ڇا توهان ڪڏهن متاثر ٿيا آهيو پنهنجي سمارٽ فون جي ڪئميرا جي گروپ فوٽو ۾ چهرن کي سڃاڻڻ جي صلاحيت کان؟
شايد توهان حيران ٿي ويا آهيو ته ڪيئن خود ڊرائيونگ ڪارون بغير ڪنهن ٽريفڪ کي نيويگيٽ ڪن ٿيون، پيادلن ۽ ٻين گاڏين جي سڃاڻپ ناقابل اعتماد درستگي سان.
اهي بظاهر مافوق الفطرت ڪاميابيون ممڪن ڪيون ويون آهن اعتراض جي ڳولا، تحقيق جو هڪ دلچسپ موضوع. بس چيو وڃي ٿو، اعتراض جي ڳولا تصويرن يا وڊيوز اندر شين جي سڃاڻپ ۽ مقامي ڪرڻ آهي.
اها ٽيڪنالاجي آهي جيڪا ڪمپيوٽرن کي "ڏس" ۽ انهن جي چوڌاري دنيا کي سمجهڻ جي اجازت ڏئي ٿي.
پر هي ناقابل عمل عمل ڪيئن ڪم ڪندو؟ اسان اهو ڏسي رهيا آهيون عميق سکيا آهي اعتراض جي سڃاڻپ واري علائقي ۾ انقلاب آڻي ڇڏيو. اهو ايپليڪيشنن جي هڪ صف لاءِ رستو کولي رهيو آهي جيڪي اسان جي روزاني زندگي تي سڌو اثر رکن ٿا.
هن پوسٽ ۾، اسان گہرے سکيا جي بنياد تي اعتراض جي سڃاڻپ جي دلچسپ دائري جي ذريعي وڃون ٿا، اهو سکڻ جي ڪهڙي طريقي سان اسان کي ٽيڪنالاجي سان لهه وچڙ ۾ تبديل ڪرڻ جي صلاحيت آهي.
اصل ۾ اعتراض جي چڪاس ڇا آهي؟
سڀ کان وڌيڪ ڪمپيوٽر جو بنيادي تصور ٽاسڪ اعتراض جي ڳولا آهي، جنهن ۾ هڪ تصوير يا وڊيو ۾ مختلف شيون ڳولڻ ۽ ڳولڻ شامل آهي.
جڏهن تصوير جي درجه بندي سان مقابلو ڪيو ويندو آهي، جتي هر شئي جي درجي جو ليبل طئي ڪيو ويندو آهي، اعتراض جي سڃاڻپ هڪ قدم اڳتي وڌي ٿي نه صرف هر شئي جي موجودگي جي سڃاڻپ ڪندي پر هر هڪ جي چوڌاري بائونڊنگ باڪس پڻ ٺاهيندي.
نتيجي طور، اسان هڪ ئي وقت ۾ دلچسپي جي شين جي قسمن جي سڃاڻپ ڪري سگهون ٿا ۽ انهن کي درست طور تي ڳولي سگهون ٿا.
شين کي ڳولڻ جي صلاحيت ڪيترن ئي ايپليڪيشنن لاء ضروري آهي، بشمول خودمختيار گاڏي، نگراني، منهن جي سڃاڻپ، ۽ طبي تصوير.
شاندار درستگي ۽ حقيقي وقت جي ڪارڪردگي سان هن مشڪل چيلنج کي سنڀالڻ لاءِ، گہرے سکيا تي ٻڌل ٽيڪنڪ شئي جي ڳولا کي تبديل ڪري ڇڏيو آهي.
ڊيپ لرننگ تازو ئي انهن مشڪلاتن کي منهن ڏيڻ لاءِ هڪ طاقتور حڪمت عملي طور سامهون آئي آهي، اعتراض جي سڃاڻپ واري صنعت کي تبديل ڪندي.
R-CNN خاندان ۽ YOLO خاندان آبجیکٹ جي سڃاڻپ ۾ ٻه مشهور ماڊل خاندان آهن جن کي هن مضمون ۾ جانچيو ويندو.
