A ju ka bërë ndonjëherë përshtypje aftësia e kamerës së smartfonit tuaj për të njohur fytyrat në një foto në grup?
Ndoshta ju jeni habitur nga mënyra se si makinat që drejtojnë pa probleme lundrojnë trafikun, duke identifikuar këmbësorët dhe automjetet e tjera me saktësi të jashtëzakonshme.
Këto arritje në dukje të mbinatyrshme janë bërë të mundura nga zbulimi i objekteve, një temë magjepsëse e kërkimit. E thënë thjesht, zbulimi i objekteve është identifikimi dhe lokalizimi i objekteve brenda fotografive ose videove.
Është teknologjia që lejon kompjuterët të "shohin" dhe të kuptojnë botën përreth tyre.
Por si funksionon kjo procedurë e pabesueshme? Ne po e shohim atë mësimi i thellë ka revolucionarizoi fushën e identifikimit të objektit. Po hap rrugën për një sërë aplikacionesh që kanë një ndikim të drejtpërdrejtë në jetën tonë të përditshme.
Në këtë postim, ne do të kalojmë nëpër sferën magjepsëse të identifikimit të objekteve të bazuara në të mësuarit e thellë, duke mësuar se si ai ka potencialin për të riformuar mënyrën se si ndërveprojmë me teknologjinë.
Çfarë është saktësisht zbulimi i objekteve?
Një nga më të vizioni themelor kompjuterik detyra është zbulimi i objekteve, i cili përfshin gjetjen dhe gjetjen e objekteve të ndryshme në një imazh ose video.
Kur krahasohet me klasifikimin e imazhit, ku përcaktohet etiketa e klasës së secilit objekt, zbulimi i objektit shkon një hap më tej duke identifikuar jo vetëm praninë e secilit objekt, por edhe duke vizatuar kuti kufizuese rreth secilit.
Si rezultat, ne mund të identifikojmë njëkohësisht llojet e objekteve me interes dhe t'i lokalizojmë ato saktësisht.
Aftësia për të zbuluar objekte është thelbësore për shumë aplikacione, duke përfshirë ngarje autonome, mbikëqyrje, njohje të fytyrës dhe imazhe mjekësore.
Për të trajtuar këtë sfidë të vështirë me saktësi të jashtëzakonshme dhe performancë në kohë reale, teknikat e bazuara në të mësuarit e thellë kanë transformuar zbulimin e objekteve.
Mësimi i thellë është shfaqur kohët e fundit si një strategji e fuqishme për tejkalimin e këtyre vështirësive, duke ndryshuar industrinë e njohjes së objekteve.
Familja R-CNN dhe YOLO familja janë dy familje modele të njohura në identifikimin e objekteve që do të shqyrtohen në këtë artikull.
Familja R-CNN: Zbulimi i objekteve pioniere
Hulumtimi i hershëm i njohjes së objekteve dëshmoi përparime thelbësore falë familjes R-CNN, e cila përfshin R-CNN, Fast R-CNN dhe Faster R-CNN.
Me arkitekturën e tij me tre module, rajonet e propozuara nga R-CNN përdorën një CNN për të nxjerrë veçori dhe klasifikuan objekte duke përdorur SVM lineare.
R-CNN ishte i saktë, megjithëse u desh një kohë sepse kërkoheshin ofertat e rajonit kandidat. Kjo u trajtua nga Fast R-CNN, i cili rriti efikasitetin duke bashkuar të gjitha modulet në një model të vetëm.
Duke shtuar një Rrjet Propozimi Rajonal (RPN) që krijoi dhe përmirësoi propozimet e rajonit gjatë trajnimit, R-CNN më i shpejtë rriti ndjeshëm performancën dhe arriti njohjen e objekteve pothuajse në kohë reale.
Nga R-CNN në R-CNN më të shpejtë
Familja R-CNN, e cila qëndron për "Bazuar në Rajon". Rrjetet neurale konvolucionale,” ka qenë pionier i përparimeve në zbulimin e objekteve.
Kjo familje përfshin R-CNN, Fast R-CNN dhe Faster R-CNN, të cilat janë krijuar të gjitha për të trajtuar detyrat e lokalizimit dhe njohjes së objekteve.
R-CNN origjinal, i prezantuar në vitin 2014, demonstroi përdorimin e suksesshëm të rrjeteve nervore konvolucionale për zbulimin dhe lokalizimin e objekteve.
U desh një strategji me tre hapa që përfshinte sugjerimin e rajonit, nxjerrjen e veçorive me një CNN dhe klasifikimin e objekteve me klasifikues linear Support Vector Machine (SVM).
Pas lançimit të Fast R-CNN në 2015, problemet e shpejtësisë u zgjidhën duke kombinuar propozimin dhe klasifikimin e rajonit në një model të vetëm, duke ulur në mënyrë dramatike kohën e trajnimit dhe përfundimit.
R-CNN më i shpejtë, i lëshuar në 2016, përmirësoi shpejtësinë dhe saktësinë duke përfshirë një Rrjet të Propozimit të Rajonit (RPN) gjatë trajnimit për të propozuar dhe rishikuar me shpejtësi zonat.
