Czy byłeś kiedyś pod wrażeniem zdolności aparatu Twojego smartfona do rozpoznawania twarzy na zdjęciu grupowym?
Być może byłeś zdumiony, jak samojezdne samochody płynnie poruszają się po ruchu ulicznym, identyfikując pieszych i inne pojazdy z niesamowitą dokładnością.
Te pozornie nadprzyrodzone osiągnięcia są możliwe dzięki wykrywaniu obiektów, fascynującemu przedmiotowi badań. Mówiąc najprościej, wykrywanie obiektów to identyfikacja i lokalizacja obiektów na zdjęciach lub filmach.
Jest to technologia, która pozwala komputerom „widzieć” i rozumieć otaczający je świat.
Ale jak działa ta niesamowita procedura? Widzimy to ma głębokie uczenie się zrewolucjonizował dziedzinę identyfikacji obiektów. Otwiera drogę dla szeregu aplikacji, które mają bezpośredni wpływ na nasze codzienne życie.
W tym poście przejdziemy przez fascynującą dziedzinę identyfikacji obiektów opartej na głębokim uczeniu się, dowiadując się, w jaki sposób może ona zmienić sposób, w jaki wchodzimy w interakcje z technologią.
Czym dokładnie jest wykrywanie obiektów?
Jeden z najbardziej podstawowa wizja komputerowa zadaniami jest wykrywanie obiektów, które polega na znajdowaniu i lokalizowaniu różnych elementów na obrazie lub filmie.
W porównaniu z klasyfikacją obrazu, w której określa się etykietę klasy każdego obiektu, wykrywanie obiektów idzie o krok dalej, nie tylko identyfikując obecność każdego obiektu, ale także rysując wokół niego obwiednie.
Dzięki temu możemy jednocześnie identyfikować rodzaje interesujących nas obiektów i precyzyjnie je lokalizować.
Możliwość wykrywania obiektów jest niezbędna w wielu zastosowaniach, m.in autonomiczna jazda, nadzór, rozpoznawanie twarzy i obrazowanie medyczne.
Aby sprostać temu trudnemu wyzwaniu z wyjątkową dokładnością i wydajnością w czasie rzeczywistym, techniki oparte na głębokim uczeniu się zmieniły wykrywanie obiektów.
Głębokie uczenie się stało się ostatnio potężną strategią przezwyciężania tych trudności, zmieniając branżę rozpoznawania obiektów.
Rodzina R-CNN i YOLO family to dwie dobrze znane rodziny modeli w identyfikacji obiektów, które zostaną zbadane w tym artykule.
Rodzina R-CNN: pionierskie wykrywanie obiektów
Wczesne badania nad rozpoznawaniem obiektów przyniosły znaczny postęp dzięki rodzinie R-CNN, która obejmuje R-CNN, Fast R-CNN i Faster R-CNN.
Dzięki architekturze składającej się z trzech modułów, R-CNN zaproponował regiony wykorzystujące CNN do wyodrębniania cech i klasyfikowania obiektów za pomocą liniowych maszyn SVM.
R-CNN miał rację, chociaż zajęło to trochę czasu, ponieważ wymagane były oferty regionów kandydujących. Zajął się tym Fast R-CNN, który zwiększył wydajność, łącząc wszystkie moduły w jeden model.
Dodając sieć propozycji regionów (RPN), która tworzyła i ulepszała propozycje regionów podczas szkolenia, szybszy R-CNN znacznie poprawił wydajność i osiągnął rozpoznawanie obiektów niemal w czasie rzeczywistym.
Od R-CNN do szybszego R-CNN
Rodzina R-CNN, co oznacza „Oparte na regionie Konwolucyjne sieci neuronowe”, jest pionierem w dziedzinie wykrywania obiektów.
Ta rodzina obejmuje R-CNN, Fast R-CNN i Faster R-CNN, które są zaprojektowane do rozwiązywania zadań związanych z lokalizacją i rozpoznawaniem obiektów.
Oryginalny R-CNN, wprowadzony w 2014 r., zademonstrował skuteczne wykorzystanie konwolucyjnych sieci neuronowych do wykrywania i lokalizacji obiektów.
Przyjęto trzyetapową strategię, która obejmowała sugestię regionu, ekstrakcję cech za pomocą CNN oraz klasyfikację obiektów za pomocą liniowych klasyfikatorów maszyny wektorów nośnych (SVM).
Po uruchomieniu Fast R-CNN w 2015 r. problemy z szybkością zostały rozwiązane poprzez połączenie propozycji regionu i klasyfikacji w jeden model, radykalnie skracając czas szkolenia i wnioskowania.
Szybszy R-CNN, wydany w 2016 r., poprawił szybkość i dokładność, włączając Regionalną Sieć Propozycji (RPN) podczas szkolenia, aby szybko proponować i korygować obszary.