آر-سي اين اين فيملي: پائينئرنگ آبجیکٹ ڊيٽيڪشن
آر-سي اين اين خاندان جي شڪرگذاري جي ابتدائي آبجیکٹ جي سڃاڻپ جي تحقيق ۾ ڪافي واڌارو ڏسڻ ۾ آيو، جنهن ۾ R-CNN، فاسٽ R-CNN، ۽ تيز R-CNN شامل آهن.
ان جي ٽن ماڊل آرڪيٽيڪچر سان، R-CNN تجويز ڪيل علائقن کي CNN استعمال ڪيو خاصيتون ڪڍڻ لاءِ، ۽ درجه بندي ڪيل شيون لڪير SVMs استعمال ڪندي.
R-CNN صحيح هو، جيتوڻيڪ ان ۾ ڪجهه وقت لڳي ويو ڇاڪاڻ ته اميدوار علائقي جون بوليون گهربل هيون. اهو فاسٽ R-CNN پاران ڊيل ڪيو ويو، جنهن سڀني ماڊلز کي هڪ ماڊل ۾ ضم ڪندي ڪارڪردگي وڌائي.
ريجن پروپوزل نيٽ ورڪ (RPN) شامل ڪرڻ سان جنهن تربيت دوران علائقي جون تجويزون ٺاهي ۽ بهتر ڪيون، تيزيءَ سان R-CNN ڪافي حد تائين ڪارڪردگي بهتر ڪئي ۽ تقريبن حقيقي وقت اعتراض جي سڃاڻپ حاصل ڪئي.
R-CNN کان تيز R-CNN تائين
R-CNN خاندان، جنهن جو مطلب آهي "علائقي تي ٻڌل Convolutional Neural Networks " اعتراض جي ڳولا ۾ اڳڀرائي ڪئي آهي.
هن خاندان ۾ R-CNN، فاسٽ R-CNN، ۽ تيز R-CNN شامل آهن، جيڪي سڀئي شيون لوڪلائيزيشن ۽ سڃاڻپ جي ڪمن کي حل ڪرڻ لاءِ ٺهيل آهن.
اصل R-CNN، 2014 ۾ متعارف ڪرايو ويو، اعتراض جي ڳولا ۽ لوڪلائيزيشن لاء ڪنوولوشنل نيورل نيٽ ورڪ جي ڪامياب استعمال جو مظاهرو ڪيو.
اهو هڪ ٽي قدم واري حڪمت عملي اختيار ڪئي جنهن ۾ علائقي جي تجويز، هڪ CNN سان خصوصيت ڪڍڻ، ۽ لڪير سپورٽ ویکٹر مشين (SVM) درجيبندي سان اعتراض جي درجه بندي شامل هئي.
2015 ۾ فاسٽ R-CNN جي شروعات کان پوء، رفتار جي مسئلن کي حل ڪيو ويو علائقي جي تجويز ۽ درجه بندي کي هڪ واحد ماڊل ۾ گڏ ڪري، ڊرامائي طور تي تربيت ۽ انفرنس جي وقت کي گهٽائي.
تيز R-CNN، 2016 ۾ جاري ڪيو ويو، تيز رفتار ۽ درستي کي شامل ڪري ريجن پروپوزل نيٽ ورڪ (RPN) کي تربيت دوران تيزيءَ سان علائقن جي تجويز ۽ نظرثاني ڪرڻ لاءِ.
نتيجي طور، تيز R-CNN پاڻ کي قائم ڪيو آهي هڪ اهم الگورتھم جي طور تي اعتراض ڳولڻ جي ڪمن لاءِ.
R-CNN خاندان جي ڪاميابيءَ لاءِ SVM درجيبندي ڪندڙن جو شامل ٿيڻ، ڪمپيوٽر جي ويزن جي علائقي کي تبديل ڪرڻ ۽ گہرے سکيا جي بنياد تي اعتراض جي ڳولا ۾ مستقبل جي ڪاميابين لاءِ رستو قائم ڪرڻ لاءِ اهم هو.
طاقت
- هاء لوڪلائيزيشن اعتراض جي چڪاس جي درستگي.
- درستگي ۽ ڪارڪردگي تيز R-CNN جي متحد ڊيزائن سان متوازن آهن.
ماڻهون:
- R-CNN ۽ فاسٽ R-CNN سان انفرنس ڪافي محنتي ٿي سگھي ٿو.
