ایا تاسو کله هم په ډله ایز عکس کې د مخونو پیژندلو لپاره ستاسو د سمارټ فون کیمرې وړتیا څخه متاثر شوي یاست؟
شاید تاسو حیران شوي یاست چې څنګه پخپله موټر چلونکي موټرونه په بې ساري ډول ترافیک حرکت کوي ، پیاده چلونکي او نور وسایط د نه منلو وړ دقت سره پیژني.
دا ښکاري فوق العاده لاسته راوړنې د څیز کشف له لارې ممکنه شوي، د څیړنې یوه زړه پورې موضوع. په ساده ډول وویل شول، د شیانو کشف د عکسونو یا ویډیوګانو دننه د شیانو پیژندنه او ځایی کول دي.
دا هغه ټیکنالوژي ده چې کمپیوټر ته اجازه ورکوي چې د دوی شاوخوا نړۍ "وګوري" او درک کړي.
مګر دا د نه منلو وړ طرزالعمل څنګه کار کوي؟ موږ دا ګورو ژوره زده کړه لري د شیانو د پیژندنې ساحه کې انقلاب راغلی. دا د غوښتنلیکونو لړۍ لپاره لاره پرانیزي چې زموږ په ورځني ژوند مستقیم تاثیر لري.
په دې پوسټ کې، موږ به د ژورې زده کړې پر بنسټ د څیز پیژندنې په زړه پورې ساحې ته لاړ شو، دا زده کړه چې دا څنګه د ټیکنالوژۍ سره د تعامل د لارې د بیا جوړولو وړتیا لري.
په حقیقت کې د اعتراض کشف څه شی دی؟
یو له خورا ډیر د کمپیوټر بنسټیز لید دندې د شیانو کشف کول دي، کوم چې په عکس یا ویډیو کې د مختلفو شیانو موندل او موندل شامل دي.
کله چې د عکس ډلبندۍ سره پرتله کیږي، چیرې چې د هر څیز ټولګي لیبل ټاکل کیږي، د اعتراض کشف نه یوازې د هر څیز شتون په ګوته کولو سره یو ګام نور هم ځي بلکې د هر یو شاوخوا د بانډینګ بکسونه هم رسموي.
د پایلې په توګه، موږ کولی شو په ورته وخت کې د ګټو شیانو ډولونه وپیژنو او په دقیق ډول یې پیدا کړو.
د شیانو کشف کولو وړتیا د ډیری غوښتنلیکونو لپاره اړینه ده، په شمول خپلواکي موټر چلولنظارت، د مخ پیژندنه، او طبي عکس اخیستل.
د غوره دقت او ریښتیني وخت فعالیت سره د دې ستونزمن ننګونې اداره کولو لپاره ، د ژورې زده کړې پراساس تخنیکونو د څیز کشف بدل کړی.
ژوره زده کړه پدې وروستیو کې د دې ستونزو د بریالي کولو لپاره د یوې قوي ستراتیژۍ په توګه راڅرګنده شوې، د اعتراض پیژندنې صنعت بدلوي.
د R-CNN کورنۍ او د YOLO کورنۍ د شیانو په پیژندنه کې دوه مشهور ماډل کورنۍ دي چې پدې مقاله کې به وڅیړل شي.
د R-CNN کورنۍ: مخکښ څیز کشف
د څیز پیژندنې لومړنۍ څیړنې د R-CNN کورنۍ څخه مننه د پام وړ پرمختګونو شاهد و چې پدې کې R-CNN، تیز R-CNN، او چټک R-CNN شامل دي.
د دې درې ماډل جوړښت سره، د R-CNN وړاندیز شوي سیمې د ځانګړتیاوو د استخراج لپاره CNN کارولې، او د لینر SVMs په کارولو سره محرم توکي.
R-CNN سمه وه، که څه هم دا یو څه وخت نیولی ځکه چې د کاندید د سیمې داوطلبۍ ته اړتیا وه. دا د فاسټ R-CNN لخوا معامله شوې، کوم چې ټول ماډلونه په یو واحد ماډل کې یوځای کولو سره موثریت زیات کړی.
د سیمې پروپوزل شبکې (RPN) په اضافه کولو سره چې د روزنې پرمهال یې د سیمې وړاندیزونه رامینځته کړي او ښه کړي، ګړندي R-CNN د پام وړ فعالیت ښه کړی او نږدې د ریښتیني وخت اعتراض پیژندنه یې ترلاسه کړې.