W rezultacie Faster R-CNN stał się jednym z wiodących algorytmów do zadań związanych z wykrywaniem obiektów.
Włączenie klasyfikatorów SVM miało kluczowe znaczenie dla sukcesu rodziny R-CNN, zmieniając obszar wizji komputerowej i torując drogę dla przyszłych osiągnięć w wykrywaniu obiektów opartym na głębokim uczeniu się.
Silne strony:
- Wysoka dokładność wykrywania obiektów lokalizacji.
- Dokładność i wydajność są równoważone przez ujednoliconą konstrukcję szybszego R-CNN.
Słabości:
- Wnioskowanie z R-CNN i Fast R-CNN może być dość pracochłonne.
- Aby szybszy R-CNN działał jak najlepiej, wciąż może być potrzebnych wiele regionalnych propozycji.
Rodzina YOLO: Wykrywanie obiektów w czasie rzeczywistym
Rodzina YOLO, oparta na koncepcji „patrzysz tylko raz”, kładzie nacisk na rozpoznawanie obiektów w czasie rzeczywistym, rezygnując z precyzji.
Oryginalny model YOLO składał się z pojedynczej sieci neuronowej, która bezpośrednio przewidywała obwiednie i etykiety klas.
Pomimo mniejszej dokładności przewidywania, YOLO może działać z prędkością do 155 klatek na sekundę. YOLOv2, znany również jako YOLO9000, wyeliminował niektóre niedociągnięcia oryginalnego modelu, przewidując 9,000 XNUMX klas obiektów i uwzględniając kotwice dla bardziej solidnych prognoz.
YOLOv3 poprawiło się jeszcze bardziej dzięki bardziej rozbudowanej sieci detektorów cech.
Wewnętrzne funkcjonowanie rodziny YOLO
Modele identyfikacji obiektów z rodziny YOLO (You Only Look Once) okazały się znaczącym osiągnięciem w wizji komputerowej.
YOLO, które zostało wprowadzone w 2015 roku, nadaje priorytet szybkości i identyfikacji obiektów w czasie rzeczywistym poprzez bezpośrednie przewidywanie ramek ograniczających i etykiet klas.
Chociaż poświęca się pewną precyzję, analizuje zdjęcia w czasie rzeczywistym, co czyni go przydatnym w aplikacjach, w których czas jest krytyczny.
YOLOv2 zawiera kotwice do radzenia sobie z różnymi skalami przedmiotów i przeszkolony na wielu zestawach danych, aby przewidzieć ponad 9,000 klas obiektów.
W 2018 roku YOLOv3 jeszcze bardziej rozszerzył rodzinę o głębszą sieć detektorów cech, zwiększając dokładność bez poświęcania wydajności.
Rodzina YOLO przewiduje prostokąty ograniczające, prawdopodobieństwa klas i wyniki obiektywności, dzieląc obraz na siatkę. Skutecznie łączy szybkość i precyzję, dzięki czemu można go dostosować do użytku w pojazdy autonomiczne, nadzór, opieka zdrowotna i inne dziedziny.
Seria YOLO zmieniła identyfikację obiektów, dostarczając rozwiązania w czasie rzeczywistym bez poświęcania znacznej dokładności.
Od YOLO do YOLOv2 i YOLOv3, ta rodzina poczyniła znaczne postępy w ulepszaniu rozpoznawania obiektów w różnych branżach, ustanawiając standard dla nowoczesnych systemów wykrywania obiektów opartych na głębokim uczeniu się.
Silne strony:
- Wykrywanie obiektów w czasie rzeczywistym przy dużej liczbie klatek na sekundę.
- W YOLOv2 i YOLOv3 wprowadzono stabilność przewidywań obwiedni.
Słabości:
- Modele YOLO mogą zrezygnować z pewnej dokładności w zamian za szybkość.
Porównanie rodzin modeli: dokładność a wydajność
Kiedy porównuje się rodziny R-CNN i YOLO, jasne jest, że dokładność i wydajność to ważne kompromisy. Modele rodziny R-CNN wyróżniają się dokładnością, ale są wolniejsze podczas wnioskowania ze względu na ich trzymodułową architekturę.
Z drugiej strony rodzina YOLO stawia na wydajność w czasie rzeczywistym, zapewniając wyjątkową szybkość przy utracie pewnej precyzji. Wybór między tymi rodzinami modeli zależy od specyficznych wymagań aplikacji.
Modele z rodziny R-CNN mogą być preferowane w przypadku obciążeń wymagających ekstremalnej precyzji, podczas gdy modele z rodziny YOLO nadają się do zastosowań w czasie rzeczywistym.