- تيزيءَ سان R-CNN جي ڪم ڪرڻ لاءِ، تمام گهڻيون علائقائي تجويزون اڃا به ضروري هونديون.
YOLO خانداني: اصل وقت ۾ اعتراض جي ڳولا
YOLO خاندان، "توهان صرف هڪ ڀيرو ڏسو" جي تصور تي ٻڌل آهي حقيقي وقت اعتراض جي سڃاڻپ تي زور ڏئي ٿو جڏهن صحيحيت جي قرباني.
اصل YOLO ماڊل هڪ واحد نيورل نيٽ ورڪ تي مشتمل آهي جيڪو سڌو سنئون بائونڊنگ باڪس ۽ ڪلاس ليبل جي اڳڪٿي ڪري ٿو.
گھٽ اڳڪٿي جي درستگي جي باوجود، YOLO 155 فريم في سيڪنڊ جي رفتار تي ڪم ڪري سگھي ٿو. YOLOv2، جيڪو پڻ YOLO9000 جي نالي سان سڃاتو وڃي ٿو، 9,000 آبجیکٹ طبقن جي اڳڪٿي ڪندي ۽ وڌيڪ مضبوط اڳڪٿين لاءِ اينڪر باڪس سميت ڪجهه اصل ماڊل جي خامين کي دور ڪيو.
YOLOv3 اڃا به وڌيڪ بهتر، وڌيڪ وسيع خصوصيت ڊيڪٽر نيٽ ورڪ سان.
YOLO خاندان جي اندروني ڪم
YOLO (You Only Look One One) خاندان ۾ اعتراض جي سڃاڻپ جا ماڊل ڪمپيوٽر ويزن ۾ هڪ قابل ذڪر ڪاميابي جي طور تي سامهون آيا آهن.
YOLO، جيڪو 2015 ۾ متعارف ڪرايو ويو، رفتار ۽ حقيقي وقت اعتراض جي سڃاڻپ کي ترجيح ڏئي ٿو سڌو سنئون بائونڊنگ باڪس ۽ ڪلاس ليبلز جي توقع ڪندي.
جيتوڻيڪ ڪجهه درستگي قربان ڪئي وئي آهي، اهو حقيقي وقت ۾ فوٽوز جو تجزيو ڪري ٿو، ان کي وقت جي نازڪ ايپليڪيشنن لاء مفيد بڻائي ٿو.
YOLOv2 شامل ڪيو لنگر باڪس متنوع شين جي اسڪيلن سان ڊيل ڪرڻ لاءِ ۽ 9,000 کان وڌيڪ آبجیکٹ طبقن جي توقع ڪرڻ لاءِ ڪيترن ئي ڊيٽا سيٽن تي تربيت ڪئي وئي.
2018 ۾، YOLOv3 خاندان کي اڃا به وڌيڪ اونڌو ڪيو، هڪ تمام گهڻي فيچر ڊيڪٽر نيٽ ورڪ سان، ڪارڪردگي کي قربان ڪرڻ کان سواءِ درستگي کي وڌايو.
YOLO خاندان اڳڪٿي ڪري ٿو بائونڊنگ باڪس، ڪلاس جي امڪانن، ۽ اعتراض جي اسڪور جي تصوير کي گرڊ ۾ ورهائي. اهو موثر طريقي سان رفتار ۽ درستگي سان ٺهڪي اچي ٿو، ان کي استعمال ڪرڻ جي قابل بڻائي ٿو خودمختيار گاڏيون، نگراني، صحت جي سار سنڀار، ۽ ٻيا شعبا.
YOLO سيريز تبديل ڪري ڇڏيو آهي اعتراض جي سڃاڻپ کي حقيقي وقت جي حل فراهم ڪرڻ کان سواءِ اهم درستگي کي قربان ڪرڻ جي.
YOLO کان YOLOv2 ۽ YOLOv3 تائين، هن خاندان تمام صنعتن ۾ اعتراض جي سڃاڻپ کي بهتر بڻائڻ ۾ ڪافي ترقي ڪئي آهي، جديد گہرے سکيا جي بنياد تي اعتراض جي سڃاڻپ سسٽم لاء معيار قائم ڪري ٿي.
طاقت
- اعليٰ فريم جي شرحن تي حقيقي وقت ۾ شيون ڳولڻ.
