Mundarija[Yashirish][Show]
Chuqur o'rganishdagi eng oddiy, ammo eng qiziqarli g'oyalardan biri ob'ektni aniqlashdir. Asosiy g'oya har bir elementni o'xshash xususiyatlarni ifodalovchi ketma-ket sinflarga bo'lish va keyin uning atrofida quti chizishdir.
Ushbu farqlovchi xususiyatlar shakl yoki rang kabi oddiy bo'lishi mumkin, bu bizning ularni tasniflash qobiliyatiga yordam beradi.
ning ilovalari Ob'ektni aniqlash Kompyuter ko‘rish va tasvirni qayta ishlash sohasidagi sezilarli yaxshilanishlar tufayli tibbiyot fanlari, avtonom haydash, mudofaa va harbiy, davlat boshqaruvi va boshqa ko‘plab sohalarda keng qo‘llanilmoqda.
Bu erda bizda MMDetection, Pytorch-da qurilgan ochiq manbali ob'ektlarni aniqlashning ajoyib asboblar to'plami mavjud. Ushbu maqolada biz MMDetection-ni batafsil ko'rib chiqamiz, u bilan amaliy ko'rib chiqamiz, uning xususiyatlarini muhokama qilamiz va yana ko'p narsalarni ko'rib chiqamiz.
Nima bu MMDtection?
The MMDtection asboblar qutisi Python kod bazasi sifatida ob'ektni identifikatsiyalash va misol segmentatsiyasi bilan bog'liq muammolar uchun maxsus yaratilgan.
PyTorch ilovasi qo'llaniladi va u modulli tarzda yaratilgan. Ob'ektni tanib olish va misollarni segmentatsiyalash uchun keng ko'lamli samarali modellar turli metodologiyalarga jamlangan.
Bu samarali xulosalar chiqarish va tezkor o'qitish imkonini beradi. Boshqa tomondan, asboblar qutisi 200 dan ortiq oldindan o'qitilgan tarmoqlar uchun og'irliklarni o'z ichiga oladi, bu esa uni ob'ektni identifikatsiyalash sohasida tezkor tuzatish imkonini beradi.
Mavjud texnikani moslashtirish yoki mavjud modullardan foydalangan holda yangi detektorni yaratish qobiliyati bilan MMDetection benchmark sifatida ishlaydi.
Asboblar to'plamining asosiy xususiyati oddiy moduldan oddiy, modulli qismlarni o'z ichiga oladi ob'ektni aniqlash noyob quvurlar yoki noyob modellarni yaratish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan ramka.
Ushbu asboblar to'plamining taqqoslash imkoniyatlari mavjud ramka ustiga yangi detektor ramkasini yaratish va uning ishlashini solishtirishni osonlashtiradi.
Xususiyatlari
- Faster RCNN, Mask RCNN, RetinaNet va boshqalar kabi mashhur va zamonaviy aniqlash ramkalari to'g'ridan-to'g'ri asboblar to'plami tomonidan qo'llab-quvvatlanadi.
- Nozik sozlash (yoki qayta mashq qilish) uchun 360+ oldindan tayyorlangan modellardan foydalanish.
- COCO, Cityscapes, LVIS va PASCAL VOC kabi taniqli ko'rish ma'lumotlar to'plami uchun.
- GPU-larda barcha asosiy bbox va niqob operatsiyalari bajariladi. Detectron2, maskrcnn-benchmark va SimpleDet kabi boshqa kod bazalari bu kodga qaraganda tezroq yoki teng darajada o'qitilishi mumkin.
- Tadqiqotchilar uni buzishadi ob'ektni aniqlash ramkani bir nechta modullarga aylantiradi, keyinchalik ular noyob ob'ektni aniqlash tizimini yaratish uchun birlashtirilishi mumkin.
MMDetection arxitekturasi
MMDetection har qanday modelga qo'llanilishi mumkin bo'lgan umumiy dizaynni belgilaydi, chunki u har birining o'z arxitekturasiga ega bo'lgan turli xil oldindan tuzilgan modellarga ega asboblar qutisi. Quyidagi komponentlar ushbu umumiy arxitekturani tashkil qiladi:
- Orqa miya: Yakuniy to'liq bog'langan qatlamsiz ResNet-50 kabi magistral - tasvirni xususiyatli xaritalarga aylantiruvchi komponent.
- bo'yin: Bo'yin - bu umurtqa pog'onasini boshlar bilan bog'laydigan segment. Magistralning xom xususiyat xaritalarida u muayyan sozlashlar yoki qayta konfiguratsiyalarni amalga oshiradi. Xususiyat Piramida tarmog'i bir misol (FPN).
