Вас коли-небудь вражала здатність камери вашого смартфона розпізнавати обличчя на груповій фотографії?
Можливо, ви були вражені тим, як безпілотні автомобілі легко керують дорожнім рухом, неймовірно точно ідентифікуючи пішоходів та інші транспортні засоби.
Ці, здавалося б, надприродні досягнення стали можливими завдяки виявленню об’єктів, захопливому предмету дослідження. Простіше кажучи, виявлення об’єктів – це ідентифікація та локалізація об’єктів на зображеннях або відео.
Це технологія, яка дозволяє комп’ютерам «бачити» і розуміти навколишній світ.
Але як працює ця неймовірна процедура? Ми це бачимо має глибоке навчання революціонізував область ідентифікації об'єктів. Це відкриває шлях для низки додатків, які безпосередньо впливають на наше повсякденне життя.
У цій публікації ми пройдемося через захоплюючу сферу ідентифікації об’єктів на основі глибокого навчання, дізнаємось, як вона має потенціал змінити спосіб нашої взаємодії з технологією.
Що саме таке виявлення об’єктів?
Один із самих фундаментальний комп'ютерний зір завдання — це виявлення об’єктів, що передбачає пошук і визначення місцезнаходження різних елементів на зображенні чи відео.
У порівнянні з класифікацією зображень, де визначається мітка класу кожного об’єкта, виявлення об’єктів йде ще далі, не лише ідентифікуючи присутність кожного об’єкта, але й малюючи обмежувальні рамки навколо кожного з них.
У результаті ми можемо одночасно ідентифікувати типи цікавих об’єктів і точно їх місцезнаходження.
Здатність виявляти об'єкти необхідна для багатьох програм, у тому числі автономне водіння, спостереження, розпізнавання облич і медичне зображення.
Щоб впоратися з цим складним завданням із надзвичайною точністю та продуктивністю в реальному часі, методи глибокого навчання трансформували виявлення об’єктів.
Нещодавно глибоке навчання стало потужною стратегією для подолання цих труднощів, змінивши індустрію розпізнавання об’єктів.
Сім'я R-CNN і YOLO сімейство — це дві добре відомі сімейства моделей ідентифікації об’єктів, які будуть розглянуті в цій статті.
Сімейство R-CNN: піонерське виявлення об’єктів
Ранні дослідження розпізнавання об’єктів засвідчили значний прогрес завдяки сімейству R-CNN, яке включає R-CNN, Fast R-CNN і Faster R-CNN.
Завдяки тримодульній архітектурі запропоновані регіони R-CNN використовували CNN для вилучення ознак і класифікували об’єкти за допомогою лінійних SVM.
R-CNN мав рацію, хоча це зайняло деякий час, оскільки потрібні були заявки від регіону-кандидата. Цим займався Fast R-CNN, який підвищив ефективність за рахунок об’єднання всіх модулів в єдину модель.
Додавши мережу регіональних пропозицій (RPN), яка створювала та покращувала регіональні пропозиції під час навчання, швидший R-CNN значно підвищив продуктивність і досяг розпізнавання об’єктів майже в реальному часі.
Від R-CNN до швидшого R-CNN
Сімейство R-CNN, що розшифровується як «Region-Based Згорткові нейронні мережі», є піонером у виявленні об'єктів.
Це сімейство включає R-CNN, Fast R-CNN і Faster R-CNN, які всі призначені для вирішення завдань локалізації та розпізнавання об’єктів.
Оригінальний R-CNN, представлений у 2014 році, продемонстрував успішне використання згорткових нейронних мереж для виявлення та локалізації об’єктів.
Для цього знадобилася триетапна стратегія, яка включала пропозицію регіону, виділення ознак за допомогою CNN і класифікацію об’єктів за допомогою лінійних класифікаторів Support Vector Machine (SVM).
Після запуску Fast R-CNN у 2015 році проблеми зі швидкістю були вирішені шляхом об’єднання пропозиції регіону та класифікації в єдину модель, що значно скоротило час навчання та висновків.