- بائونڊنگ باڪس جي اڳڪٿين ۾ استحڪام YOLOv2 ۽ YOLOv3 ۾ متعارف ڪرايو ويو آهي.
ماڻهون:
- YOLO ماڊلز رفتار جي بدلي ۾ ڪجهه درستگي ڏئي سگھن ٿا.
ماڊل خانداني مقابلو: درستگي بمقابله ڪارڪردگي
جڏهن R-CNN ۽ YOLO خاندانن جو مقابلو ڪيو وڃي ٿو، اهو واضح آهي ته درستگي ۽ ڪارڪردگي اهم واپاري بند آهن. R-CNN فيملي ماڊلز جي درستگيءَ ۾ واڌارو ٿئي ٿو پر انھن جي ٽن ماڊل آرڪيٽيڪچر جي ڪري انفريشن دوران سست آھن.
ٻئي طرف، YOLO خاندان، حقيقي وقت جي ڪارڪردگي کي ترجيح ڏئي ٿو، شاندار رفتار مهيا ڪندي جڏهن ته ڪجهه درستگي کي وڃائڻ. انهن ماڊل خاندانن جي وچ ۾ فيصلو ايپليڪيشن جي مخصوص گهرجن جي ذريعي طئي ڪيو ويندو آهي.
R-CNN فيملي ماڊلز ترجيح ٿي سگھن ٿيون ڪم لوڊ لاءِ جن کي انتهائي درستي جي ضرورت آھي، جڏھن ته YOLO خانداني ماڊل اصل وقت جي ايپليڪيشنن لاءِ موزون آھن.
اعتراض جي سڃاڻپ کان ٻاهر: حقيقي دنيا جي ايپليڪيشنون
معياري اعتراض جي سڃاڻپ جي ڪمن کان ٻاهر، گہرے سکيا تي ٻڌل اعتراض جي ڳولا کي استعمال جي وسيع رينج ملي آهي.
ان جي موافقت ۽ درستگي مختلف شعبن ۾ نوان موقعا پيدا ڪيا آهن، پيچيده چئلينج کي منهن ڏيڻ ۽ ڪاروبار کي تبديل ڪرڻ.
خودمختيار گاڏيون: محفوظ ڊرائيونگ لاء معيار مقرر ڪرڻ
محفوظ ۽ قابل اعتماد نيويگيشن کي يقيني بڻائڻ لاءِ خودمختيار ڪارن ۾ اعتراض جي ڳولا اهم آهي.
گہرے سکيا جا ماڊل پاڻمرادو ڊرائيونگ سسٽم لاءِ نازڪ معلومات مهيا ڪري ٿو سڃاڻڻ ۽ مقامي ڪرڻ سان پيادلن، سائيڪل سوارن، ٻين ڪارن، ۽ روڊ جي ممڪن خطرن کي.
اهي ماڊل گاڏين کي حقيقي وقت جي چونڊ ڪرڻ ۽ ٽڪرن کي روڪڻ جي اجازت ڏين ٿا، اسان کي مستقبل جي ويجهو آڻيندي جنهن ۾ خود ڊرائيونگ ڪارون انساني ڊرائيورن سان گڏ هجن.
پرچون صنعت ۾ ڪارڪردگي ۽ سيڪيورٽي کي وڌائڻ
پرچون ڪاروبار پنھنجي عملن کي بھتر ڪرڻ لاءِ گہرے سکيا تي ٻڌل اعتراض جي ڳولا کي قبول ڪيو آھي.
آبجیکٹ جي سڃاڻپ اسٽور جي شيلف تي مصنوعات جي سڃاڻپ ۽ ٽريڪنگ ۾ مدد ڪري ٿي، وڌيڪ اثرائتي بحالي جي اجازت ڏئي ٿي ۽ اسٽاڪ کان ٻاهر جي حالتن کي گهٽائڻ جي اجازت ڏئي ٿي.
ان کان علاوه، نگراني سسٽم سان ليس آهي اعتراض ڳولڻ الگورتھم مدد چوري کي روڪڻ ۽ دڪان جي حفاظت جي سار سنڀال ۾.
