Да ли сте икада били импресионирани способношћу камере вашег паметног телефона да препозна лица на групној фотографији?
Можда сте били запањени како се аутомобили који се сами возе неприметно крећу у саобраћају, идентификујући пешаке и друга возила са невероватном прецизношћу.
Ова наизглед натприродна достигнућа омогућена су детекцијом објеката, фасцинантним предметом истраживања. Једноставно речено, детекција објеката је идентификација и локализација објеката унутар слика или видео записа.
То је технологија која омогућава рачунарима да „виде“ и схвате свет око себе.
Али како функционише ова невероватна процедура? То видимо дубоко учење има револуционисао је област идентификације објеката. То отвара пут за низ апликација које имају директан утицај на наш свакодневни живот.
У овом посту ћемо проћи кроз фасцинантну област идентификације објеката засноване на дубоком учењу, учећи како она има потенцијал да преобликује начин на који комуницирамо са технологијом.
Шта је заправо откривање објеката?
Један од многих фундаментални компјутерски вид задатак је откривање објеката, што укључује проналажење и лоцирање различитих ставки на слици или видео снимку.
У поређењу са класификацијом слика, где се одређује ознака класе сваког објекта, откривање објеката иде корак даље не само да идентификује присуство сваког објекта, већ и црта граничне оквире око сваког од њих.
Као резултат тога, можемо истовремено идентификовати врсте објеката од интереса и прецизно их лоцирати.
Способност откривања објеката је неопходна за многе апликације, укључујући аутономна вожња, надзор, препознавање лица и медицинско снимање.
Да би се носили са овим тешким изазовом са изузетном прецизношћу и перформансама у реалном времену, технике засноване на дубоком учењу трансформисале су детекцију објеката.
Дубоко учење се недавно појавило као моћна стратегија за превазилажење ових потешкоћа, мењајући индустрију препознавања објеката.
Породица Р-ЦНН и ИОЛО породица су две добро познате породице модела у идентификацији објеката које ће бити испитане у овом чланку.
Породица Р-ЦНН: Пионирско откривање објеката
Рано истраживање препознавања објеката сведочило је значајном напретку захваљујући породици Р-ЦНН, која укључује Р-ЦНН, Фаст Р-ЦНН и Фастер Р-ЦНН.
Са својом тромодулном архитектуром, региони које је предложио Р-ЦНН користили су ЦНН за издвајање карактеристика и класификовали објекте користећи линеарне СВМ-ове.
Р-ЦНН је био тачан, иако је требало неко време јер су биле потребне понуде за регионе кандидата. Овим се бавио Фаст Р-ЦНН, који је повећао ефикасност спајањем свих модула у један модел.
Додавањем мреже предлога региона (РПН) која је креирала и побољшала предлоге региона током обуке, бржи Р-ЦНН је значајно побољшао перформансе и постигао препознавање објеката у скоро реалном времену.
Од Р-ЦНН-а до бржег Р-ЦНН-а
Породица Р-ЦНН, што је скраћеница од „Регион-Басед Конволуционе неуронске мреже“, је пионирски напредак у детекцији објеката.
Ова породица укључује Р-ЦНН, Фаст Р-ЦНН и Фастер Р-ЦНН, који су сви дизајнирани да се баве задацима локализације и препознавања објеката.
Оригинални Р-ЦНН, представљен 2014. године, показао је успешну употребу конволуционих неуронских мрежа за детекцију и локализацију објеката.
Била је потребна стратегија у три корака која је укључивала сугестију региона, екстракцију карактеристика помоћу ЦНН-а и класификацију објеката са линеарним класификаторима Суппорт Вецтор Мацхине (СВМ).
Након лансирања Фаст Р-ЦНН-а 2015. године, проблеми брзине су решени комбиновањем предлога региона и класификације у један модел, драматично смањењем времена обуке и закључивања.
Бржи Р-ЦНН, објављен 2016. године, побољшао је брзину и тачност укључивањем мреже за предлоге региона (РПН) током обуке за брзо предлагање и ревизију области.
Као резултат тога, Фастер Р-ЦНН се етаблирао као један од водећих алгоритама за задатке откривања објеката.
Уградња СВМ класификатора била је кључна за успех породице Р-ЦНН, мењајући област компјутерског вида и отварајући пут за будућа достигнућа у детекцији објеката заснованом на дубоком учењу.
Предности:
- Висока тачност детекције објеката локализације.
- Тачност и ефикасност су избалансирани уједињеним дизајном бржег Р-ЦНН-а.
Слабости:
- Закључивање са Р-ЦНН и Фаст Р-ЦНН може бити прилично напорно.
- Да би бржи Р-ЦНН функционисао на најбољи могући начин, можда ће бити потребно много регионалних предлога.
Породица ИОЛО: Детекција објеката у реалном времену
Породица ИОЛО, заснована на концепту „Само једном погледаш“, наглашава препознавање објеката у реалном времену уз жртвовање прецизности.
Оригинални ИОЛО модел се састојао од једне неуронске мреже која је директно предвиђала граничне оквире и ознаке класа.
Упркос мањој прецизности предвиђања, ИОЛО може да ради при брзинама до 155 кадрова у секунди. ИОЛОв2, такође познат као ИОЛО9000, решио је неке од недостатака оригиналног модела предвиђањем 9,000 класа објеката и укључивањем сидрених кутија за солиднија предвиђања.
ИОЛОв3 се још више побољшао, са опсежнијом мрежом детектора карактеристика.
Унутрашњи рад ИОЛО породице
Модели идентификације објеката у породици ИОЛО (Иоу Онли Лоок Онце) су се појавили као значајно достигнуће у компјутерском виду.
