ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਆਪਣੇ ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਦੇ ਕੈਮਰੇ ਦੀ ਗਰੁੱਪ ਫੋਟੋ ਵਿੱਚ ਚਿਹਰਿਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਏ ਹੋ?
ਸ਼ਾਇਦ ਤੁਸੀਂ ਹੈਰਾਨ ਹੋ ਗਏ ਹੋਵੋਗੇ ਕਿ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਵੈ-ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਨਿਰਵਿਘਨ ਆਵਾਜਾਈ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲਿਆਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਾਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਪਛਾਣਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਹ ਪ੍ਰਤੀਤ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਅਲੌਕਿਕ ਪ੍ਰਾਪਤੀਆਂ ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਦੁਆਰਾ ਸੰਭਵ ਹੋਈਆਂ ਹਨ, ਖੋਜ ਦਾ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਵਿਸ਼ਾ। ਬਸ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਤਸਵੀਰਾਂ ਜਾਂ ਵੀਡੀਓ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਸਥਾਨੀਕਰਨ ਹੈ।
ਇਹ ਉਹ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੀ ਦੁਨੀਆਂ ਨੂੰ "ਵੇਖਣ" ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਪਰ ਇਹ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ? ਅਸੀਂ ਇਹ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਹੈ ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਦਿੱਤੀ। ਇਹ ਸਾਡੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ 'ਤੇ ਸਿੱਧਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਲੜੀ ਲਈ ਰਾਹ ਖੋਲ੍ਹ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਣ-ਆਧਾਰਿਤ ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ ਦੇ ਦਿਲਚਸਪ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਾਂਗੇ, ਇਹ ਸਿੱਖਾਂਗੇ ਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ।
ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ?
ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਟਾਸਕ ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਜਾਂ ਵੀਡੀਓ ਵਿੱਚ ਵੱਖ ਵੱਖ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਵਸਤੂ ਦਾ ਕਲਾਸ ਲੇਬਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਹਰੇਕ ਵਸਤੂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ ਸਗੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਵੀ ਖਿੱਚ ਕੇ ਇੱਕ ਕਦਮ ਅੱਗੇ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਅਸੀਂ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਦਿਲਚਸਪੀ ਵਾਲੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਵਸਤੂਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਸਮੇਤ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਡਰਾਈਵਿੰਗ, ਨਿਗਰਾਨੀ, ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ।
ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨਾਲ ਇਸ ਮੁਸ਼ਕਲ ਚੁਣੌਤੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ-ਅਧਾਰਿਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੇ ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
ਆਬਜੈਕਟ ਮਾਨਤਾ ਉਦਯੋਗ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਹੋਏ, ਇਹਨਾਂ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਰਣਨੀਤੀ ਵਜੋਂ ਉਭਰੀ ਹੈ।
ਆਰ-ਸੀਐਨਐਨ ਪਰਿਵਾਰ ਅਤੇ YOLO ਪਰਿਵਾਰ ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ ਵਿੱਚ ਦੋ ਮਸ਼ਹੂਰ ਮਾਡਲ ਪਰਿਵਾਰ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ।
R-CNN ਪਰਿਵਾਰ: ਪਾਇਨੀਅਰਿੰਗ ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ ਖੋਜ ਨੇ R-CNN ਪਰਿਵਾਰ ਦਾ ਧੰਨਵਾਦ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ R-CNN, ਫਾਸਟ R-CNN, ਅਤੇ ਤੇਜ਼ R-CNN ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਇਸਦੇ ਤਿੰਨ-ਮੋਡਿਊਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਨਾਲ, R-CNN ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਖੇਤਰਾਂ ਨੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ CNN ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ, ਅਤੇ ਰੇਖਿਕ SVM ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਵਸਤੂਆਂ।
R-CNN ਸਹੀ ਸੀ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਸਮਾਂ ਲੱਗਿਆ ਕਿਉਂਕਿ ਉਮੀਦਵਾਰ ਖੇਤਰ ਦੀਆਂ ਬੋਲੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ। ਇਹ ਫਾਸਟ ਆਰ-ਸੀਐਨਐਨ ਦੁਆਰਾ ਨਜਿੱਠਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਜਿਸ ਨੇ ਸਾਰੇ ਮੋਡੀਊਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਮਿਲਾ ਕੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਧਾ ਦਿੱਤੀ ਸੀ।
ਇੱਕ ਰੀਜਨ ਪ੍ਰਪੋਜ਼ਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (RPN) ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਜਿਸਨੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਖੇਤਰ ਪ੍ਰਸਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਇਆ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਿਆ, ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ R-CNN ਨੇ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਵਾਧਾ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਆਬਜੈਕਟ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ।
