విషయ సూచిక[దాచు][చూపండి]
లోతైన అభ్యాసంలో సరళమైన మరియు అత్యంత చమత్కారమైన ఆలోచనలలో ఒకటి ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్. ప్రతి అంశాన్ని పోల్చదగిన లక్షణాలను సూచించే వరుస తరగతులుగా విభజించి, దాని చుట్టూ ఒక పెట్టెను గీయడం అనేది ప్రాథమిక ఆలోచన.
ఈ విశిష్ట లక్షణాలు రూపం లేదా రంగు వలె సరళంగా ఉంటాయి, ఇది వాటిని వర్గీకరించే మన సామర్థ్యానికి సహాయపడుతుంది.
యొక్క అప్లికేషన్లు ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ కంప్యూటర్ విజన్ మరియు ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్లో గణనీయమైన మెరుగుదలల కారణంగా వైద్య శాస్త్రాలు, అటానమస్ డ్రైవింగ్, డిఫెన్స్ మరియు మిలిటరీ, పబ్లిక్ అడ్మినిస్ట్రేషన్ మరియు అనేక ఇతర రంగాలలో విస్తృతంగా ఉపాధి పొందుతున్నారు.
ఇక్కడ మేము MMDdetectionని కలిగి ఉన్నాము, ఇది Pytorchపై నిర్మించిన అద్భుతమైన ఓపెన్ సోర్స్ ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ టూల్సెట్. ఈ కథనంలో, మేము MMD డిటెక్షన్ను వివరంగా పరిశీలిస్తాము, దానితో ముందుకు సాగండి, దాని లక్షణాలను చర్చిస్తాము మరియు మరెన్నో.
ఏమిటి MMD డిటెక్షన్?
మా MMD డిటెక్షన్ టూల్బాక్స్ ప్రత్యేకంగా ఆబ్జెక్ట్ ఐడెంటిఫికేషన్ మరియు ఇన్స్టాన్స్ సెగ్మెంటేషన్కు సంబంధించిన సమస్యల కోసం పైథాన్ కోడ్బేస్గా సృష్టించబడింది.
PyTorch అమలు ఉపయోగించబడుతుంది మరియు ఇది మాడ్యులర్ పద్ధతిలో సృష్టించబడుతుంది. ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్ మరియు ఇన్స్టాన్స్ సెగ్మెంటేషన్ కోసం, విస్తృత శ్రేణి ప్రభావవంతమైన నమూనాలు వివిధ పద్ధతులలో సంకలనం చేయబడ్డాయి.
ఇది సమర్థవంతమైన అనుమితిని మరియు వేగవంతమైన శిక్షణను అనుమతిస్తుంది. మరోవైపు, టూల్బాక్స్ 200 కంటే ఎక్కువ ప్రీ-ట్రైన్డ్ నెట్వర్క్ల కోసం బరువులను కలిగి ఉంటుంది, ఇది ఆబ్జెక్ట్ ఐడెంటిఫికేషన్ ఫీల్డ్లో త్వరిత పరిష్కారాన్ని అందిస్తుంది.
ప్రస్తుత సాంకేతికతలను స్వీకరించే సామర్థ్యంతో లేదా అందుబాటులో ఉన్న మాడ్యూల్లను ఉపయోగించి కొత్త డిటెక్టర్ని సృష్టించే సామర్థ్యంతో, MMDdetection ఒక బెంచ్మార్క్గా పనిచేస్తుంది.
టూల్బాక్స్ యొక్క ముఖ్య లక్షణం సాధారణ నుండి నేరుగా, మాడ్యులర్ భాగాలను చేర్చడం వస్తువు గుర్తింపు ప్రత్యేకమైన పైప్లైన్లు లేదా ప్రత్యేక నమూనాలను రూపొందించడానికి ఉపయోగించే ఫ్రేమ్వర్క్.
ఈ టూల్కిట్ యొక్క బెంచ్మార్కింగ్ సామర్థ్యాలు ఇప్పటికే ఉన్న ఫ్రేమ్వర్క్ పైన కొత్త డిటెక్టర్ ఫ్రేమ్వర్క్ను రూపొందించడం మరియు దాని పనితీరును పోల్చడం సులభం చేస్తాయి.
లక్షణాలు
- ఫాస్టర్ RCNN, మాస్క్ RCNN, RetinaNet మొదలైన జనాదరణ పొందిన మరియు ఆధునిక గుర్తింపు ఫ్రేమ్వర్క్లు టూల్కిట్ ద్వారా నేరుగా మద్దతునిస్తాయి.
- ఫైన్-ట్యూనింగ్ (లేదా కొత్తగా శిక్షణ) కోసం 360+ ప్రీ-ట్రైన్డ్ మోడల్లను ఉపయోగించడం.
