Bạn đã bao giờ bị ấn tượng bởi khả năng nhận dạng khuôn mặt trong ảnh nhóm của camera trên điện thoại thông minh chưa?
Có lẽ bạn đã kinh ngạc trước cách những chiếc ô tô tự lái điều hướng giao thông một cách liền mạch, xác định người đi bộ và các phương tiện khác với độ chính xác đáng kinh ngạc.
Những thành tựu dường như siêu nhiên này có thể thực hiện được nhờ phát hiện đối tượng, một chủ đề nghiên cứu hấp dẫn. Nói một cách đơn giản, phát hiện đối tượng là nhận dạng và bản địa hóa các đối tượng bên trong ảnh hoặc video.
Đó là công nghệ cho phép máy tính “nhìn thấy” và hiểu thế giới xung quanh.
Nhưng làm thế nào để thủ tục đáng kinh ngạc này hoạt động? Chúng tôi đang thấy rằng học sâu có đã cách mạng hóa lĩnh vực nhận dạng đối tượng. Nó đang mở đường cho một loạt các ứng dụng có ảnh hưởng trực tiếp đến cuộc sống hàng ngày của chúng ta.
Trong bài đăng này, chúng ta sẽ đi qua lĩnh vực hấp dẫn của nhận dạng đối tượng dựa trên học sâu, tìm hiểu xem nó có tiềm năng định hình lại cách chúng ta tương tác với công nghệ như thế nào.
Phát hiện đối tượng chính xác là gì?
Một trong những tầm nhìn máy tính cơ bản nhiệm vụ là phát hiện đối tượng, bao gồm việc tìm và định vị các mục khác nhau trong một hình ảnh hoặc video.
Khi so sánh với phân loại hình ảnh, trong đó nhãn lớp của từng đối tượng được xác định, tính năng phát hiện đối tượng tiến thêm một bước bằng cách không chỉ xác định sự hiện diện của từng đối tượng mà còn vẽ các hộp giới hạn xung quanh từng đối tượng.
Kết quả là, chúng ta có thể đồng thời xác định các loại đối tượng quan tâm và định vị chính xác chúng.
Khả năng phát hiện các đối tượng là cần thiết cho nhiều ứng dụng, bao gồm lái xe tự trị, giám sát, nhận dạng khuôn mặt và hình ảnh y tế.
Để xử lý thách thức khó khăn này với độ chính xác vượt trội và hiệu suất thời gian thực, các kỹ thuật dựa trên học sâu đã biến đổi tính năng phát hiện đối tượng.
Học sâu gần đây đã nổi lên như một chiến lược hiệu quả để khắc phục những khó khăn này, làm thay đổi ngành công nghiệp nhận dạng đối tượng.
Gia đình R-CNN và Yolo family là hai họ mô hình nổi tiếng trong nhận dạng đối tượng sẽ được xem xét trong bài báo này.
Gia đình R-CNN: Phát hiện đối tượng tiên phong
Nghiên cứu nhận dạng đối tượng ban đầu đã chứng kiến những tiến bộ đáng kể nhờ dòng R-CNN, bao gồm R-CNN, Fast R-CNN và Faster R-CNN.
Với kiến trúc ba mô-đun, các khu vực được đề xuất của R-CNN đã sử dụng CNN để trích xuất các đối tượng và phân loại các đối tượng bằng SVM tuyến tính.
R-CNN đã đúng, mặc dù phải mất một khoảng thời gian vì bắt buộc phải đặt giá thầu cho khu vực ứng cử viên. Điều này đã được xử lý bởi Fast R-CNN, giúp tăng hiệu quả bằng cách hợp nhất tất cả các mô-đun thành một mô hình duy nhất.
Bằng cách thêm Mạng đề xuất khu vực (RPN) đã tạo và cải thiện các đề xuất khu vực trong quá trình đào tạo, R-CNN nhanh hơn đã nâng cao đáng kể hiệu suất và đạt được khả năng nhận dạng đối tượng gần như theo thời gian thực.
Từ R-CNN đến R-CNN nhanh hơn
Họ R-CNN, viết tắt của “Region-Based Mạng thần kinh tích chập,” đã đi tiên phong trong việc phát hiện đối tượng.