ਆਰ-ਸੀਐਨਐਨ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਆਰ-ਸੀਐਨਐਨ ਤੱਕ
R-CNN ਪਰਿਵਾਰ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ “ਖੇਤਰ-ਆਧਾਰਿਤ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਨੇ ਵਸਤੂ ਖੋਜਣ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲ ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਇਸ ਪਰਿਵਾਰ ਵਿੱਚ R-CNN, ਫਾਸਟ R-CNN, ਅਤੇ ਤੇਜ਼ R-CNN ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਆਬਜੈਕਟ ਸਥਾਨਕਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਨਤਾ ਕਾਰਜਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
ਮੂਲ R-CNN, 2014 ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਨੇ ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ ਅਤੇ ਸਥਾਨੀਕਰਨ ਲਈ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਸਫਲ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ।
ਇਸਨੇ ਇੱਕ ਤਿੰਨ-ਪੜਾਅ ਵਾਲੀ ਰਣਨੀਤੀ ਲਈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਖੇਤਰ ਸੁਝਾਅ, ਇੱਕ CNN ਨਾਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ, ਅਤੇ ਲੀਨੀਅਰ ਸਪੋਰਟ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ (SVM) ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੇ ਨਾਲ ਆਬਜੈਕਟ ਵਰਗੀਕਰਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
2015 ਵਿੱਚ ਫਾਸਟ ਆਰ-ਸੀਐਨਐਨ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਖੇਤਰ ਦੇ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਣ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਜੋੜ ਕੇ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਘਟਾ ਕੇ ਸਪੀਡ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
2016 ਵਿੱਚ ਜਾਰੀ ਕੀਤੇ ਤੇਜ਼ R-CNN ਨੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਸ਼ੋਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਨੈੱਟਵਰਕ (RPN) ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ ਗਤੀ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਤੇਜ਼ ਆਰ-ਸੀਐਨਐਨ ਨੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਜੋਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
R-CNN ਪਰਿਵਾਰ ਦੀ ਸਫਲਤਾ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ-ਅਧਾਰਿਤ ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਾਪਤੀਆਂ ਲਈ ਰਾਹ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ SVM ਵਰਗੀਕਰਣਾਂ ਦਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੀ।
ਤਾਕਤ:
- ਉੱਚ ਸਥਾਨੀਕਰਨ ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ।
- ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਤੇਜ਼ R-CNN ਦੇ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੁਆਰਾ ਸੰਤੁਲਿਤ ਹੈ।
ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ:
- ਆਰ-ਸੀਐਨਐਨ ਅਤੇ ਫਾਸਟ ਆਰ-ਸੀਐਨਐਨ ਨਾਲ ਅਨੁਮਾਨ ਕਾਫ਼ੀ ਮਿਹਨਤੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ R-CNN ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖੇਤਰੀ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਅਜੇ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਯੋਲੋ ਫੈਮਿਲੀ: ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ
YOLO ਪਰਿਵਾਰ, "ਤੁਸੀਂ ਕੇਵਲ ਇੱਕ ਵਾਰ ਦੇਖੋ" ਸੰਕਲਪ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਬਲੀ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਅਸਲ YOLO ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸਾਂ ਅਤੇ ਕਲਾਸ ਲੇਬਲਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਘੱਟ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, YOLO 155 ਫਰੇਮ ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ ਦੀ ਗਤੀ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। YOLOv2, ਜਿਸਨੂੰ YOLO9000 ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨੇ 9,000 ਆਬਜੈਕਟ ਕਲਾਸਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਹੋਰ ਠੋਸ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਲਈ ਐਂਕਰ ਬਾਕਸ ਸਮੇਤ ਮੂਲ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਕਮੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕੀਤਾ।
YOLOv3 ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਖੋਜੀ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਨਾਲ, ਹੋਰ ਵੀ ਸੁਧਾਰਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਯੋਲੋ ਪਰਿਵਾਰ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕੰਮ
YOLO (You Only Look One) ਪਰਿਵਾਰ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ ਮਾਡਲ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਵਜੋਂ ਉਭਰੇ ਹਨ।
