Smartfoningiz kamerasining guruh suratidagi yuzlarni tanib olish qobiliyati sizni hech qachon hayratda qoldirganmi?
Ehtimol, siz o'zi boshqariladigan avtomobillarning tirbandlikda qanday muammosiz harakatlanishi, piyodalar va boshqa transport vositalarini aql bovar qilmaydigan aniqlik bilan aniqlashi sizni hayratda qoldirgandir.
Bu g'ayritabiiy tuyulgan yutuqlar tadqiqotning qiziqarli mavzusi bo'lgan ob'ektni aniqlash orqali mumkin bo'ladi. Oddiy qilib aytganda, ob'ektni aniqlash - bu rasm yoki video ichidagi ob'ektlarni aniqlash va mahalliylashtirish.
Aynan shu texnologiya kompyuterlarga atrofdagi dunyoni "ko'rish" va tushunish imkonini beradi.
Ammo bu ajoyib protsedura qanday ishlaydi? Biz buni ko'rib turibmiz chuqur bilimga ega ob'ektni aniqlash sohasida inqilob qildi. Bu bizning kundalik hayotimizga bevosita ta'sir ko'rsatadigan ko'plab ilovalar uchun yo'l ochmoqda.
Ushbu postda biz chuqur o'rganishga asoslangan ob'ektni identifikatsiyalashning ajoyib sohasini bosib o'tamiz, uning texnologiya bilan o'zaro munosabatimizni qanday o'zgartirish potentsialiga ega ekanligini bilib olamiz.
Ob'ektni aniqlash aniq nima?
Ulardan biri asosiy kompyuter ko'rish vazifalari ob'ektni aniqlash bo'lib, u tasvir yoki videodagi turli narsalarni topish va joylashtirishni o'z ichiga oladi.
Har bir ob'ektning sinf yorlig'i aniqlanadigan tasvir tasnifi bilan solishtirganda, ob'ektni aniqlash nafaqat har bir ob'ektning mavjudligini aniqlash, balki har birining atrofida chegaralovchi qutilarni chizish orqali bir qadam oldinga boradi.
Natijada, biz bir vaqtning o'zida qiziqish ob'ektlarining turlarini aniqlashimiz va ularni aniq aniqlashimiz mumkin.
Ob'ektlarni aniqlash qobiliyati ko'plab ilovalar uchun, shu jumladan avtonom haydash, kuzatuv, yuzni tanib olish va tibbiy tasvirlash.
Ushbu qiyin muammoni ajoyib aniqlik va real vaqt rejimida ishlash uchun chuqur o'rganishga asoslangan texnikalar ob'ektni aniqlashni o'zgartirdi.
Chuqur o'rganish yaqinda ushbu qiyinchiliklarni bartaraf etish, ob'ektni aniqlash sanoatini o'zgartirish uchun kuchli strategiya sifatida paydo bo'ldi.
R-CNN oilasi va YOLO oila - bu maqolada ko'rib chiqiladigan ob'ektni identifikatsiyalash bo'yicha ikkita taniqli namunaviy oila.
R-CNN oilasi: ob'ektni aniqlashning kashshoflari
Ob'ektni aniqlash bo'yicha dastlabki tadqiqotlar R-CNN, Fast R-CNN va Faster R-CNNni o'z ichiga olgan R-CNN oilasi tufayli sezilarli yutuqlarga guvoh bo'ldi.
Uch modulli arxitekturasi bilan R-CNN tomonidan tavsiya etilgan hududlar xususiyatlarni ajratib olish uchun CNN-dan foydalangan va chiziqli SVM-lar yordamida ob'ektlarni tasniflangan.
R-CNN to'g'ri edi, ammo bu biroz vaqt talab qilgan bo'lsa-da, nomzod mintaqaviy takliflar talab qilingan. Bu Fast R-CNN tomonidan hal qilindi, bu esa barcha modullarni yagona modelga birlashtirish orqali samaradorlikni oshirdi.
Trening davomida mintaqaviy takliflarni yaratadigan va takomillashtiradigan Mintaqaviy takliflar tarmog'ini (RPN) qo'shish orqali tezroq R-CNN unumdorligini sezilarli darajada oshirdi va deyarli real vaqtda ob'ektlarni tanib olishga erishdi.