له R-CNN څخه ګړندی R-CNN ته
د R-CNN کورنۍ، کوم چې د "سیمې پر بنسټ ولاړ دی Convolutional عصبي شبکې، د شیانو په موندلو کې پرمختګ کړی.
پدې کورنۍ کې R-CNN، چټک R-CNN، او چټک R-CNN شامل دي، چې ټول د اعتراض ځایی کولو او پیژندنې دندو سره د مبارزې لپاره ډیزاین شوي.
اصلي R-CNN، چې په 2014 کې معرفي شو، د اعتراض کشف او ځایی کولو لپاره د عصبي عصبي شبکو بریالۍ کارول وښودل.
دې درې مرحلې ستراتیژي نیولې چې پکې د سیمې وړاندیز ، د CNN سره د فیچر استخراج ، او د خطي ملاتړ ویکتور ماشین (SVM) کټګوریو سره د اعتراض طبقه بندي شامله وه.
په 2015 کې د فاسټ R-CNN په لاره اچولو وروسته، د سرعت ستونزې د سیمې وړاندیز او طبقه بندي په یو واحد ماډل کې یوځای کولو سره حل شوې، په ډراماتیک ډول د روزنې او اټکل وخت کمول.
چټک R-CNN، چې په 2016 کې خپور شو، د سیمې د وړاندیز کولو او بیاکتنې لپاره د روزنې په جریان کې د سیمې وړاندیز شبکې (RPN) په شمول د سرعت او دقت ښه والی.
د پایلې په توګه، ګړندی R-CNN خپل ځان د شیانو کشف کولو دندو لپاره د یو مخکښ الګوریتم په توګه رامینځته کړی.
د SVM کټګوریو شاملول د R-CNN کورنۍ بریالیتوب لپاره خورا مهم و، د کمپیوټر لید ساحه بدله کړه او د ژورې زده کړې پر بنسټ د څیز کشف کې د راتلونکو لاسته راوړنو لپاره لاره هواره کړه.
ځواک:
- د لوړ ځایی کولو څیز کشف دقت.
- دقت او موثریت د ګړندي R-CNN متحد ډیزاین لخوا متوازن دي.
کمزوری:
- د R-CNN او ګړندي R-CNN سره اټکل خورا ګران کیدی شي.
- د دې لپاره چې R-CNN په خپل غوره کار وکړي، ډیری سیمه ایز وړاندیزونه ممکن لاهم اړین وي.
د YOLO کورنۍ: په ریښتیني وخت کې د شیانو کشف
د YOLO کورنۍ، د "تاسو یوازې یو ځل وګورئ" مفهوم پراساس د ریښتیني وخت د شیانو پیژندلو باندې ټینګار کوي پداسې حال کې چې دقیقیت قرباني کوي.
د YOLO اصلي ماډل د یو واحد عصبي شبکه څخه جوړه وه چې په مستقیم ډول د بونډینګ بکسونو او ټولګي لیبلونو وړاندوینه کوي.
د لږ وړاندوینې دقت سره سره، YOLO کولی شي په هر ثانیه کې تر 155 فریمونو سرعت سره کار وکړي. YOLOv2، چې د YOLO9000 په نوم هم پیژندل کیږي، د 9,000 اعتراض ټولګیو وړاندوینې او د لا قوي وړاندوینو لپاره د لنگر بکسونو په شمول د اصلي ماډل ځینې نیمګړتیاوې په ګوته کړې.
YOLOv3 لا نور هم ښه شوی، د یوې پراخې ځانګړتیاوې کشف کونکي شبکې سره.
د YOLO کورنۍ داخلي کارونه
په YOLO (تاسو یوازې یو ځل وګورئ) کورنۍ کې د څیز پیژندنې ماډلونه د کمپیوټر لید کې د پام وړ لاسته راوړنې په توګه راپورته شوي.
YOLO، کوم چې په 2015 کې معرفي شوی، د سرعت او د حقیقي وخت د شیانو پیژندنې ته لومړیتوب ورکوي په مستقیم ډول د بونډینګ بکسونو او ټولګي لیبلونو اټکل کولو سره.
