Ste bili kdaj navdušeni nad zmožnostjo kamere vašega pametnega telefona, da prepozna obraze na skupinski fotografiji?
Morda ste bili presenečeni nad tem, kako samovozeči avtomobili brezhibno krmarijo v prometu in prepoznavajo pešce in druga vozila z neverjetno natančnostjo.
Te navidezno nadnaravne dosežke omogoča zaznavanje predmetov, fascinanten predmet raziskovanja. Preprosto povedano, zaznavanje predmetov je identifikacija in lokalizacija predmetov znotraj slik ali videoposnetkov.
To je tehnologija, ki računalnikom omogoča, da »vidijo« in razumejo svet okoli sebe.
Toda kako deluje ta neverjeten postopek? To vidimo ima globoko učenje revolucioniral področje identifikacije predmetov. Odpira pot vrsti aplikacij, ki neposredno vplivajo na naše vsakdanje življenje.
V tem prispevku bomo šli skozi fascinantno področje identifikacije predmetov, ki temelji na globokem učenju, in izvedeli, kako lahko preoblikuje naš način interakcije s tehnologijo.
Kaj točno je odkrivanje predmetov?
Eden najbolj osnovni računalniški vid je odkrivanje predmetov, ki vključuje iskanje in lociranje različnih predmetov na sliki ali videu.
V primerjavi s klasifikacijo slik, kjer je določena oznaka razreda vsakega predmeta, gre zaznavanje predmetov še korak dlje, tako da ne samo identificira prisotnost vsakega predmeta, temveč tudi nariše omejevalne okvire okoli vsakega.
Posledično lahko istočasno identificiramo vrste zanimivih predmetov in jih natančno lociramo.
Sposobnost zaznavanja predmetov je bistvena za številne aplikacije, vključno z avtonomna vožnja, nadzor, prepoznavanje obrazov in medicinsko slikanje.
Za obvladovanje tega težkega izziva z izjemno natančnostjo in zmogljivostjo v realnem času so tehnike, ki temeljijo na globokem učenju, spremenile zaznavanje predmetov.
Globoko učenje se je nedavno pojavilo kot močna strategija za premagovanje teh težav in spreminja industrijo prepoznavanja predmetov.
Družina R-CNN in YOLO sta dve dobro znani modelni družini pri identifikaciji objektov, ki ju bomo preučili v tem članku.
Družina R-CNN: pionirsko zaznavanje predmetov
Zgodnje raziskave prepoznavanja predmetov so bile priča znatnemu napredku zahvaljujoč družini R-CNN, ki vključuje R-CNN, Fast R-CNN in Faster R-CNN.
S svojo arhitekturo treh modulov so regije, ki jih je predlagal R-CNN, uporabile CNN za ekstrahiranje funkcij in klasificirali objekte z uporabo linearnih SVM.
R-CNN je imel prav, čeprav je trajalo nekaj časa, ker so bile potrebne ponudbe regij kandidatov. S tem se je ukvarjal Fast R-CNN, ki je povečal učinkovitost z združitvijo vseh modulov v en sam model.
Z dodajanjem omrežja za regionalne predloge (RPN), ki je ustvarilo in izboljšalo regionalne predloge med usposabljanjem, je hitrejši R-CNN bistveno izboljšal delovanje in dosegel prepoznavanje objektov skoraj v realnem času.
Od R-CNN do hitrejšega R-CNN
Družina R-CNN, ki pomeni »Region-Based Konvolucijske nevronske mreže,” je bil pionir pri odkrivanju predmetov.
Ta družina vključuje R-CNN, Fast R-CNN in Faster R-CNN, ki so vsi zasnovani za reševanje nalog lokalizacije in prepoznavanja predmetov.
Prvotni R-CNN, predstavljen leta 2014, je pokazal uspešno uporabo konvolucijskih nevronskih mrež za odkrivanje in lokalizacijo objektov.
Potrebovala je strategijo v treh korakih, ki je vključevala predlog regije, ekstrakcijo funkcij s CNN in klasifikacijo objektov s klasifikatorji linearnega podpornega vektorskega stroja (SVM).
Po uvedbi Fast R-CNN leta 2015 so bile težave s hitrostjo rešene z združitvijo predloga regije in klasifikacije v en sam model, kar je močno zmanjšalo čas usposabljanja in sklepanja.
Hitrejši R-CNN, izdan leta 2016, je izboljšal hitrost in natančnost z vključitvijo omrežja za predloge regij (RPN) med usposabljanjem za hitro predlaganje in revidiranje območij.