R-CNN dan Faster R-CNN ga
R-CNN oilasi, bu “Mintaqaga asoslangan Konvolyutsion neyron tarmoqlari" ob'ektni aniqlashda kashshof yutuqlarga erishdi.
Bu oilaga R-CNN, Fast R-CNN va Faster R-CNN kiradi, ularning barchasi obyektni lokalizatsiya qilish va tanib olish vazifalarini hal qilish uchun mo‘ljallangan.
2014 yilda taqdim etilgan original R-CNN ob'ektni aniqlash va lokalizatsiya qilish uchun konvolyutsion neyron tarmoqlaridan muvaffaqiyatli foydalanishni namoyish etdi.
Bu mintaqa taklifini, CNN yordamida xususiyatlarni ajratib olishni va chiziqli qo'llab-quvvatlash vektor mashinasi (SVM) tasniflagichlari bilan ob'ektlarni tasniflashni o'z ichiga olgan uch bosqichli strategiyani oldi.
2015-yilda Fast R-CNN ishga tushirilgandan so'ng, tezlik bilan bog'liq muammolar mintaqaviy taklif va tasnifni yagona modelga birlashtirib, o'qitish va xulosa chiqarish vaqtini keskin qisqartirish orqali hal qilindi.
2016-yilda chiqarilgan tezroq R-CNN, hududlarni tezkor taklif qilish va qayta ko'rib chiqish uchun trening davomida Mintaqaviy takliflar tarmog'ini (RPN) qo'shish orqali tezlik va aniqlikni oshirdi.
Natijada, Faster R-CNN ob'ektni aniqlash vazifalari uchun etakchi algoritmlardan biri sifatida o'zini namoyon qildi.
SVM klassifikatorlarining kiritilishi R-CNN oilasining muvaffaqiyati uchun muhim bo'lib, kompyuterni ko'rish sohasini o'zgartirdi va chuqur o'rganishga asoslangan ob'ektni aniqlashda kelajakdagi yutuqlarga yo'l ochdi.
Kuchlar:
- Yuqori lokalizatsiya ob'ektini aniqlash aniqligi.
- Aniqlik va samaradorlik tezroq R-CNN ning yagona dizayni bilan muvozanatlangan.
Zaif tomonlar:
- R-CNN va Fast R-CNN bilan xulosa qilish juda mashaqqatli bo'lishi mumkin.
- Tezroq R-CNN eng yaxshi ishlashi uchun ko'plab mintaqaviy takliflar hali ham zarur bo'lishi mumkin.
YOLO oilasi: real vaqt rejimida ob'ektni aniqlash
YOLO oilasi "Siz faqat bir marta qaraysiz" kontseptsiyasiga asoslangan holda, aniqlikdan voz kechgan holda real vaqtda ob'ektni aniqlashga urg'u beradi.
Asl YOLO modeli to'g'ridan-to'g'ri chegaralangan qutilar va sinf yorliqlarini bashorat qiladigan yagona neyron tarmoqdan iborat edi.
Kamroq bashorat qilish aniqligiga qaramay, YOLO soniyasiga 155 kadrgacha tezlikda ishlay oladi. YOLO2 nomi bilan ham tanilgan YOLOv9000 9,000 ta ob'yekt sinfini bashorat qilish va aniqroq bashorat qilish uchun langar qutilarini kiritish orqali original modelning ba'zi kamchiliklarini bartaraf etdi.
YOLOv3 yanada kengroq xususiyatli detektor tarmog‘i bilan yanada yaxshilandi.
YOLO oilasining ichki ishi
YOLO (You Only Look Bir marta) oilasidagi ob'ektni identifikatsiyalash modellari kompyuterni ko'rishda sezilarli yutuq sifatida paydo bo'ldi.
2015-yilda joriy etilgan YOLO chegaralovchi qutilar va sinf yorliqlarini to‘g‘ridan-to‘g‘ri taxmin qilish orqali tezlik va real vaqtda obyekt identifikatsiyasiga ustuvor ahamiyat beradi.