که څه هم یو څه دقیقیت قرباني کیږي ، دا په ریښتیني وخت کې عکسونه تحلیلوي ، دا د وخت مهم غوښتنلیکونو لپاره ګټور کوي.
YOLOv2 د متنوع توکو پیمانه سره معامله کولو لپاره د لنگر بکسونه شامل کړي او په ډیری ډیټاسیټونو کې روزل شوي ترڅو د 9,000 څخه ډیر څیز ټولګیو اټکل وکړي.
په 2018 کې، YOLOv3 کورنۍ نوره هم د یوې ژورې فیچر کشف کونکي شبکې سره وده کړې، د فعالیت قرباني کولو پرته دقت لوړول.
د YOLO کورنۍ د عکس په ویشلو سره د محدودو بکسونو، د ټولګي احتمالات، او د اعتراض نمرې وړاندوینه کوي. دا په اغیزمنه توګه سرعت او دقت سره ترکیب کوي، دا د کارولو لپاره د تطبیق وړ کوي خودمختاره موټرېد څارنې، روغتیا پاملرنې، او نورو برخو کې.
د YOLO لړۍ د پام وړ دقت قرباني کولو پرته د ریښتیني وخت حلونو چمتو کولو سره د اعتراض پیژندنه بدله کړې.
له YOLO څخه YOLOv2 او YOLOv3 ته، دې کورنۍ په صنعتونو کې د څیز پیژندنې په ښه کولو کې د پام وړ پرمختګونه کړي، د عصري ژورې زده کړې پر بنسټ د اعتراض کشف سیسټمونو لپاره معیار رامینځته کړی.
ځواک:
- په لوړ فریم نرخونو کې په ریښتیني وخت کې د شیانو کشف کول.
- د باؤنډینګ بکس وړاندوینې کې ثبات په YOLOv2 او YOLOv3 کې معرفي شوی.
کمزوری:
- د YOLO ماډلونه کولی شي د سرعت په بدل کې یو څه دقت پریږدي.
د ماډل کورنۍ پرتله کول: دقت او موثریت
کله چې د R-CNN او YOLO کورنۍ پرتله کیږي، دا روښانه ده چې دقت او موثریت مهم تجارتونه دي. د R-CNN کورنۍ ماډلونه په دقت کې ښه دي مګر د دوی د درې ماډل جوړښت له امله د انټرنېشن پرمهال ورو دي.
له بلې خوا د YOLO کورنۍ د ریښتیني وخت فعالیت ته لومړیتوب ورکوي ، د یو څه دقیقیت له لاسه ورکولو پرمهال د پام وړ سرعت چمتو کوي. د دې ماډل کورنیو ترمنځ پریکړه د غوښتنلیک د ځانګړو اړتیاو له مخې ټاکل کیږي.
د R-CNN کورنۍ ماډلونه د کاري بارونو لپاره غوره کیدی شي چې خورا دقیقیت ته اړتیا لري ، پداسې حال کې چې د YOLO کورنۍ ماډلونه د ریښتیني وخت غوښتنلیکونو لپاره مناسب دي.
د څیز پیژندنې هاخوا: د ریښتیني نړۍ غوښتنلیکونه
د معیاري څیز پیژندنې دندو هاخوا ، د ژورې زده کړې پراساس د څیز کشف د کارولو پراخه لړۍ موندلې.
د دې تطابق او دقت په مختلفو سکتورونو کې نوي فرصتونه رامینځته کړي ، پیچلې ننګونې حل کړي او سوداګرۍ بدل کړي.
خودمختاره موټرې: د خوندي موټر چلولو لپاره معیار ټاکل
د خوندي او د باور وړ نیویګیشن ډاډ ترلاسه کولو لپاره په خپلواکو موټرو کې د څیز کشف کول خورا مهم دي.
د ژورې زده کړې موډلونه د پیاده چلونکو، بایسکل ځغلوونکو، نورو موټرو او د سړک د احتمالي خطرونو په پیژندلو او ځایی کولو سره د خپلواک موټر چلولو سیسټمونو لپاره مهم معلومات چمتو کړئ.
دا ماډلونه موټرو ته اجازه ورکوي چې په ریښتیني وخت کې انتخاب وکړي او د ټکرونو مخه ونیسي، موږ داسې راتلونکي ته نږدې کوو چې په کې د ځان چلولو موټرونه د انساني چلوونکو سره یوځای شتون لري.