Họ này bao gồm R-CNN, Fast R-CNN và Faster R-CNN, tất cả đều được thiết kế để giải quyết các nhiệm vụ nhận dạng và bản địa hóa đối tượng.
R-CNN ban đầu, được giới thiệu vào năm 2014, đã chứng minh việc sử dụng thành công mạng thần kinh tích chập để phát hiện và bản địa hóa đối tượng.
Nó sử dụng một chiến lược gồm ba bước bao gồm đề xuất vùng, trích xuất tính năng bằng CNN và phân loại đối tượng bằng bộ phân loại Máy véc tơ hỗ trợ tuyến tính (SVM).
Sau khi ra mắt Fast R-CNN vào năm 2015, các vấn đề về tốc độ đã được giải quyết bằng cách kết hợp đề xuất khu vực và phân loại thành một mô hình duy nhất, giúp giảm đáng kể thời gian đào tạo và suy luận.
R-CNN nhanh hơn, được phát hành vào năm 2016, đã cải thiện tốc độ và độ chính xác bằng cách bao gồm Mạng đề xuất khu vực (RPN) trong quá trình đào tạo để nhanh chóng đề xuất và sửa đổi các khu vực.
Do đó, Faster R-CNN đã tự khẳng định mình là một trong những thuật toán hàng đầu cho các tác vụ phát hiện đối tượng.
Việc kết hợp các bộ phân loại SVM là rất quan trọng đối với thành công của dòng R-CNN, thay đổi lĩnh vực thị giác máy tính và mở đường cho những thành tựu trong tương lai trong phát hiện đối tượng dựa trên học sâu.
Điểm mạnh:
- Độ chính xác phát hiện đối tượng nội địa hóa cao.
- Độ chính xác và hiệu quả được cân bằng bởi thiết kế thống nhất của R-CNN nhanh hơn.
Những điểm yếu:
- Suy luận với R-CNN và R-CNN nhanh có thể khá tốn công sức.
- Để R-CNN nhanh hơn hoạt động tốt nhất, có thể vẫn cần nhiều đề xuất khu vực.
Gia đình YOLO: Phát hiện đối tượng trong thời gian thực
Gia đình YOLO, dựa trên khái niệm “Bạn chỉ nhìn một lần”, nhấn mạnh vào khả năng nhận dạng đối tượng theo thời gian thực đồng thời hy sinh độ chính xác.
Mô hình YOLO ban đầu bao gồm một mạng thần kinh duy nhất dự đoán trực tiếp các hộp giới hạn và nhãn lớp.
Mặc dù có độ chính xác dự đoán thấp hơn, YOLO có thể hoạt động ở tốc độ lên tới 155 khung hình/giây. YOLOv2, còn được gọi là YOLO9000, đã giải quyết một số thiếu sót của mô hình ban đầu bằng cách dự đoán 9,000 lớp đối tượng và bao gồm các hộp neo để dự đoán chắc chắn hơn.
YOLOv3 thậm chí còn được cải thiện hơn nữa với mạng lưới phát hiện tính năng mở rộng hơn.
Hoạt động bên trong của gia đình YOLO
Các mô hình nhận dạng đối tượng trong họ YOLO (Bạn chỉ nhìn một lần) đã nổi lên như một thành tựu đáng chú ý trong lĩnh vực thị giác máy tính.
YOLO, được giới thiệu vào năm 2015, ưu tiên tốc độ và nhận dạng đối tượng theo thời gian thực bằng cách dự đoán trực tiếp các hộp giới hạn và nhãn lớp.
Mặc dù một số độ chính xác bị hy sinh, nhưng nó phân tích ảnh trong thời gian thực, làm cho nó hữu ích cho các ứng dụng quan trọng về thời gian.
YOLOv2 đã kết hợp các hộp neo để xử lý các quy mô vật phẩm đa dạng và được đào tạo trên nhiều bộ dữ liệu để dự đoán hơn 9,000 lớp đối tượng.