Швидший R-CNN, випущений у 2016 році, покращив швидкість і точність завдяки включенню мережі регіональних пропозицій (RPN) під час навчання, щоб швидко пропонувати та переглядати території.
У результаті Faster R-CNN зарекомендував себе як один із провідних алгоритмів для завдань виявлення об’єктів.
Впровадження класифікаторів SVM мало вирішальне значення для успіху сімейства R-CNN, змінивши сферу комп’ютерного зору та проклавши шлях для майбутніх досягнень у виявленні об’єктів на основі глибокого навчання.
Сильні сторони:
- Висока точність виявлення об'єктів локалізації.
- Точність і ефективність збалансовані уніфікованою конструкцією швидшого R-CNN.
Слабкі сторони:
- Висновок за допомогою R-CNN і Fast R-CNN може бути досить трудомістким.
- Щоб швидший R-CNN працював якнайкраще, може знадобитися багато регіональних пропозицій.
Сімейство YOLO: виявлення об’єктів у реальному часі
Сімейство YOLO, засноване на концепції «You Look Only Once», наголошує на розпізнаванні об’єктів у реальному часі, при цьому жертвуючи точністю.
Оригінальна модель YOLO складалася з єдиної нейронної мережі, яка безпосередньо передбачала обмежувальні рамки та мітки класів.
Незважаючи на меншу точність передбачення, YOLO може працювати зі швидкістю до 155 кадрів в секунду. YOLOv2, також відомий як YOLO9000, усунув деякі з недоліків оригінальної моделі, передбачивши 9,000 класів об’єктів і включивши блоки прив’язки для більш надійних прогнозів.
YOLOv3 удосконалено ще більше завдяки розгалуженій мережі детектора функцій.
Внутрішня робота родини YOLO
Моделі ідентифікації об’єктів у сімействі YOLO (You Only Look Once) стали помітним досягненням комп’ютерного зору.
YOLO, який був представлений у 2015 році, надає пріоритет швидкості та ідентифікації об’єктів у реальному часі, безпосередньо передбачаючи обмежувальні рамки та мітки класів.
Хоча деяка точність приноситься в жертву, він аналізує фотографії в режимі реального часу, що робить його корисним для критичних до часу програм.
YOLOv2 включив блоки прив’язки для роботи з різними масштабами елементів і навчився на численних наборах даних, щоб передбачити понад 9,000 класів об’єктів.
У 2018 році YOLOv3 ще більше розширив сімейство за допомогою глибшої мережі детектора функцій, підвищивши точність без шкоди для продуктивності.
Сімейство YOLO передбачає обмежувальні прямокутники, ймовірності класу та оцінки об’єктності, розділяючи зображення на сітку. Він ефективно поєднує швидкість і точність, що робить його адаптованим для використання в автономні транспортні засоби, спостереження, охорона здоров’я та інші сфери.
Серія YOLO трансформувала ідентифікацію об’єктів, надаючи рішення в режимі реального часу без шкоди для значної точності.
Від YOLO до YOLOv2 і YOLOv3 це сімейство досягло значних успіхів у покращенні розпізнавання об’єктів у різних галузях, встановивши стандарт для сучасних систем виявлення об’єктів на основі глибокого навчання.
Сильні сторони:
- Виявлення об'єктів у реальному часі з високою частотою кадрів.
- У YOLOv2 і YOLOv3 представлено стабільність у прогнозах обмежувальної рамки.
Слабкі сторони:
- Моделі YOLO можуть поступитися частиною точності в обмін на швидкість.
Порівняння сімейства моделей: точність проти ефективності
Якщо порівняти сімейства R-CNN і YOLO, стає зрозуміло, що точність і ефективність є важливими компромісами. Моделі сімейства R-CNN вирізняються точністю, але повільніші під час висновку через свою тримодульну архітектуру.
Сімейство YOLO, з іншого боку, надає перевагу продуктивності в реальному часі, забезпечуючи виняткову швидкість, втрачаючи деяку точність. Рішення між цими сімействами моделей визначається конкретними вимогами програми.
Моделі сімейства R-CNN можуть бути кращими для робочих навантажень, що вимагають надзвичайної точності, тоді як моделі сімейства YOLO підходять для програм реального часу.