ИОЛО, који је уведен 2015. године, даје приоритет брзини и идентификацији објеката у реалном времену тако што директно предвиђа граничне оквире и ознаке класа.
Иако је одређена прецизност жртвована, он анализира фотографије у реалном времену, што га чини корисним за апликације које су критичне по времену.
ИОЛОв2 је укључио сидрене кутије за рад са различитим скалама ставки и обучен за бројне скупове података да би предвидео преко 9,000 класа објеката.
У 2018, ИОЛОв3 је још више унапредио породицу дубљом мрежом детектора карактеристика, побољшавајући прецизност без жртвовања перформанси.
Породица ИОЛО предвиђа граничне оквире, вероватноће класа и резултате објективности тако што дели слику у мрежу. Ефикасно спаја брзину и прецизност, чинећи га прилагодљивим за употребу аутономна возила, надзор, здравствену заштиту и друге области.
ИОЛО серија је трансформисала идентификацију објеката пружајући решења у реалном времену без жртвовања значајне прецизности.
Од ИОЛО до ИОЛОв2 и ИОЛОв3, ова породица је направила значајан напредак у побољшању препознавања објеката у свим индустријама, успостављајући стандард за модерне системе за детекцију објеката заснованих на дубоком учењу.
Предности:
- Детекција објеката у реалном времену са великом брзином кадрова.
- Стабилност у предвиђањима граничних оквира уведена је у ИОЛОв2 и ИОЛОв3.
Слабости:
- ИОЛО модели се могу одрећи неке прецизности у замену за брзину.
Поређење породице модела: тачност наспрам ефикасности
Када се упореде породице Р-ЦНН и ИОЛО, јасно је да су тачност и ефикасност важни компромиси. Породични модели Р-ЦНН се одликују прецизношћу, али су спорији током закључивања због своје архитектуре са три модула.
ИОЛО породица, с друге стране, даје предност перформансама у реалном времену, пружајући изванредну брзину уз губљење одређене прецизности. Одлуку између ових породица модела одређују специфични захтеви апликације.
Модели породице Р-ЦНН би могли бити пожељнији за радна оптерећења која захтевају екстремну прецизност, док су модели породице ИОЛО погодни за апликације у реалном времену.
Изван препознавања објеката: апликације у стварном свету
Поред стандардних задатака препознавања објеката, детекција објеката заснована на дубоком учењу нашла је широк спектар употреба.
Његова прилагодљивост и прецизност створиле су нове могућности у различитим секторима, решавајући компликоване изазове и трансформишући пословање.
Аутономна возила: Постављање стандарда за безбедну вожњу
Детекција објеката је кључна у аутономним аутомобилима за обезбеђивање безбедне и поуздане навигације.
Модели дубоког учења пружају критичне информације за системе аутономне вожње препознавањем и локализацијом пешака, бициклиста, других аутомобила и могућих опасности на путу.
Ови модели омогућавају возилима да бирају у реалном времену и спрече сударе, приближавајући нас будућности у којој самовозећи аутомобили коегзистирају са људским возачима.
Повећање ефикасности и сигурности у малопродајној индустрији
Малопродајно пословање је прихватило детекцију објеката засновано на дубоком учењу како би у великој мери унапредило своје пословање.
Детекција објеката помаже у идентификацији и праћењу производа на полицама продавница, омогућавајући ефикасније обнављање залиха и смањење ситуација ван залиха.
Штавише, системи за надзор опремљени алгоритмима за детекцију објеката помажу у спречавању крађе и одржавању безбедности продавнице.
Напредак медицинске слике у здравству
Детекција објеката заснована на дубоком учењу постала је витално средство у медицинском снимању у здравственом сектору.
Помаже здравственим радницима да уочавају абнормалности на рендгенским снимцима, МР скенирању и другим медицинским сликама, као што су рак или малформације.
Идентификација објеката помаже у раној дијагнози и планирању лечења тако што идентификује и истиче специфичне локације које изазивају забринутост.
Повећање безбедности кроз безбедност и надзор
Детекција објеката може бити невероватно корисна у апликацијама за безбедност и надзор.
Алгоритми дубоког учења помажу посматрању гужве, идентификацији сумњивог понашања и откривању потенцијалних опасности на јавним местима, аеродромима и транспортним чвориштима.
Ови системи могу да упозоравају професионалце за безбедност у реалном времену тако што континуирано процењују видео фидове, спречавају нарушавање безбедности и обезбеђују јавну безбедност.
Тренутне препреке и будући изгледи
Упркос значајном напретку у откривању објеката заснованом на дубоком учењу, проблеми остају. Приватност података је озбиљна брига, јер откривање објеката често подразумева управљање осетљивим информацијама.
Други кључни проблем је осигурање отпорности на непријатељске нападе.
Истраживачи још увек траже начине да повећају генерализацију и интерпретабилност модела.
Са текућим истраживањем које се концентрише на идентификацију више објеката, праћење видео објеката и препознавање 3Д објеката у реалном времену, будућност се чини светла.
Ускоро треба очекивати још прецизнија и ефикаснија решења, јер модели дубоког учења настављају да расту.
Zakljucak
Дубоко учење је трансформисало детекцију објеката, уводећи еру веће прецизности и ефикасности. Породице Р-ЦНН и ИОЛО су одиграле критичну улогу, свака са различитим могућностима за одређене апликације.
Идентификација објеката заснована на дубоком учењу револуционише секторе и побољшава безбедност и ефикасност, од аутономних возила до здравствене заштите.
Будућност детекције објеката изгледа светлија него икад како истраживања напредују, решавајући потешкоће и истражујући нова подручја.
Сведоци смо рађања новог доба у компјутерском виду док прихватамо моћ дубоког учења, а детекција објеката предњачи.
Ostavite komentar