کی میز کے مندرجات[چھپائیں][دکھائیں]
گہری سیکھنے میں سب سے آسان لیکن سب سے زیادہ دلچسپ خیالات میں سے ایک آبجیکٹ کا پتہ لگانا ہے۔ بنیادی خیال یہ ہے کہ ہر شے کو یکے بعد دیگرے کلاسوں میں تقسیم کیا جائے جو تقابلی خصائص کی نمائندگی کرتے ہیں اور پھر اس کے گرد ایک خانہ کھینچتے ہیں۔
یہ امتیازی خصوصیات شکل یا رنگ کی طرح سادہ ہو سکتی ہیں، جو ان کی درجہ بندی کرنے کی ہماری صلاحیت میں مدد کرتی ہیں۔
کی درخواستیں آبجیکٹ کا پتہ لگانا کمپیوٹر ویژن اور امیج پروسیسنگ میں خاطر خواہ بہتری کی بدولت میڈیکل سائنسز، خود مختار ڈرائیونگ، دفاعی اور فوجی، عوامی انتظامیہ، اور بہت سے دوسرے شعبوں میں وسیع پیمانے پر ملازم ہیں۔
یہاں ہمارے پاس MMDetection ہے، جو کہ Pytorch پر بنایا گیا ایک شاندار اوپن سورس آبجیکٹ ڈیٹیکشن ٹول سیٹ ہے۔ اس آرٹیکل میں، ہم MMDetection کا تفصیل سے جائزہ لیں گے، اس کے ساتھ ہاتھ جوڑیں گے، اس کی خصوصیات پر تبادلہ خیال کریں گے، اور بہت کچھ۔
کیا ہے ایم ایم ڈیٹیکشن?
۔ ایم ایم ڈیٹیکشن ٹول باکس خاص طور پر آبجیکٹ کی شناخت اور مثال کی تقسیم سے متعلق مسائل کے لیے ایک ازگر کوڈ بیس کے طور پر بنایا گیا تھا۔
PyTorch نفاذ کا استعمال کیا جاتا ہے، اور یہ ماڈیولر انداز میں بنایا گیا ہے۔ آبجیکٹ کی شناخت اور مثال کی تقسیم کے لیے، مؤثر ماڈلز کی ایک وسیع رینج کو مختلف طریقوں میں مرتب کیا گیا ہے۔
یہ مؤثر اندازے اور تیز تربیت کی اجازت دیتا ہے۔ دوسری طرف، ٹول باکس میں 200 سے زیادہ پہلے سے تربیت یافتہ نیٹ ورکس کے وزن شامل ہیں، جس سے یہ آبجیکٹ کی شناخت کے میدان میں فوری حل ہو جاتا ہے۔
موجودہ تکنیک کو اپنانے یا دستیاب ماڈیولز کا استعمال کرتے ہوئے ایک نیا ڈیٹیکٹر بنانے کی صلاحیت کے ساتھ، MMDetection ایک بینچ مارک کے طور پر کام کرتا ہے۔
ٹول باکس کی اہم خصوصیت اس میں عام سے سیدھے، ماڈیولر حصوں کو شامل کرنا ہے۔ آبجیکٹ کا پتہ لگانا فریم ورک جو منفرد پائپ لائنز یا منفرد ماڈل بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
اس ٹول کٹ کی بینچ مارکنگ کی صلاحیتیں موجودہ فریم ورک کے اوپر ایک نیا ڈیٹیکٹر فریم ورک بنانا اور اس کی کارکردگی کا موازنہ کرنا آسان بناتی ہیں۔
خصوصیات
- مقبول اور جدید پتہ لگانے والے فریم ورک، جیسے تیز RCNN، ماسک RCNN، RetinaNet، وغیرہ، ٹول کٹ کے ذریعے براہ راست تعاون یافتہ ہیں۔
- ٹھیک ٹیوننگ (یا نئے سرے سے تربیت) کے لیے 360+ پہلے سے تربیت یافتہ ماڈلز کا استعمال۔
- COCO، Cityscapes، LVIS، اور PASCAL VOC سمیت معروف وژن ڈیٹاسیٹس کے لیے۔