په پرچون صنعت کې د موثریت او امنیت زیاتوالی
پرچون سوداګرۍ د ژورې زده کړې پراساس اعتراض کشف کړی ترڅو خپل عملیات خورا ښه کړي.
د شیانو کشف د پلورنځي الماریو کې د محصولاتو پیژندلو او تعقیب کې مرسته کوي ، د لا ډیر مؤثره ذخیره کولو او د سټاک څخه بهر حالتونو کمولو ته اجازه ورکوي.
سربیره پردې ، د څارنې سیسټمونه چې د اعتراض کشف الګوریتمونو سره مجهز دي د غلا مخنیوي او د پلورنځي امنیت ساتلو کې مرسته کوي.
په روغتیایی پاملرنې کې د طبي امیجنگ پرمختګ
د ژورې زده کړې پراساس د اعتراض کشف د روغتیا پاملرنې سکتور کې د طبي عکس العمل یوه حیاتي وسیله ګرځیدلې.
دا د روغتیا پاملرنې متخصصینو سره د ایکس رې ، MRI سکینونو ، او نورو طبي عکسونو لکه سرطان یا خرابوالي کې د غیر معمولي کیدو په ګوته کولو کې مرسته کوي.
د شیانو پیژندنه د اندیښنې د ځانګړو ځایونو په پیژندلو او روښانه کولو سره د لومړني تشخیص او درملنې پلان کولو کې مرسته کوي.
د امنیت او څارنې له لارې د خوندیتوب لوړول
د څیز کشف کول په امنیت او نظارت غوښتنلیکونو کې په زړه پوري ګټور کیدی شي.
د ژورې زده کړې الګوریتم په عامه ځایونو، هوايي ډګرونو او ترانسپورتي مرکزونو کې د احتمالي خطرونو په موندلو کې د ګڼې ګوڼې د څار، د مشکوک چلند په پیژندلو کې مرسته وکړئ.
دا سیسټمونه کولی شي په ریښتیني وخت کې د ویډیو فیډونو ارزولو ، د امنیت سرغړونو مخنیوي ، او د عامه خوندیتوب تضمین کولو له لارې امنیت مسلکيانو ته خبرداری ورکړي.
اوسني خنډونه او راتلونکي امکانات
د ژورې زده کړې پر بنسټ د څیز کشف کې د پام وړ پرمختګونو سره سره، ستونزې پاتې دي. د معلوماتو محرمیت یوه جدي اندیښنه ده، ځکه چې د شیانو کشف په مکرر ډول د حساس معلوماتو اداره کولو ته اړتیا لري.
بله مهمه ستونزه د مخالفو بریدونو په وړاندې د مقاومت ډاډمن کول دي.
څیړونکي لاهم د ماډل عمومي کولو او تشریح کولو لپاره د لارو چارو په لټه کې دي.
د روانو څیړنو سره چې د څو شیانو پیژندلو، د ویډیو اعتراض تعقیب، او په ریښتیني وخت کې د 3D څیز پیژندلو باندې تمرکز کوي، راتلونکی روښانه ښکاري.
موږ باید په لنډ وخت کې د لا زیاتو دقیقو او اغیزمنو حلونو تمه وکړو ځکه چې د ژورې زده کړې موډل وده کوي.
پایله
ژورې زده کړې د شیانو موندنه بدله کړې، د ډیر دقت او موثریت دوره پیل کوي. د R-CNN او YOLO کورنیو مهم رول لوبولی دی، هر یو د ځانګړو غوښتنلیکونو لپاره جلا وړتیاوې لري.
د ژورې زده کړې پراساس د څیز پیژندنه په سکتورونو کې انقلاب رامینځته کوي او د خوندیتوب او موثریت وده کوي ، له خپلواکو موټرو څخه تر روغتیا پاملرنې پورې.
د څیز کشف راتلونکی د پخوا په پرتله روښانه ښکاري لکه څنګه چې د څیړنې پرمختګ، د ستونزو حل او د نویو ساحو سپړنه.
موږ د کمپیوټر لید کې د نوي عمر د زیږون شاهدان یو ځکه چې موږ د ژورې زده کړې ځواک په غاړه اخلو، د څیز موندلو لاره رهبري کوي.
یو ځواب ورکړئ ووځي