg hiervan heeft Faster R-CNN zichzelf gevestigd als een van de leidende algoritmen voor objectdetectietaken.
De integratie van SVM-classificaties was van cruciaal belang voor het succes van de R-CNN-familie, waardoor het gebied van computervisie veranderde en de weg werd geëffend voor toekomstige prestaties op het gebied van op deep learning gebaseerde objectdetectie.
Sterke punten:
- Hoge detectienauwkeurigheid van lokalisatieobjecten.
- Nauwkeurigheid en efficiëntie worden in evenwicht gehouden door het uniforme ontwerp van snellere R-CNN.
Zwakke punten:
- Inferentie met R-CNN en Fast R-CNN kan behoorlijk omslachtig zijn.
- Om snellere R-CNN optimaal te laten werken, zijn mogelijk nog veel regionale voorstellen nodig.
YOLO-familie: objectdetectie in realtime
De YOLO-familie, gebaseerd op het "You Only Look Once"-concept, legt de nadruk op real-time objectherkenning terwijl precisie wordt opgeofferd.
Het oorspronkelijke YOLO-model bestond uit een enkel neuraal netwerk dat direct begrenzingsvakken en klassenlabels voorspelde.
Ondanks dat het een mindere voorspellingsnauwkeurigheid heeft, kan YOLO werken met snelheden tot 155 frames per seconde. YOLOv2, ook bekend als YOLO9000, loste enkele van de tekortkomingen van het oorspronkelijke model op door 9,000 objectklassen te voorspellen en ankerboxen op te nemen voor meer solide voorspellingen.
YOLOv3 is nog verder verbeterd, met een uitgebreider functiedetectornetwerk.
Innerlijke werking van de YOLO-familie
De objectidentificatiemodellen in de YOLO-familie (You Only Look Once) zijn naar voren gekomen als een opmerkelijke prestatie in computervisie.
YOLO, dat in 2015 werd geïntroduceerd, geeft prioriteit aan snelheid en real-time objectidentificatie door direct te anticiperen op begrenzingsvakken en klasselabels.
Hoewel er enige precisie wordt opgeofferd, analyseert het foto's in realtime, waardoor het handig is voor tijdkritische toepassingen.
YOLOv2 heeft ankerboxen ingebouwd voor het omgaan met verschillende itemschalen en getraind op tal van datasets om te anticiperen op meer dan 9,000 objectklassen.
In 2018 heeft YOLOv3 de familie nog verder uitgebreid met een dieper functiedetectornetwerk, waardoor de nauwkeurigheid wordt verbeterd zonder dat dit ten koste gaat van de prestaties.
De YOLO-familie voorspelt begrenzingskaders, klassekansen en objectscores door de afbeelding in een raster te verdelen. Het combineert op efficiënte wijze snelheid en precisie, waardoor het aanpasbaar is voor gebruik in autonome voertuigen, bewaking, gezondheidszorg en andere gebieden.
De YOLO-serie heeft objectidentificatie getransformeerd door real-time oplossingen te bieden zonder significante nauwkeurigheid op te offeren.
Van YOLO tot YOLOv2 en YOLOv3, deze familie heeft substantiële vooruitgang geboekt bij het verbeteren van objectherkenning in verschillende sectoren, en heeft de standaard gezet voor moderne op deep learning gebaseerde objectdetectiesystemen.
Sterke punten:
- Objecten in realtime detecteren met hoge framesnelheden.
- Stabiliteit in begrenzingskadervoorspellingen wordt geïntroduceerd in YOLOv2 en YOLOv3.
Zwakke punten:
- YOLO-modellen kunnen enige nauwkeurigheid opgeven in ruil voor snelheid.
Vergelijking van modelfamilies: nauwkeurigheid versus efficiëntie
Wanneer de R-CNN- en YOLO-families worden vergeleken, is het duidelijk dat nauwkeurigheid en efficiëntie belangrijke afwegingen zijn. Modellen uit de R-CNN-familie blinken uit in nauwkeurigheid, maar zijn langzamer tijdens inferentie vanwege hun architectuur met drie modules.
De YOLO-familie daarentegen geeft prioriteit aan real-time prestaties en levert een uitstekende snelheid terwijl ze wat precisie verliezen. De beslissing tussen deze modelfamilies wordt bepaald door de specifieke vereisten van de toepassing.
Modellen uit de R-CNN-familie zouden de voorkeur kunnen hebben voor workloads die extreme precisie vereisen, terwijl modellen uit de YOLO-familie geschikt zijn voor real-time toepassingen.