YOLO, ਜੋ ਕਿ 2015 ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਅਤੇ ਕਲਾਸ ਲੇਬਲਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਕੇ ਸਪੀਡ ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਆਬਜੈਕਟ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਕੁਝ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਬਲੀ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਫੋਟੋਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਸਮੇਂ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
YOLOv2 ਨੇ ਵਿਭਿੰਨ ਆਈਟਮਾਂ ਦੇ ਪੈਮਾਨਿਆਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਐਂਕਰ ਬਾਕਸ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਅਤੇ 9,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਬਜੈਕਟ ਕਲਾਸਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ।
2018 ਵਿੱਚ, YOLOv3 ਨੇ ਇੱਕ ਡੂੰਘੇ ਫੀਚਰ ਡਿਟੈਕਟਰ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਨਾਲ ਪਰਿਵਾਰ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਅੱਗੇ ਵਧਾਇਆ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕੁਰਬਾਨ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਇਆ।
YOLO ਪਰਿਵਾਰ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗਰਿੱਡ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਕੇ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ, ਕਲਾਸ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਆਬਜੈਕਟਨੈਸ ਸਕੋਰ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਗਤੀ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਵਾਹਨ, ਨਿਗਰਾਨੀ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਖੇਤਰ।
YOLO ਸੀਰੀਜ਼ ਨੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਬਲੀ ਦਿੱਤੇ ਬਿਨਾਂ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੇ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
YOLO ਤੋਂ YOLOv2 ਅਤੇ YOLOv3 ਤੱਕ, ਇਸ ਪਰਿਵਾਰ ਨੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਆਧੁਨਿਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ-ਅਧਾਰਿਤ ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਮਿਆਰ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਤਾਕਤ:
- ਉੱਚ ਫਰੇਮ ਦਰਾਂ 'ਤੇ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ।
- ਬਾਉਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ YOLOv2 ਅਤੇ YOLOv3 ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ:
- YOLO ਮਾਡਲ ਸਪੀਡ ਦੇ ਬਦਲੇ ਕੁਝ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਛੱਡ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਮਾਡਲ ਪਰਿਵਾਰਕ ਤੁਲਨਾ: ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਬਨਾਮ ਕੁਸ਼ਲਤਾ
ਜਦੋਂ R-CNN ਅਤੇ YOLO ਪਰਿਵਾਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਪਾਰ-ਆਫ ਹਨ। R-CNN ਪਰਿਵਾਰਕ ਮਾਡਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਤਿੰਨ-ਮੋਡਿਊਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਕਾਰਨ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਹੌਲੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, YOLO ਪਰਿਵਾਰ, ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਕੁਝ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਗੁਆਉਂਦੇ ਹੋਏ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਗਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲ ਪਰਿਵਾਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਫੈਸਲਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
R-CNN ਫੈਮਿਲੀ ਮਾਡਲ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਤਰਜੀਹੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ YOLO ਫੈਮਿਲੀ ਮਾਡਲ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ।
ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ ਤੋਂ ਪਰੇ: ਰੀਅਲ-ਵਰਲਡ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ
ਮਿਆਰੀ ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ ਕਾਰਜਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ-ਅਧਾਰਤ ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਨੇ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲੱਭੀ ਹੈ।
ਇਸਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੇ ਕਈ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਮੌਕੇ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ ਹਨ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਹੋਏ।
ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨ: ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਲਈ ਮਿਆਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ
ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਨੇਵੀਗੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਆਟੋਨੋਮਸ ਕਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲ ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲਿਆਂ, ਸਾਈਕਲ ਸਵਾਰਾਂ, ਹੋਰ ਕਾਰਾਂ, ਅਤੇ ਸੜਕ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਖਤਰਿਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਕੇ ਅਤੇ ਸਥਾਨਕ ਬਣਾਉਣ ਦੁਆਰਾ ਆਟੋਨੋਮਸ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ।