- COCO, సిటీస్కేప్స్, LVIS మరియు PASCAL VOCతో సహా బాగా తెలిసిన విజన్ డేటాసెట్ల కోసం.
- GPUలలో, అన్ని ప్రాథమిక bbox మరియు మాస్క్ ఆపరేషన్లు అమలు చేయబడతాయి. Detectron2, maskrcnn-benchmark మరియు SimpleDet వంటి ఇతర కోడ్బేస్లు దీని కంటే వేగంగా లేదా సమానంగా శిక్షణ పొందుతాయి.
- పరిశోధకులు విచ్ఛిన్నం చేస్తారు వస్తువు గుర్తింపు ఫ్రేమ్వర్క్ను అనేక మాడ్యూల్స్గా మార్చవచ్చు, తర్వాత వాటిని ఒక ప్రత్యేక వస్తువు గుర్తింపు వ్యవస్థను రూపొందించడానికి కలపవచ్చు.
MMD డిటెక్షన్ ఆర్కిటెక్చర్
MMDdetection అనేది ఏదైనా మోడల్కు వర్తించే ఒక సాధారణ డిజైన్ను నిర్దేశిస్తుంది, ఎందుకంటే ఇది వివిధ రకాల ముందుగా నిర్మించిన మోడల్లతో కూడిన టూల్బాక్స్, వీటిలో ప్రతి దాని స్వంత నిర్మాణశైలి ఉంటుంది. కింది భాగాలు ఈ మొత్తం నిర్మాణాన్ని రూపొందించాయి:
- వెన్నెముక: చివరిగా పూర్తిగా కనెక్ట్ చేయబడిన లేయర్ లేకుండా ResNet-50 వంటి బ్యాక్బోన్, చిత్రాన్ని ఫీచర్ మ్యాప్లుగా మార్చే భాగం.
- మెడ: మెడ అనేది వెన్నెముకను తలలకు కలిపే విభాగం. వెన్నెముక యొక్క ముడి ఫీచర్ మ్యాప్లలో, ఇది కొన్ని సర్దుబాట్లు లేదా పునర్నిర్మాణాలను చేస్తుంది. ఫీచర్ పిరమిడ్ నెట్వర్క్ ఒక ఉదాహరణ (FPN).
- దట్టమైన తల (యాంకర్హెడ్/యాంకర్ఫ్రీహెడ్): ఇది యాంకర్హెడ్ మరియు యాంకర్ఫ్రీహెడ్ వంటి RPNHead, RetinaHead మరియు FCOSHead వంటి ఫీచర్ మ్యాప్ల దట్టమైన ప్రాంతాలపై పనిచేసే భాగం.
- RoIExtractor: RoIPooling-వంటి ఆపరేటర్ల వాడకంతో, ఇది RoIwise ఫీచర్లను సింగిల్ లేదా ఫీచర్ మ్యాప్ల సేకరణ నుండి లాగుతుంది. SingleRoIExtractor నమూనా ఫీచర్ పిరమిడ్ల సరిపోలే స్థాయి నుండి RoI లక్షణాలను సంగ్రహిస్తుంది.
- RoIHead (BBoxHead/MaskHead): ఇది RoI లక్షణాలను ఇన్పుట్గా ఉపయోగించే సిస్టమ్ యొక్క భాగం మరియు సరిహద్దు పెట్టె వర్గీకరణ/రిగ్రెషన్ మరియు మాస్క్ ప్రిడిక్షన్ వంటి RoI-ఆధారిత విధి-నిర్దిష్ట అంచనాలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది.
సింగిల్-స్టేజ్ మరియు రెండు-దశల డిటెక్టర్ల నిర్మాణం పైన పేర్కొన్న భావనలను ఉపయోగించి వివరించబడింది. కొన్ని తాజా భాగాలను నిర్మించడం ద్వారా మరియు ఇప్పటికే ఉన్న కొన్నింటిని కలపడం ద్వారా మన స్వంత విధానాలను అభివృద్ధి చేయవచ్చు.
MMDetectionలో చేర్చబడిన నమూనాల జాబితా
MMDdetection అనేక ప్రసిద్ధ మోడల్లు మరియు టాస్క్-ఓరియెంటెడ్ మాడ్యూల్ల కోసం అగ్రశ్రేణి కోడ్బేస్లను అందిస్తుంది. MMDdetection టూల్బాక్స్తో మునుపు తయారు చేయబడిన మోడల్లు మరియు ఉపయోగించగల అనుకూల పద్ధతులు క్రింద ఇవ్వబడ్డాయి. మరిన్ని నమూనాలు మరియు పద్ధతులు జోడించబడినందున జాబితా పెరుగుతూనే ఉంది.