Poza rozpoznawaniem obiektów: zastosowania w świecie rzeczywistym
Poza standardowymi zadaniami rozpoznawania obiektów, wykrywanie obiektów oparte na głębokim uczeniu się znalazło wiele zastosowań.
Jego zdolność adaptacji i precyzja stworzyły nowe możliwości w różnych sektorach, rozwiązując skomplikowane wyzwania i przekształcając firmy.
Pojazdy autonomiczne: wyznaczanie standardów bezpiecznej jazdy
Wykrywanie obiektów ma kluczowe znaczenie w samochodach autonomicznych, aby zapewnić bezpieczną i niezawodną nawigację.
Modele głębokiego uczenia się dostarczają krytyczne informacje dla autonomicznych systemów jazdy poprzez rozpoznawanie i lokalizowanie pieszych, rowerzystów, innych samochodów i możliwych zagrożeń na drodze.
Modele te pozwalają pojazdom dokonywać wyborów w czasie rzeczywistym i zapobiegać kolizjom, przybliżając nas do przyszłości, w której samojezdne samochody będą współistnieć z ludzkimi kierowcami.
Zwiększenie wydajności i bezpieczeństwa w branży detalicznej
Branża detaliczna przyjęła wykrywanie obiektów oparte na głębokim uczeniu się, aby znacznie usprawnić swoją działalność.
Wykrywanie obiektów pomaga w identyfikacji i śledzeniu produktów na półkach sklepowych, umożliwiając skuteczniejsze uzupełnianie zapasów i ograniczenie sytuacji braku zapasów.
Ponadto systemy monitoringu wyposażone w algorytmy wykrywania obiektów pomagają w zapobieganiu kradzieży i utrzymaniu bezpieczeństwa sklepu.
Postęp w obrazowaniu medycznym w opiece zdrowotnej
Wykrywanie obiektów oparte na głębokim uczeniu się stało się kluczowym narzędziem obrazowania medycznego w sektorze opieki zdrowotnej.
Pomaga lekarzom w wykrywaniu nieprawidłowości na zdjęciach rentgenowskich, skanach MRI i innych obrazach medycznych, takich jak nowotwory lub wady rozwojowe.
Identyfikacja obiektów pomaga we wczesnej diagnostyce i planowaniu leczenia, identyfikując i podkreślając określone miejsca zainteresowania.
Zwiększanie bezpieczeństwa dzięki bezpieczeństwu i nadzorowi
Wykrywanie obiektów może być niezwykle przydatne w zastosowaniach związanych z bezpieczeństwem i monitoringiem.
Algorytmy głębokiego uczenia pomagaj obserwować tłumy, identyfikując podejrzane zachowania i wykrywając potencjalne zagrożenia w miejscach publicznych, na lotniskach i węzłach komunikacyjnych.
Systemy te mogą ostrzegać specjalistów ds. bezpieczeństwa w czasie rzeczywistym, stale oceniając kanały wideo, zapobiegając naruszeniom bezpieczeństwa i zapewniając bezpieczeństwo publiczne.
Bieżące przeszkody i perspektywy na przyszłość
Pomimo znacznych postępów w wykrywaniu obiektów opartym na głębokim uczeniu się, problemy pozostają. Prywatność danych jest poważnym problemem, ponieważ wykrywanie obiektów często wiąże się z zarządzaniem wrażliwymi informacjami.
Innym kluczowym problemem jest zapewnienie odporności na ataki przeciwnika.
Naukowcy wciąż szukają sposobów na zwiększenie uogólnienia i interpretowalności modelu.
Dzięki trwającym badaniom koncentrującym się na identyfikacji wielu obiektów, śledzeniu obiektów wideo i rozpoznawaniu obiektów 3D w czasie rzeczywistym, przyszłość wydaje się jasna.
Wkrótce powinniśmy spodziewać się jeszcze bardziej precyzyjnych i wydajnych rozwiązań, ponieważ modele głębokiego uczenia się wciąż się rozwijają.
Wnioski
Głębokie uczenie się zmieniło wykrywanie obiektów, zapoczątkowując erę większej precyzji i wydajności. Rodziny R-CNN i YOLO odegrały kluczową rolę, z których każda ma odrębne możliwości dla określonych aplikacji.
Identyfikacja obiektów oparta na głębokim uczeniu rewolucjonizuje sektory oraz poprawia bezpieczeństwo i wydajność, od pojazdów autonomicznych po opiekę zdrowotną.
Przyszłość wykrywania obiektów wydaje się jaśniejsza niż kiedykolwiek w miarę postępów w badaniach, rozwiązywaniu problemów i odkrywaniu nowych obszarów.
Jesteśmy świadkami narodzin nowej ery w wizji komputerowej, gdy wykorzystujemy moc głębokiego uczenia się, z wykrywaniem obiektów na czele.
Dodaj komentarz