Posledično se je Faster R-CNN uveljavil kot eden vodilnih algoritmov za naloge zaznavanja objektov.
Vključitev klasifikatorjev SVM je bila ključnega pomena za uspeh družine R-CNN, saj je spremenila področje računalniškega vida in postavila pot prihodnjim dosežkom pri zaznavanju objektov, ki temelji na globokem učenju.
Prednosti:
- Visoka natančnost zaznavanja objektov lokalizacije.
- Natančnost in učinkovitost sta uravnoteženi z enotno zasnovo hitrejšega R-CNN.
Slabosti:
- Sklepanje z R-CNN in Fast R-CNN je lahko precej naporno.
- Da bo hitrejši R-CNN deloval kar najbolje, bo morda še vedno potrebnih veliko regionalnih predlogov.
Družina YOLO: zaznavanje predmetov v realnem času
Družina YOLO, ki temelji na konceptu "You Look Only Once", poudarja prepoznavanje predmetov v realnem času, medtem ko žrtvuje natančnost.
Prvotni model YOLO je bil sestavljen iz ene same nevronske mreže, ki je neposredno predvidevala omejevalne okvire in oznake razredov.
Kljub manjši natančnosti napovedovanja lahko YOLO deluje s hitrostjo do 155 sličic na sekundo. YOLOv2, znan tudi kot YOLO9000, je odpravil nekatere pomanjkljivosti prvotnega modela z napovedjo 9,000 objektnih razredov in vključitvijo sidrnih omaric za trdnejše napovedi.
YOLOv3 se je še izboljšal z obsežnejšo mrežo detektorjev funkcij.
Notranje delovanje družine YOLO
Modeli identifikacije objektov v družini YOLO (You Only Look Once) so se izkazali kot pomemben dosežek v računalniškem vidu.
YOLO, ki je bil predstavljen leta 2015, daje prednost hitrosti in identifikaciji objektov v realnem času z neposrednim predvidevanjem omejevalnih okvirjev in oznak razredov.
Čeprav je žrtvovana določena natančnost, analizira fotografije v realnem času, zaradi česar je uporaben za časovno kritične aplikacije.
YOLOv2 je vključil sidrna polja za obravnavo različnih lestvic postavk in je bil usposobljen na številnih naborih podatkov za predvidevanje več kot 9,000 razredov objektov.
Leta 2018 je YOLOv3 družino še nadgradil z globljim omrežjem detektorjev funkcij, s čimer je izboljšal natančnost brez žrtvovanja zmogljivosti.
Družina YOLO napove omejevalne okvire, verjetnosti razreda in ocene predmetnosti z razdelitvijo slike v mrežo. Učinkovito združuje hitrost in natančnost, zaradi česar je prilagodljiv za uporabo v avtonomna vozila, nadzor, zdravstveno varstvo in druga področja.
Serija YOLO je preoblikovala identifikacijo objektov z zagotavljanjem rešitev v realnem času, ne da bi žrtvovala znatno natančnost.
Od YOLO do YOLOv2 in YOLOv3 je ta družina znatno napredovala pri izboljšanju prepoznavanja objektov v različnih panogah in vzpostavila standard za sodobne sisteme za zaznavanje objektov, ki temeljijo na globokem učenju.
Prednosti:
- Zaznavanje predmetov v realnem času pri visokih hitrostih sličic.
- Stabilnost v napovedih omejevalnih okvirjev je uvedena v YOLOv2 in YOLOv3.
Slabosti:
- Modeli YOLO se lahko odrečejo določeni natančnosti v zameno za hitrost.
Primerjava družin modelov: natančnost v primerjavi z učinkovitostjo
Če primerjamo družini R-CNN in YOLO, je jasno, da sta natančnost in učinkovitost pomembna kompromisa. Modeli družine R-CNN se odlikujejo po natančnosti, vendar so med sklepanjem počasnejši zaradi svoje arhitekture s tremi moduli.
Družina YOLO po drugi strani daje prednost zmogljivosti v realnem času, ki zagotavlja izjemno hitrost, medtem ko izgublja nekaj natančnosti. Odločitev med temi družinami modelov določajo posebne zahteve aplikacije.
Modeli družine R-CNN bi lahko bili bolj primerni za delovne obremenitve, ki zahtevajo izjemno natančnost, medtem ko so modeli družine YOLO primerni za aplikacije v realnem času.