- Zich bosh (AnchorHead/AnchorFreeHead): Bu RPNHead, RetinaHead va FCOHead kabi AnchorHead va AnchorFreeHead kabi xususiyat xaritalarining zich joylarida ishlaydigan komponent.
- RoIEExtractor: RoIPooling-ga o'xshash operatorlardan foydalangan holda, bu RoIwise xususiyatlarini bitta yoki xususiyat xaritalari to'plamidan tortib oladigan bo'limdir. SingleRoIExtractor namunasi xususiyat piramidalarining mos darajasidan RoI xususiyatlarini ajratib oladi.
- RoIHead (BBoxHead/MaskHead): Bu tizimning RoI xususiyatlaridan kirish sifatida foydalanadigan va RoI-ga asoslangan vazifaga oid bashoratlarni, masalan, chegaralovchi quti tasnifi/regressiyasi va niqobni bashorat qilishni yaratadigan qismi.
Bir bosqichli va ikki bosqichli detektorlarning qurilishi yuqorida aytib o'tilgan tushunchalar yordamida tasvirlangan. Biz bir nechta yangi qismlarni qurish va mavjudlarini birlashtirish orqali o'z protseduralarimizni ishlab chiqishimiz mumkin.
MMDetection-ga kiritilgan modellar ro'yxati
MMDetection bir nechta taniqli modellar va vazifalarga yo'naltirilgan modullar uchun yuqori darajadagi kod bazalarini taqdim etadi. MMDetection asboblar to'plamida ishlatilishi mumkin bo'lgan avval ishlab chiqarilgan modellar va moslashtirilgan usullar quyida keltirilgan. Ko'proq modellar va usullar qo'shilishi bilan ro'yxat o'sib bormoqda.
- Tez R-CNN
- Tezroq R-CNN
- Mask R-CNN
- RetinaNet
- DCN
- DCNv2
- Kaskad R-CNN
- M2Det
- Ghm
- ScratchDet
- Ikki boshli R-CNN
- R-CNN tarmog'i
- FSAF
- Libra R-CNN
- GCNet
- HRNet
- Maska reytingi R-CNN
- FCOS
- SSD
- R-FCN
- Aralash aniqlikdagi trening
- Og'irlikni standartlashtirish
- Gibrid vazifalar kaskadi
- Yo'naltirilgan ankraj
- Umumiy e'tibor
MMDetection yordamida obyektni aniqlash modelini yaratish
Ushbu qo'llanmada biz Google hamkorlik daftariga ega bo'lamiz, chunki uni sozlash va ishlatish oson.
o'rnatish
Bizga kerak bo'lgan hamma narsani o'rnatish uchun avvalo kerakli kutubxonalarni o'rnatamiz va MMdetection GitHub loyihasini klonlaymiz.
Import qilinmoqda
Loyihamiz uchun muhit endi ombordan import qilinadi.
Kutubxonalarni import qilish va MMdetection
Endi biz kerakli kutubxonalarni, albatta, MMdetection bilan birga import qilamiz.
Oldindan tayyorlangan nazorat punktlarini yuklab oling
MMdetection-dan oldindan o'rgatilgan model nazorat nuqtalari endi keyingi sozlash va xulosa chiqarish uchun yuklab olinishi kerak.
Bino modeli
Endi biz modelni quramiz va ma'lumotlar to'plamiga nazorat nuqtalarini qo'llaymiz.
Detektor haqida xulosa chiqaring
Endi model to'g'ri qurilgan va yuklangan bo'lsa, keling, uning qanchalik zo'r ekanligini tekshirib ko'raylik. Biz MMDetection-ning yuqori darajadagi API xulosa detektoridan foydalanamiz. Ushbu API xulosa chiqarish jarayonini osonlashtirish uchun ishlab chiqilgan.
natija
Keling, natijalarni ko'rib chiqaylik.
Xulosa
Xulosa qilib aytganda, MMDetection asboblar to'plami yaqinda chiqarilgan SimpleDet, Detectron va Maskrcnn-benchmark kabi kod bazalaridan ustundir. Katta modellar to'plami bilan,
MMDetection endi eng zamonaviy texnologiya hisoblanadi. MMDetection samaradorlik va unumdorlik bo'yicha boshqa barcha kod bazalaridan ustundir.
MMdetection-ning eng yoqimli jihatlaridan biri shundaki, agar siz modellarni o'zgartirmoqchi bo'lsangiz, endi boshqa konfiguratsiya fayliga ishora qilishingiz, boshqa nazorat nuqtasini yuklab olishingiz va bir xil kodni ishga tushirishingiz mumkin.
Men ularga qarashni maslahat beraman ko'rsatmalar Agar siz biron bir bosqichda muammolarga duch kelsangiz yoki ularning ba'zilarini boshqacha bajarishni xohlasangiz.
Leave a Reply