ਇਹ ਮਾਡਲ ਵਾਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਚੋਣਾਂ ਲੈਣ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਟੱਕਰਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦੇ ਹਨ, ਸਾਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਨੇੜੇ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਡਰਾਈਵਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮੌਜੂਦ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਪ੍ਰਚੂਨ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ
ਪ੍ਰਚੂਨ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੇ ਆਪਣੇ ਸੰਚਾਲਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ-ਅਧਾਰਿਤ ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਨੂੰ ਅਪਣਾਇਆ ਹੈ।
ਵਸਤੂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਸਟੋਰ ਸ਼ੈਲਫਾਂ 'ਤੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਟਰੈਕਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਰੀਸਟੌਕਿੰਗ ਅਤੇ ਸਟਾਕ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਾਲ ਲੈਸ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਚੋਰੀ ਦੀ ਰੋਕਥਾਮ ਅਤੇ ਦੁਕਾਨ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਐਡਵਾਂਸਮੈਂਟ
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ-ਅਧਾਰਤ ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸੈਕਟਰ ਵਿੱਚ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਧਨ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇਹ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸ-ਰੇ, ਐਮਆਰਆਈ ਸਕੈਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਡਾਕਟਰੀ ਤਸਵੀਰਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੈਂਸਰ ਜਾਂ ਖਰਾਬੀ ਵਿੱਚ ਅਸਧਾਰਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵਸਤੂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਚਿੰਤਾ ਦੇ ਖਾਸ ਸਥਾਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਉਜਾਗਰ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਦੀ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੁਆਰਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ
ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ਯੋਗ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜਨਤਕ ਸਥਾਨਾਂ, ਹਵਾਈ ਅੱਡਿਆਂ, ਅਤੇ ਆਵਾਜਾਈ ਕੇਂਦਰਾਂ ਵਿੱਚ ਭੀੜ ਨੂੰ ਦੇਖਣ, ਸ਼ੱਕੀ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਖ਼ਤਰਿਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰੋ।
ਇਹ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਗਾਤਾਰ ਵੀਡੀਓ ਫੀਡਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਕੇ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਲੰਘਣਾਵਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ, ਅਤੇ ਜਨਤਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਕੇ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨੂੰ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਮੌਜੂਦਾ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ-ਅਧਾਰਤ ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਅਜੇ ਵੀ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਚਿੰਤਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਵਸਤੂ ਦੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਹੋਰ ਮੁੱਖ ਸਮੱਸਿਆ ਵਿਰੋਧੀ ਹਮਲਿਆਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਲਚਕੀਲੇਪਣ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।
ਖੋਜਕਰਤਾ ਅਜੇ ਵੀ ਮਾਡਲ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹਨ।
ਮਲਟੀ-ਆਬਜੈਕਟ ਪਛਾਣ, ਵੀਡੀਓ ਆਬਜੈਕਟ ਟਰੈਕਿੰਗ, ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ 3D ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਚੱਲ ਰਹੀ ਖੋਜ ਦੇ ਨਾਲ, ਭਵਿੱਖ ਚਮਕਦਾਰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ।
ਸਾਨੂੰ ਜਲਦੀ ਹੀ ਹੋਰ ਵੀ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲ ਵਧਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।
ਸਿੱਟਾ
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੇ ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਯੁੱਗ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੋਈ ਹੈ। R-CNN ਅਤੇ YOLO ਪਰਿਵਾਰਾਂ ਨੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨਿਭਾਈਆਂ ਹਨ, ਹਰੇਕ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਵੱਖਰੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਹਨ।
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ-ਆਧਾਰਿਤ ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ ਸੈਕਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਤੱਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।
ਖੋਜ ਦੀ ਤਰੱਕੀ, ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਚਮਕਦਾਰ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਯੁੱਗ ਦੇ ਜਨਮ ਨੂੰ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਗਲੇ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