Si rezultat, Faster R-CNN është vendosur si një nga algoritmet kryesore për detyrat e zbulimit të objekteve.
Përfshirja e klasifikuesve SVM ishte kritike për suksesin e familjes R-CNN, duke ndryshuar fushën e vizionit kompjuterik dhe duke hapur rrugën për arritjet e ardhshme në zbulimin e objekteve të bazuara në të mësuarit e thellë.
Përparësitë:
- Saktësia e lartë e lokalizimit të zbulimit të objektit.
- Saktësia dhe efikasiteti balancohen nga dizajni i unifikuar i R-CNN më të shpejtë.
dobësitë:
- Konkluzioni me R-CNN dhe Fast R-CNN mund të jetë mjaft i mundimshëm.
- Që R-CNN më i shpejtë të funksionojë në mënyrën më të mirë, mund të jenë ende të nevojshme shumë propozime rajonale.
Familja YOLO: Zbulimi i objekteve në kohë reale
Familja YOLO, e bazuar në konceptin "You Only Look Once" thekson njohjen e objekteve në kohë reale duke sakrifikuar saktësinë.
Modeli origjinal YOLO përbëhej nga një rrjet i vetëm nervor që parashikonte drejtpërdrejt kutitë kufizuese dhe etiketat e klasave.
Pavarësisht se ka saktësi më të vogël të parashikimit, YOLO mund të funksionojë me shpejtësi deri në 155 korniza për sekondë. YOLOv2, i njohur gjithashtu si YOLO9000, adresoi disa nga mangësitë e modelit origjinal duke parashikuar 9,000 klasa objektesh dhe duke përfshirë kuti ankorimi për parashikime më të forta.
YOLOv3 u përmirësua edhe më tej, me një rrjet më të gjerë të detektorëve të veçorive.
Punimet e brendshme të familjes YOLO
Modelet e identifikimit të objekteve në familjen YOLO (You Only Look Once) janë shfaqur si një arritje e dukshme në vizionin kompjuterik.
YOLO, i cili u prezantua në vitin 2015, i jep përparësi shpejtësisë dhe identifikimit të objekteve në kohë reale duke parashikuar drejtpërdrejt kutitë kufizuese dhe etiketat e klasave.
Megjithëse sakrifikohet njëfarë saktësie, ai analizon fotot në kohë reale, duke e bërë atë të dobishëm për aplikacione kritike për kohën.
YOLOv2 inkorporoi kuti ankorimi për trajtimin e shkallëve të ndryshme të artikujve dhe u trajnua në grupe të dhënash të shumta për të parashikuar mbi 9,000 klasa objektesh.
Në vitin 2018, YOLOv3 e zgjeroi edhe më tej familjen me një rrjet më të thellë të detektorit të veçorive, duke rritur saktësinë pa sakrifikuar performancën.
Familja YOLO parashikon kutitë kufizuese, probabilitetet e klasave dhe rezultatet e objektivitetit duke e ndarë imazhin në një rrjet. Përzien në mënyrë efikase shpejtësinë dhe saktësinë, duke e bërë atë të adaptueshëm për t'u përdorur automjete autonome, mbikëqyrje, kujdes shëndetësor dhe fusha të tjera.
Seria YOLO ka transformuar identifikimin e objekteve duke ofruar zgjidhje në kohë reale pa sakrifikuar saktësinë e konsiderueshme.
Nga YOLO tek YOLOv2 dhe YOLOv3, kjo familje ka bërë përparime thelbësore në përmirësimin e njohjes së objekteve nëpër industri, duke vendosur standardin për sistemet moderne të zbulimit të objekteve të bazuara në të mësuarit e thellë.
Përparësitë:
- Zbulimi i objekteve në kohë reale me shpejtësi të lartë të kuadrove.
- Stabiliteti në parashikimet e kutive kufizuese është futur në YOLOv2 dhe YOLOv3.
dobësitë:
- Modelet YOLO mund të heqin dorë nga njëfarë saktësie në këmbim të shpejtësisë.
Krahasimi i modelit të familjes: Saktësia kundrejt efikasitetit
Kur krahasohen familjet R-CNN dhe YOLO, është e qartë se saktësia dhe efikasiteti janë shkëmbime të rëndësishme. Modelet e familjes R-CNN shkëlqejnë në saktësi, por janë më të ngadalta gjatë përfundimit për shkak të arkitekturës së tyre me tre module.
Familja YOLO, nga ana tjetër, i jep përparësi performancës në kohë reale, duke ofruar shpejtësi të jashtëzakonshme duke humbur njëfarë saktësie. Vendimi ndërmjet këtyre familjeve model përcaktohet nga kërkesat specifike të aplikacionit.
Modelet e familjes R-CNN mund të preferohen për ngarkesat e punës që kërkojnë saktësi ekstreme, ndërsa modelet e familjes YOLO janë të përshtatshme për aplikime në kohë reale.