Onkraj prepoznavanja predmetov: aplikacije iz resničnega sveta
Poleg standardnih nalog prepoznavanja objektov je zaznavanje objektov, ki temelji na globokem učenju, našlo široko paleto uporab.
Njegova prilagodljivost in natančnost sta ustvarili nove priložnosti v različnih sektorjih, obravnavali zapletene izzive in preoblikovali podjetja.
Avtonomna vozila: Postavitev standarda za varno vožnjo
Zaznavanje predmetov je ključnega pomena pri avtonomnih avtomobilih za zagotavljanje varne in zanesljive navigacije.
Modeli globokega učenja zagotavlja kritične informacije za sisteme avtonomne vožnje s prepoznavanjem in lokaliziranjem pešcev, kolesarjev, drugih avtomobilov in možnih nevarnosti na cesti.
Ti modeli omogočajo vozilom, da sprejemajo odločitve v realnem času in preprečujejo trke, kar nas približuje prihodnosti, v kateri samovozeči avtomobili sobivajo s človeškimi vozniki.
Povečanje učinkovitosti in varnosti v maloprodajni panogi
Maloprodajno podjetje je sprejelo zaznavanje objektov, ki temelji na globokem učenju, da bi močno izboljšalo svoje poslovanje.
Zaznavanje predmetov pomaga pri identifikaciji in sledenju izdelkov na policah trgovin, kar omogoča učinkovitejše obnavljanje zalog in zmanjšanje situacij, ko jih ni na zalogi.
Poleg tega nadzorni sistemi, opremljeni z algoritmi za zaznavanje predmetov, pomagajo pri preprečevanju kraj in vzdrževanju varnosti trgovine.
Napredek medicinskega slikanja v zdravstvu
Zaznavanje objektov, ki temelji na globokem učenju, je postalo bistveno orodje pri medicinskem slikanju v zdravstvenem sektorju.
Zdravstvenim delavcem pomaga pri odkrivanju nepravilnosti na rentgenskih slikah, slikanju MRI in drugih medicinskih slikah, kot so rak ali malformacije.
Identifikacija predmetov pomaga pri zgodnji diagnozi in načrtovanju zdravljenja z identifikacijo in poudarjanjem specifičnih lokacij, ki povzročajo skrb.
Izboljšanje varnosti z varnostjo in nadzorom
Zaznavanje predmetov je lahko izjemno uporabno v aplikacijah za varnost in nadzor.
Algoritmi globokega učenja pomoč pri opazovanju množic, prepoznavanju sumljivega vedenja in odkrivanju potencialnih nevarnosti na javnih mestih, letališčih in prometnih vozliščih.
Ti sistemi lahko varnostne strokovnjake opozorijo v realnem času z nenehnim ocenjevanjem video virov, preprečevanjem kršitev varnosti in zagotavljanjem javne varnosti.
Trenutne ovire in obeti za prihodnost
Kljub pomembnemu napredku pri odkrivanju objektov, ki temelji na globokem učenju, težave ostajajo. Zasebnost podatkov je resna skrb, saj odkrivanje predmetov pogosto vključuje upravljanje občutljivih informacij.
Druga ključna težava je zagotavljanje odpornosti proti kontradiktornim napadom.
Raziskovalci še vedno iščejo načine za povečanje generalizacije in interpretabilnosti modela.
Z nenehnimi raziskavami, ki se osredotočajo na identifikacijo več objektov, sledenje video objektom in prepoznavanje 3D objektov v realnem času, se zdi prihodnost svetla.
V kratkem bi morali pričakovati še bolj natančne in učinkovite rešitve, saj modeli globokega učenja še naprej rastejo.
zaključek
Globoko učenje je preoblikovalo zaznavanje predmetov in začelo dobo večje natančnosti in učinkovitosti. Družini R-CNN in YOLO sta igrali kritični vlogi, vsaka z različnimi zmogljivostmi za določene aplikacije.
Identifikacija predmetov, ki temelji na globokem učenju, revolucionira sektorje ter izboljšuje varnost in učinkovitost, od avtonomnih vozil do zdravstvenega varstva.
Prihodnost odkrivanja objektov se zdi svetlejša kot kdaj koli prej, ko raziskave napredujejo, obravnavajo težave in raziskujejo nova področja.
Priča smo rojstvu nove dobe v računalniškem vidu, ko sprejemamo moč globokega učenja, pri čemer je zaznavanje predmetov vodilno.
Pustite Odgovori