За межами розпізнавання об’єктів: програми реального світу
Окрім стандартних завдань розпізнавання об’єктів, виявлення об’єктів на основі глибокого навчання знайшло широкий спектр застосувань.
Його адаптивність і точність створили нові можливості в різних секторах, вирішуючи складні виклики та трансформуючи бізнес.
Автономні транспортні засоби: встановлення стандартів безпечного водіння
Виявлення об’єктів має вирішальне значення в автономних автомобілях для забезпечення безпечної та надійної навігації.
Моделі глибокого навчання надавати важливу інформацію для систем автономного водіння, розпізнаючи та локалізуючи пішоходів, велосипедистів, інші автомобілі та можливі небезпеки на дорозі.
Ці моделі дозволяють транспортним засобам приймати рішення в реальному часі та запобігати зіткненням, наближаючи нас до майбутнього, в якому безпілотні автомобілі співіснують із людьми-водіями.
Підвищення ефективності та безпеки в галузі роздрібної торгівлі
Підприємство роздрібної торгівлі запровадило виявлення об’єктів на основі глибокого навчання, щоб значно покращити свою роботу.
Виявлення об’єктів допомагає ідентифікувати та відстежувати продукти на полицях магазинів, дозволяючи ефективніше поповнювати запаси та зменшувати випадки відсутності на складі.
Крім того, системи спостереження, оснащені алгоритмами виявлення об’єктів, допомагають запобігати крадіжкам і підтримувати безпеку магазину.
Удосконалення медичного зображення в охороні здоров'я
Виявлення об’єктів на основі глибокого навчання стало життєво важливим інструментом медичної візуалізації в секторі охорони здоров’я.
Він допомагає медичним працівникам виявляти аномалії на рентгенівських знімках, МРТ та інших медичних знімках, наприклад рак або вади розвитку.
Ідентифікація об’єктів допомагає в ранній діагностиці та плануванні лікування шляхом ідентифікації та виділення конкретних проблемних місць.
Підвищення безпеки за допомогою безпеки та спостереження
Виявлення об'єктів може бути неймовірно корисним у програмах безпеки та спостереження.
Алгоритми глибокого навчання допомагати стежити за натовпом, виявляти підозрілу поведінку та виявляти потенційні небезпеки в громадських місцях, аеропортах і транспортних вузлах.
Ці системи можуть попереджати фахівців із безпеки в режимі реального часу, постійно оцінюючи відеопотоки, запобігаючи порушення безпеки та забезпечуючи громадську безпеку.
Поточні перешкоди та перспективи на майбутнє
Незважаючи на значний прогрес у виявленні об’єктів на основі глибокого навчання, проблеми залишаються. Конфіденційність даних викликає серйозне занепокоєння, оскільки виявлення об’єктів часто передбачає керування конфіденційною інформацією.
Іншою ключовою проблемою є забезпечення стійкості проти атак противника.
Дослідники все ще шукають способи підвищити узагальненість моделі та можливість інтерпретації.
Завдяки триваючим дослідженням, спрямованим на ідентифікацію кількох об’єктів, відстеження відеооб’єктів і розпізнавання 3D-об’єктів у реальному часі, майбутнє здається світлим.
Ми повинні очікувати ще більш точні та ефективні рішення найближчим часом, оскільки моделі глибокого навчання продовжують розвиватися.
Висновок
Глибоке навчання змінило виявлення об’єктів, розпочавши еру більшої точності та ефективності. Сімейства R-CNN і YOLO зіграли важливі ролі, кожна з яких має різні можливості для певних програм.
Ідентифікація об’єктів на основі глибокого навчання революціонізує сектори та покращує безпеку та ефективність, від автономних транспортних засобів до охорони здоров’я.
Майбутнє виявлення об’єктів виглядає яскравішим, ніж будь-коли, оскільки дослідження прогресують, вирішуючи труднощі та досліджуючи нові сфери.
Ми є свідками народження нової ери в комп’ютерному зорі, оскільки ми використовуємо потужність глибокого навчання, де виявлення об’єктів є лідером.
залишити коментар