Ba'zi aniqlik qurbon qilingan bo'lsa-da, u real vaqt rejimida fotosuratlarni tahlil qiladi va bu uni muhim vaqt talab qiladigan ilovalar uchun foydali qiladi.
YOLOv2 turli xil shkalalar bilan ishlash uchun langar qutilarini o'z ichiga olgan va 9,000 dan ortiq ob'ekt sinflarini kutish uchun ko'plab ma'lumotlar to'plamlarida o'qitilgan.
2018-yilda YOLOv3 oilani yanada chuqurroq xususiyatli detektor tarmog‘i bilan kengaytirib, unumdorlikni yo‘qotmasdan aniqlikni oshirdi.
YOLO oilasi tasvirni toʻrga boʻlish orqali chegaralangan qutilar, sinf ehtimoli va obʼyektivlik ballarini bashorat qiladi. U tezlik va aniqlikni samarali aralashtirib, uni ishlatish uchun moslashtiradi avtonom avtoulovlar, kuzatuv, sog'liqni saqlash va boshqa sohalar.
YOLO seriyasi sezilarli aniqlikni yo'qotmasdan real vaqt rejimida echimlarni taqdim etish orqali ob'ekt identifikatsiyasini o'zgartirdi.
YOLO dan YOLOv2 va YOLOv3 ga qadar ushbu oila tarmoqlar boʻylab obʼyektlarni tanib olishni yaxshilash, chuqur oʻrganishga asoslangan zamonaviy obʼyektlarni aniqlash tizimlari uchun standartni yaratishda sezilarli yutuqlarga erishdi.
Kuchlar:
- Ob'ektlarni real vaqtda yuqori kadr tezligida aniqlash.
- Chegara qutisi bashoratidagi barqarorlik YOLOv2 va YOLOv3 da kiritilgan.
Zaif tomonlar:
- YOLO modellari tezlik evaziga bir oz aniqlikdan voz kechishi mumkin.
Model oilasini taqqoslash: aniqlik va samaradorlik
R-CNN va YOLO oilalari solishtirilsa, aniqlik va samaradorlik muhim kelishuv ekanligi ayon bo'ladi. R-CNN oilasi modellari aniqlik jihatidan ustundir, lekin uch modulli arxitekturasi tufayli xulosa chiqarishda sekinroq.
Boshqa tomondan, YOLO oilasi aniqlikni yo'qotib, ajoyib tezlikni ta'minlab, real vaqt rejimida ishlashga ustuvor ahamiyat beradi. Ushbu model oilalari o'rtasidagi qaror ilovaning o'ziga xos talablari bilan belgilanadi.
R-CNN oilaviy modellari o'ta aniqlikni talab qiladigan ish yuklari uchun afzalroq bo'lishi mumkin, YOLO oilasi modellari esa real vaqtda ilovalar uchun mos keladi.
Ob'ektni tanib olishdan tashqari: Haqiqiy dunyo ilovalari
Ob'ektni aniqlashning standart vazifalaridan tashqari, chuqur o'rganishga asoslangan ob'ektni aniqlash keng ko'lamli foydalanishni topdi.
Uning moslashuvchanligi va aniqligi turli sohalarda murakkab muammolarni hal qilish va biznesni o'zgartirish uchun yangi imkoniyatlar yaratdi.
Avtonom transport vositalari: xavfsiz haydash uchun standartni o'rnatish
Xavfsiz va ishonchli navigatsiyani ta'minlash uchun avtonom avtomobillarda ob'ektni aniqlash juda muhimdir.
Chuqur o'rganish modellari piyodalarni, velosipedchilarni, boshqa avtomashinalarni va yuzaga kelishi mumkin bo'lgan yo'l xatarlarini aniqlash va mahalliylashtirish orqali avtonom haydash tizimlari uchun muhim ma'lumotlarni taqdim etish.
Ushbu modellar transport vositalariga real vaqt rejimida tanlash imkoniyatini beradi va to'qnashuvlarning oldini oladi, bu bizni o'z-o'zidan boshqariladigan avtomobillar inson haydovchilari bilan birga yashaydigan kelajakka yaqinlashtiradi.