صحت جي سنڀال ۾ ميڊيڪل اميجنگ جي ترقي
گہرے سکيا تي ٻڌل اعتراض جي ڳولا صحت جي شعبي ۾ طبي تصويرن ۾ هڪ اهم اوزار بڻجي چڪو آهي.
اهو ايڪس ري، ايم آر آئي اسڪين، ۽ ٻين طبي تصويرن، جهڙوڪ ڪينسر يا خرابي ۾ غير معمولي نموني کي ڳولڻ ۾ صحت جي سار سنڀار جي عملي جي مدد ڪري ٿو.
اعتراض جي مخصوص جڳهن کي سڃاڻڻ ۽ نمايان ڪرڻ سان اعتراض جي سڃاڻپ ابتدائي تشخيص ۽ علاج جي منصوبابندي ۾ مدد ڪري ٿي.
سيڪيورٽي ۽ نگراني ذريعي حفاظت کي وڌائڻ
حفاظتي ۽ نگراني جي ايپليڪيشنن ۾ اعتراض جي ڳولا ناقابل اعتماد حد تائين مفيد ٿي سگهي ٿي.
گہرے سکيا الگورتھم ھجوم کي ڏسڻ، مشڪوڪ رويي جي نشاندهي ڪرڻ، ۽ عوامي جڳھن، ايئرپورٽ، ۽ ٽرانسپورٽ ھبس ۾ امڪاني خطرن کي ڳولڻ ۾ مدد ڪريو.
اهي سسٽم حفاظتي ماهرن کي ڊيڄاري سگهن ٿا حقيقي وقت ۾ ويڊيو فيڊز جو مسلسل جائزو وٺڻ، سيڪيورٽي جي ڀڃڪڙي کي روڪڻ، ۽ عوام جي حفاظت کي يقيني بڻائي.
موجوده رڪاوٽون ۽ مستقبل جا امڪان
گہرے سکيا جي بنياد تي اعتراض جي ڳولا ۾ اهم پيش رفت جي باوجود، مسئلا باقي آهن. ڊيٽا رازداري هڪ سنگين تشويش آهي، جيئن اعتراض جي ڳولا اڪثر ڪري حساس معلومات کي منظم ڪرڻ ۾ شامل آهي.
ٻيو اهم مسئلو مخالف حملن جي خلاف لچڪ کي يقيني بڻائڻ آهي.
محقق اڃا تائين ماڊل کي عام ڪرڻ ۽ تفسير کي وڌائڻ جا طريقا ڳولي رهيا آهن.
جاري تحقيق سان ملٽي اعتراض جي سڃاڻپ، وڊيو اعتراض جي ٽريڪنگ، ۽ حقيقي وقت ۾ 3D اعتراض جي سڃاڻپ تي توجهه ڏيڻ سان، مستقبل روشن نظر اچي ٿو.
اسان کي اڃا به وڌيڪ صحيح ۽ موثر حل جي اميد رکڻ گهرجي جلد ئي جيئن گہرے سکيا جا ماڊل وڌندا رهن.
ٿڪل
گہرے سکيا کي تبديل ڪري ڇڏيو آهي اعتراض جي ڳولا، هڪ دور ۾ وڌيڪ درستگي ۽ ڪارڪردگي جي شروعات. R-CNN ۽ YOLO خاندانن نازڪ ڪردار ادا ڪيا آهن، هر هڪ مخصوص ايپليڪيشنن لاءِ الڳ صلاحيتن سان.
گہرے سکيا تي ٻڌل اعتراض جي سڃاڻپ شعبن ۾ انقلاب آڻيندي ۽ حفاظت ۽ ڪارڪردگي کي بهتر بڻائيندي، خودمختيار گاڏين کان وٺي صحت جي سار سنڀار تائين.
اعتراض جي ڳولا جو مستقبل اڳي کان وڌيڪ روشن نظر اچي ٿو جيئن تحقيق جي ترقي، مشڪلاتن کي منهن ڏيڻ ۽ نئين علائقن کي ڳولڻ.
اسان ڪمپيوٽر جي وژن ۾ هڪ نئين دور جي ڄمڻ جي شاهدي ڏئي رهيا آهيون جيئن اسان گہرے سکيا جي طاقت کي ڳنڍيندا آهيون، اعتراض جي سڃاڻپ سان.
جواب ڇڏي وڃو