- GPUs پر، تمام بنیادی bbox اور ماسک کی کارروائیاں انجام دی جاتی ہیں۔ دیگر کوڈ بیسز، جیسے Detectron2، maskrcnn-benchmark، اور SimpleDet، کو اس کے مقابلے یا اس کے برابر تیز رفتاری سے تربیت دی جا سکتی ہے۔
- محققین ٹوٹ جاتے ہیں آبجیکٹ کا پتہ لگانا فریم ورک کو کئی ماڈیولز میں تقسیم کیا جاتا ہے، جسے پھر ایک منفرد آبجیکٹ کا پتہ لگانے کا نظام بنانے کے لیے ملایا جا سکتا ہے۔
ایم ایم ڈیٹیکشن آرکیٹیکچر
MMDetection ایک عام ڈیزائن کی وضاحت کرتا ہے جو کسی بھی ماڈل پر لاگو کیا جا سکتا ہے کیونکہ یہ ایک ٹول باکس ہے جس میں مختلف قسم کے پہلے سے بنائے گئے ماڈل ہیں، جن میں سے ہر ایک کا اپنا فن تعمیر ہے۔ مندرجہ ذیل اجزاء اس مجموعی فن تعمیر کو بناتے ہیں:
- ریڑھ کی ہڈی: ریڑھ کی ہڈی، جیسے کہ ResNet-50 بغیر مکمل طور پر مربوط پرت کے، وہ جزو ہے جو تصویر کو فیچر نقشوں میں تبدیل کرتا ہے۔
- گردن: گردن وہ طبقہ ہے جو ریڑھ کی ہڈی کو سروں سے جوڑتا ہے۔ ریڑھ کی ہڈی کے خام فیچر کے نقشوں پر، یہ کچھ ایڈجسٹمنٹ یا ری کنفیگریشن کرتا ہے۔ فیچر پیرامڈ نیٹ ورک ایک مثال (FPN) ہے۔
- ڈینس ہیڈ (AnchorHead/AnchorFreeHead): یہ وہ جزو ہے جو فیچر نقشوں کے گھنے علاقوں پر کام کرتا ہے، جیسے اینکر ہیڈ اور اینکر فری ہیڈ، جیسے RPNHead، RetinaHead، اور FCOSHead۔
- RoIE ایکسٹریکٹر: RoIPooling جیسے آپریٹرز کے استعمال کے ساتھ، یہ وہ سیکشن ہے جو RoIwise خصوصیات کو سنگل یا فیچر نقشوں کے مجموعہ سے کھینچتا ہے۔ SingleRoIExtractor کا نمونہ RoI خصوصیات کو فیچر اہرام کی مماثل سطح سے نکالتا ہے۔
- RoIHad (BBoxHead/MaskHead): یہ سسٹم کا وہ حصہ ہے جو RoI خصوصیات کو بطور ان پٹ استعمال کرتا ہے اور RoI پر مبنی ٹاسک کی مخصوص پیشین گوئیاں تیار کرتا ہے، جیسے باؤنڈنگ باکس کی درجہ بندی/رجعت اور ماسک کی پیشن گوئی۔
سنگل اسٹیج اور دو اسٹیج ڈیٹیکٹرز کی تعمیر کو مذکورہ بالا تصورات کا استعمال کرتے ہوئے واضح کیا گیا ہے۔ ہم صرف چند تازہ حصوں کو بنا کر اور کچھ موجودہ حصوں کو ملا کر اپنا طریقہ کار تیار کر سکتے ہیں۔
MMDetection میں شامل ماڈلز کی فہرست
MMDetection کئی معروف ماڈلز اور ٹاسک پر مبنی ماڈیولز کے لیے اعلیٰ درجے کے کوڈ بیس فراہم کرتا ہے۔ وہ ماڈل جو پہلے بنائے جا چکے ہیں اور قابل اطلاق طریقے جو MMDetection ٹول باکس کے ساتھ استعمال کیے جا سکتے ہیں ذیل میں درج ہیں۔ فہرست میں اضافہ ہوتا رہتا ہے کیونکہ مزید ماڈلز اور طریقے شامل کیے جاتے ہیں۔
- تیز R-CNN