Voorbij objectherkenning: real-world toepassingen
Naast standaard objectherkenningstaken, heeft op deep learning gebaseerde objectdetectie een breed scala aan toepassingen gevonden.
Het aanpassingsvermogen en de precisie hebben nieuwe kansen gecreëerd in verschillende sectoren, waarbij ingewikkelde uitdagingen worden aangepakt en bedrijven worden getransformeerd.
Autonome voertuigen: de norm zetten voor veilig rijden
Objectdetectie is van cruciaal belang in autonome auto's om veilige en betrouwbare navigatie te garanderen.
Deep learning-modellen essentiële informatie leveren voor autonome rijsystemen door voetgangers, fietsers, andere auto's en mogelijke gevaren op de weg te herkennen en te lokaliseren.
Deze modellen laten voertuigen realtime keuzes maken en botsingen voorkomen, waardoor we dichter bij een toekomst komen waarin zelfrijdende auto's samengaan met menselijke bestuurders.
Efficiëntie en veiligheid in de detailhandel vergroten
De detailhandel heeft op deep learning gebaseerde objectdetectie omarmd om haar activiteiten aanzienlijk te verbeteren.
Objectdetectie helpt bij het identificeren en volgen van producten in de winkelrekken, waardoor een effectievere herbevoorrading mogelijk wordt en situaties waarin de voorraad op is, worden verminderd.
Bovendien helpen bewakingssystemen die zijn uitgerust met algoritmen voor objectdetectie bij het voorkomen van diefstal en het handhaven van de winkelbeveiliging.
Vooruitgang in medische beeldvorming in de gezondheidszorg
Op deep learning gebaseerde objectdetectie is een essentieel hulpmiddel geworden bij medische beeldvorming in de gezondheidszorg.
Het helpt zorgverleners bij het opsporen van afwijkingen in röntgenfoto's, MRI-scans en andere medische afbeeldingen, zoals kanker of misvormingen.
Objectidentificatie helpt bij vroege diagnose en behandelingsplanning door specifieke zorgpunten te identificeren en te markeren.
Verbetering van de veiligheid door middel van beveiliging en bewaking
Objectdetectie kan ongelooflijk nuttig zijn in beveiligings- en bewakingstoepassingen.
Algoritmen voor diep leren helpen bij het bewaken van menigten, het identificeren van verdacht gedrag en het detecteren van potentiële gevaren op openbare plaatsen, luchthavens en transportknooppunten.
Deze systemen kunnen beveiligingsprofessionals in realtime waarschuwen door videofeeds continu te evalueren, beveiligingsinbreuken te voorkomen en de openbare veiligheid te waarborgen.
Huidige obstakels en toekomstperspectieven
Ondanks aanzienlijke vorderingen op het gebied van op deep learning gebaseerde objectdetectie, blijven er problemen bestaan. Gegevensprivacy is een ernstige zorg, aangezien objectdetectie vaak het beheer van gevoelige informatie met zich meebrengt.
Een ander belangrijk probleem is het waarborgen van veerkracht tegen vijandige aanvallen.
Onderzoekers zijn nog steeds op zoek naar manieren om de generalisatie en interpreteerbaarheid van modellen te vergroten.
Met doorlopend onderzoek gericht op identificatie van meerdere objecten, het volgen van video-objecten en real-time 3D-objectherkenning, ziet de toekomst er rooskleurig uit.
We mogen binnenkort nog preciezere en efficiëntere oplossingen verwachten, aangezien deep learning-modellen blijven groeien.
Conclusie
Diep leren heeft de objectdetectie getransformeerd en luidt een tijdperk van grotere precisie en efficiëntie in. De R-CNN- en YOLO-families hebben een cruciale rol gespeeld, elk met verschillende mogelijkheden voor bepaalde toepassingen.
Op deep learning gebaseerde objectidentificatie zorgt voor een revolutie in sectoren en verbetert de veiligheid en efficiëntie, van autonome voertuigen tot de gezondheidszorg.
De toekomst van objectdetectie lijkt rooskleuriger dan ooit naarmate het onderzoek vordert, moeilijkheden worden aangepakt en nieuwe gebieden worden verkend.
We zijn getuige van de geboorte van een nieuw tijdperk in computervisie terwijl we de kracht van diep leren omarmen, waarbij objectdetectie voorop loopt.
Laat een reactie achter