Chakana savdo sohasida samaradorlik va xavfsizlikni oshirish
Chakana savdo biznesi o'z faoliyatini sezilarli darajada yaxshilash uchun chuqur o'rganishga asoslangan ob'ektni aniqlashni qo'lladi.
Ob'ektlarni aniqlash do'kon peshtaxtalarida mahsulotlarni aniqlash va kuzatishda yordam beradi, bu esa to'ldirishni yanada samaraliroq qilish va zaxirada qolmagan holatlarni kamaytirish imkonini beradi.
Bundan tashqari, ob'ektlarni aniqlash algoritmlari bilan jihozlangan kuzatuv tizimlari o'g'irlikning oldini olishga va do'kon xavfsizligini ta'minlashga yordam beradi.
Sog'liqni saqlashda tibbiy tasvirlashning rivojlanishi
Chuqur o'rganishga asoslangan ob'ektni aniqlash sog'liqni saqlash sohasida tibbiy tasvirlashda muhim vositaga aylandi.
U sog'liqni saqlash amaliyotchilariga rentgen nurlari, MRI skanerlari va boshqa tibbiy rasmlarda, masalan, saraton yoki malformatsiyalarda anormalliklarni aniqlashda yordam beradi.
Ob'ektni identifikatsiyalash tashvishli joylarni aniqlash va ta'kidlash orqali erta tashxis qo'yish va davolashni rejalashtirishga yordam beradi.
Xavfsizlik va kuzatuv orqali xavfsizlikni oshirish
Ob'ektni aniqlash xavfsizlik va kuzatuv dasturlarida juda foydali bo'lishi mumkin.
Chuqur o'rganish algoritmlari olomonni kuzatishda, shubhali xatti-harakatlarni aniqlashda va jamoat joylarida, aeroportlarda va transport markazlarida potentsial xavflarni aniqlashda yordam bering.
Ushbu tizimlar video tasmalarini doimiy ravishda baholash, xavfsizlik buzilishining oldini olish va jamoat xavfsizligini ta'minlash orqali xavfsizlik mutaxassislarini real vaqt rejimida ogohlantirishi mumkin.
Hozirgi to'siqlar va kelajak istiqbollari
Chuqur o'rganishga asoslangan ob'ektni aniqlashda sezilarli yutuqlarga qaramay, muammolar saqlanib qolmoqda. Ma'lumotlar maxfiyligi jiddiy tashvish tug'diradi, chunki ob'ektni aniqlash ko'pincha nozik ma'lumotlarni boshqarishni talab qiladi.
Yana bir asosiy muammo - raqib hujumlariga chidamlilikni ta'minlash.
Tadqiqotchilar hali ham modelni umumlashtirish va izohlashni oshirish yo'llarini izlamoqda.
Ko'p ob'ektni identifikatsiyalash, video ob'ektni kuzatish va real vaqtda 3D ob'ektni tanib olish bo'yicha olib borilayotgan tadqiqotlar bilan kelajak porloq ko'rinadi.
Tez orada chuqurroq o'rganish modellari o'sishda davom etar ekan, biz yanada aniq va samarali echimlarni kutishimiz kerak.
Xulosa
Chuqur oʻrganish obʼyektni aniqlashni oʻzgartirib, yanada aniqlik va samaradorlik davrini boshlab berdi. R-CNN va YOLO oilalari muhim rol o'ynagan, ularning har biri ma'lum ilovalar uchun alohida imkoniyatlarga ega.
Chuqur oʻrganishga asoslangan obʼyektlarni identifikatsiyalash tarmoqlarni inqilob qilmoqda va avtonom transport vositalaridan tortib sogʻliqni saqlash sohasigacha xavfsizlik va samaradorlikni oshirmoqda.
Ob'ektni aniqlashning kelajagi tadqiqotlar rivojlanishi, qiyinchiliklarni hal qilish va yangi sohalarni o'rganish natijasida har qachongidan ham yorqinroq ko'rinadi.
Biz chuqur o'rganish qudratini o'zlashtirar ekanmiz, kompyuterni ko'rishda yangi davr tug'ilganiga guvoh bo'lamiz, ob'ektni aniqlash yo'lni boshqaradi.
Leave a Reply