Përtej njohjes së objekteve: Aplikime në botën reale
Përtej detyrave standarde të njohjes së objekteve, zbulimi i objekteve i bazuar në mësim të thellë ka gjetur një gamë të gjerë përdorimesh.
Përshtatshmëria dhe saktësia e tij kanë krijuar mundësi të reja në një sërë sektorësh, duke adresuar sfidat e ndërlikuara dhe duke transformuar bizneset.
Automjetet autonome: Vendosja e standardit për drejtim të sigurt
Zbulimi i objekteve është thelbësor në makinat autonome për të siguruar navigim të sigurt dhe të besueshëm.
Modele të të mësuarit të thellë ofrojnë informacione kritike për sistemet autonome të drejtimit duke njohur dhe lokalizuar këmbësorët, çiklistët, makinat e tjera dhe rreziqet e mundshme të rrugës.
Këto modele i lejojnë automjetet të marrin zgjedhje në kohë reale dhe të parandalojnë përplasjet, duke na sjellë më pranë një të ardhmeje në të cilën makinat vetë-drejtuese bashkëjetojnë me drejtuesit njerëzorë.
Rritja e efikasitetit dhe sigurisë në industrinë e shitjes me pakicë
Biznesi i shitjes me pakicë ka përqafuar zbulimin e objekteve të bazuara në mësim të thellë për të përmirësuar në masë të madhe operacionet e tij.
Zbulimi i objekteve ndihmon në identifikimin dhe gjurmimin e produkteve në raftet e dyqaneve, duke lejuar rimbushjen më efektive të rezervave dhe reduktimin e situatave jashtë stokit.
Për më tepër, sistemet e mbikëqyrjes të pajisura me algoritme për zbulimin e objekteve ndihmojnë në parandalimin e vjedhjeve dhe ruajtjen e sigurisë së dyqaneve.
Avancimi i imazhit mjekësor në kujdesin shëndetësor
Zbulimi i objekteve i bazuar në mësim të thellë është bërë një mjet jetik në imazhet mjekësore në sektorin e kujdesit shëndetësor.
Ai ndihmon praktikuesit e kujdesit shëndetësor në zbulimin e anomalive në rrezet X, skanimet MRI dhe fotografitë e tjera mjekësore, të tilla si kanceret ose keqformimet.
Identifikimi i objekteve ndihmon në diagnozën e hershme dhe planifikimin e trajtimit duke identifikuar dhe nënvizuar vendndodhje specifike të shqetësimit.
Rritja e sigurisë përmes sigurisë dhe mbikëqyrjes
Zbulimi i objekteve mund të jetë tepër i dobishëm në aplikacionet e sigurisë dhe të mbikëqyrjes.
Algoritmet e mësimit të thellë ndihmoni turmat e vëzhgimit, identifikimin e sjelljeve të dyshimta dhe zbulimin e rreziqeve të mundshme në vende publike, aeroporte dhe qendra transporti.
Këto sisteme mund të paralajmërojnë profesionistët e sigurisë në kohë reale duke vlerësuar vazhdimisht burimet e videove, duke parandaluar shkeljet e sigurisë dhe duke garantuar sigurinë publike.
Pengesat aktuale dhe perspektivat e ardhshme
Pavarësisht përparimeve të rëndësishme në zbulimin e objekteve të bazuara në mësim të thellë, problemet mbeten. Privatësia e të dhënave është një shqetësim serioz, pasi zbulimi i objekteve shpesh përfshin menaxhimin e informacionit të ndjeshëm.
Një problem tjetër kyç është sigurimi i qëndrueshmërisë ndaj sulmeve kundërshtare.
Studiuesit janë ende në kërkim të mënyrave për të rritur përgjithësimin dhe interpretueshmërinë e modelit.
Me kërkimin e vazhdueshëm që përqendrohet në identifikimin e shumë objekteve, gjurmimin e objekteve video dhe njohjen e objekteve 3D në kohë reale, e ardhmja duket e ndritshme.
Së shpejti duhet të presim zgjidhje edhe më të sakta dhe efikase, ndërsa modelet e të mësuarit të thellë vazhdojnë të rriten.
Përfundim
Mësimi i thellë ka transformuar zbulimin e objekteve, duke sjellë një epokë me saktësi dhe efikasitet më të madh. Familjet R-CNN dhe YOLO kanë luajtur role kritike, secila me aftësi të veçanta për aplikacione të caktuara.
Identifikimi i objekteve i bazuar në të mësuarit e thellë po revolucionarizon sektorët dhe po përmirëson sigurinë dhe efikasitetin, nga automjetet autonome te kujdesi shëndetësor.
E ardhmja e zbulimit të objekteve duket më e ndritshme se kurrë ndërsa kërkimi përparon, duke adresuar vështirësitë dhe duke eksploruar fusha të reja.
Ne jemi dëshmitarë të lindjes së një epoke të re në vizionin kompjuterik ndërsa përqafojmë fuqinë e të mësuarit të thellë, me zbulimin e objekteve që kryeson.
Lini një Përgjigju