- ఫాస్ట్ R-CNN
- వేగవంతమైన R-CNN
- ముసుగు R-CNN
- రెటినానెట్
- DCN
- DCNv2
- క్యాస్కేడ్ R-CNN
- M2Det
- GHM
- ScratchDet
- డబుల్-హెడ్ R-CNN
- గ్రిడ్ R-CNN
- FSAF
- తుల R-CNN
- GCNet
- HRNet
- మాస్క్ స్కోరింగ్ R-CNN
- FCOS
- SSD
- R-FCN
- మిక్స్డ్ ప్రెసిషన్ ట్రైనింగ్
- బరువు ప్రమాణీకరణ
- హైబ్రిడ్ టాస్క్ క్యాస్కేడ్
- గైడెడ్ యాంకరింగ్
- సాధారణీకరించిన శ్రద్ధ
MMDetectionని ఉపయోగించి ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ మోడల్ను రూపొందించడం
ఈ ట్యుటోరియల్లో, మేము Google కొల్లాబ్ నోట్బుక్ అవుతాము ఎందుకంటే దీన్ని సెట్ చేయడం మరియు ఉపయోగించడం సులభం.
సంస్థాపన
మనకు అవసరమైన ప్రతిదాన్ని ఇన్స్టాల్ చేయడానికి, మేము ముందుగా అవసరమైన లైబ్రరీలను ఇన్స్టాల్ చేస్తాము మరియు MMdetection GitHub ప్రాజెక్ట్ను క్లోన్ చేస్తాము.
env దిగుమతి చేస్తోంది
మా ప్రాజెక్ట్ కోసం పర్యావరణం ఇప్పుడు రిపోజిటరీ నుండి దిగుమతి చేయబడుతుంది.
లైబ్రరీలను దిగుమతి చేసుకోవడం మరియు MM డిటెక్షన్
మేము ఇప్పుడు కోర్సు యొక్క MM డిటెక్షన్తో పాటు అవసరమైన లైబ్రరీలను దిగుమతి చేస్తాము.
ముందుగా శిక్షణ పొందిన చెక్పోస్టులను డౌన్లోడ్ చేయండి
MMdetection నుండి ముందస్తుగా శిక్షణ పొందిన మోడల్ చెక్పాయింట్లు ఇప్పుడు మరింత సర్దుబాటు మరియు అనుమితి కోసం డౌన్లోడ్ చేయబడాలి.
బిల్డింగ్ మోడల్
మేము ఇప్పుడు మోడల్ను నిర్మిస్తాము మరియు డేటాసెట్కు చెక్పాయింట్లను వర్తింపజేస్తాము.
డిటెక్టర్ను ఊహించండి
ఇప్పుడు మోడల్ సరిగ్గా నిర్మించబడింది మరియు లోడ్ చేయబడింది, ఇది ఎంత అద్భుతమైనదో తనిఖీ చేద్దాం. మేము MMDdetection యొక్క అధిక-స్థాయి API అనుమితి డిటెక్టర్ని ఉపయోగిస్తాము. ఈ API అనుమితి ప్రక్రియను సులభతరం చేయడానికి రూపొందించబడింది.
ఫలితం
ఫలితాలపై ఓ లుక్కేద్దాం.
ముగింపు
ముగింపులో, MMDetection టూల్బాక్స్ ఇటీవల విడుదల చేసిన SimpleDet, Detectron మరియు Maskrcnn-బెంచ్మార్క్ వంటి కోడ్బేస్లను అధిగమించింది. పెద్ద మోడల్ సేకరణతో,
MMD డిటెక్షన్ ఇప్పుడు స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ టెక్నాలజీ. MMD డిటెక్షన్ సామర్థ్యం మరియు పనితీరు పరంగా అన్ని ఇతర కోడ్బేస్లను అధిగమిస్తుంది.
MMdetection గురించిన చక్కటి విషయం ఏమిటంటే, మీరు ఇప్పుడు వేరే కాన్ఫిగరేషన్ ఫైల్ని సూచించవచ్చు, వేరే చెక్పాయింట్ని డౌన్లోడ్ చేసుకోవచ్చు మరియు మీరు మోడల్లను మార్చాలనుకుంటే అదే కోడ్ని అమలు చేయవచ్చు.
నేను వాటిని చూడమని సలహా ఇస్తున్నాను సూచనలను మీరు ఏవైనా దశలతో సమస్యలను ఎదుర్కొంటే లేదా వాటిలో కొన్నింటిని విభిన్నంగా నిర్వహించాలనుకుంటే.
సమాధానం ఇవ్వూ