- تیز تر R-CNN
- ماسک R-CNN
- ریٹینا نیٹ
- ڈی سی این
- DCNv2
- کیسکیڈ R-CNN
- M2Det
- جی ایچ ایم
- سکریچ ڈیٹ
- ڈبل ہیڈ R-CNN
- گرڈ R-CNN
- ایف ایس اے ایف
- لیبرا R-CNN
- جی سی نیٹ
- ایچ آر نیٹ
- ماسک اسکورنگ R-CNN
- ایف سی او ایس
- ایس ایس ڈی
- R-FCN
- مخلوط صحت سے متعلق تربیت
- وزن کی معیاری کاری
- ہائبرڈ ٹاسک کیسکیڈ
- گائیڈڈ اینکرنگ
- عمومی توجہ
MMDetection کا استعمال کرتے ہوئے آبجیکٹ کا پتہ لگانے کا ماڈل بنانا
اس ٹیوٹوریل میں، ہم گوگل کولیب نوٹ بک ہوں گے کیونکہ اسے سیٹ کرنا اور استعمال کرنا آسان ہے۔
تنصیب
اپنی ضرورت کی ہر چیز کو انسٹال کرنے کے لیے، ہم پہلے ضروری لائبریریاں انسٹال کریں گے اور MMdetection GitHub پروجیکٹ کو کلون کریں گے۔
درآمد کرنا env
ہمارے منصوبے کے لیے ماحول اب ذخیرہ سے درآمد کیا جائے گا۔
لائبریریوں اور ایم ایم ڈیٹیکشن کو درآمد کرنا
اب ہم درکار لائبریریاں درآمد کریں گے، یقیناً MM کا پتہ لگانے کے ساتھ۔
پہلے سے تربیت یافتہ چوکیاں ڈاؤن لوڈ کریں۔
MMdetection سے پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل چیک پوائنٹس کو اب مزید ایڈجسٹمنٹ اور اندازہ کے لیے ڈاؤن لوڈ کیا جانا چاہیے۔
عمارت کا ماڈل
اب ہم ماڈل بنائیں گے اور چیک پوائنٹس کو ڈیٹاسیٹ پر لاگو کریں گے۔
ڈٹیکٹر کا اندازہ لگانا
اب جب کہ ماڈل کو صحیح طریقے سے بنایا گیا ہے اور لوڈ کیا گیا ہے، آئیے چیک کریں کہ یہ کتنا بہترین ہے۔ ہم MMDetection کے اعلیٰ سطحی API انفرنس ڈیٹیکٹر کا استعمال کرتے ہیں۔ یہ API تخمینہ کے عمل کو آسان بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا تھا۔
نتیجہ
آئیے نتائج پر ایک نظر ڈالتے ہیں۔
نتیجہ
آخر میں، MMDetection ٹول باکس نے حال ہی میں جاری کردہ کوڈ بیس جیسے SimpleDet، Detectron، اور Maskrcnn-benchmark کو بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کیا۔ ایک بڑے ماڈل مجموعہ کے ساتھ،
MMDetection اب جدید ترین ٹیکنالوجی ہے۔ MMDetection کارکردگی اور کارکردگی کے لحاظ سے دیگر تمام کوڈ بیسز کو پیچھے چھوڑ دیتا ہے۔
MMdetection کے بارے میں سب سے اچھی چیز یہ ہے کہ اب آپ صرف ایک مختلف کنفیگریشن فائل کی طرف اشارہ کر سکتے ہیں، ایک مختلف چیک پوائنٹ ڈاؤن لوڈ کر سکتے ہیں، اور اگر آپ ماڈلز کو تبدیل کرنا چاہتے ہیں تو وہی کوڈ چلا سکتے ہیں۔
میں ان کو دیکھنے کا مشورہ دیتا ہوں۔ ہدایات اگر آپ کسی بھی مرحلے کے ساتھ مسائل کا شکار ہیں یا ان میں سے کچھ کو مختلف طریقے سے انجام دینا چاہتے ہیں۔
جواب دیجئے