Vào năm 2018, YOLOv3 đã cải tiến dòng sản phẩm này hơn nữa với mạng phát hiện tính năng sâu hơn, nâng cao độ chính xác mà không làm giảm hiệu suất.
Gia đình YOLO dự đoán các hộp giới hạn, xác suất lớp và điểm đối tượng bằng cách chia hình ảnh thành lưới. Nó kết hợp hiệu quả tốc độ và độ chính xác, làm cho nó có thể thích ứng để sử dụng trong xe tự trị, giám sát, chăm sóc sức khỏe và các lĩnh vực khác.
Sê-ri YOLO đã chuyển đổi nhận dạng đối tượng bằng cách cung cấp các giải pháp thời gian thực mà không làm giảm độ chính xác đáng kể.
Từ YOLO đến YOLOv2 và YOLOv3, dòng này đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong việc cải thiện khả năng nhận dạng đối tượng trong các ngành, thiết lập tiêu chuẩn cho các hệ thống phát hiện đối tượng dựa trên học sâu hiện đại.
Điểm mạnh:
- Phát hiện đối tượng trong thời gian thực ở tốc độ khung hình cao.
- Tính ổn định trong dự đoán hộp giới hạn được giới thiệu trong YOLOv2 và YOLOv3.
Những điểm yếu:
- Các mô hình YOLO có thể từ bỏ một số độ chính xác để đổi lấy tốc độ.
So sánh họ mô hình: Độ chính xác so với Hiệu quả
Khi so sánh các họ R-CNN và YOLO, rõ ràng là độ chính xác và hiệu quả là những sự đánh đổi quan trọng. Các mô hình họ R-CNN vượt trội về độ chính xác nhưng chậm hơn trong quá trình suy luận do kiến trúc ba mô-đun của chúng.
Mặt khác, gia đình YOLO ưu tiên hiệu suất thời gian thực, mang lại tốc độ vượt trội trong khi mất đi một số độ chính xác. Quyết định giữa các họ mô hình này được xác định bởi các yêu cầu cụ thể của ứng dụng.
Các mô hình dòng R-CNN có thể thích hợp hơn cho khối lượng công việc yêu cầu độ chính xác cực cao, trong khi các mô hình dòng YOLO phù hợp với các ứng dụng thời gian thực.
Ngoài khả năng nhận dạng đối tượng: Các ứng dụng trong thế giới thực
Ngoài các nhiệm vụ nhận dạng đối tượng tiêu chuẩn, tính năng phát hiện đối tượng dựa trên học sâu đã tìm thấy nhiều mục đích sử dụng.
Khả năng thích ứng và độ chính xác của nó đã tạo ra những cơ hội mới trong nhiều lĩnh vực khác nhau, giải quyết những thách thức phức tạp và chuyển đổi doanh nghiệp.
Xe tự lái: Thiết lập tiêu chuẩn cho việc lái xe an toàn
Tính năng phát hiện đối tượng rất quan trọng đối với ô tô tự lái để đảm bảo điều hướng an toàn và đáng tin cậy.
Mô hình học sâu cung cấp thông tin quan trọng cho các hệ thống lái xe tự trị bằng cách nhận dạng và khoanh vùng người đi bộ, người đi xe đạp, ô tô khác và các mối nguy hiểm có thể xảy ra trên đường.
Những mô hình này cho phép các phương tiện đưa ra lựa chọn theo thời gian thực và ngăn ngừa va chạm, đưa chúng ta đến gần hơn với một tương lai trong đó ô tô tự lái cùng tồn tại với người lái.
Tăng hiệu quả và bảo mật trong ngành bán lẻ
Doanh nghiệp bán lẻ đã áp dụng tính năng phát hiện đối tượng dựa trên học sâu để cải thiện đáng kể hoạt động của mình.
Hỗ trợ phát hiện đối tượng trong việc xác định và theo dõi các sản phẩm trên kệ của cửa hàng, cho phép bổ sung hàng hiệu quả hơn và giảm tình trạng hết hàng.
Hơn nữa, các hệ thống giám sát được trang bị thuật toán phát hiện đối tượng hỗ trợ ngăn ngừa trộm cắp và duy trì an ninh cửa hàng.
Tiến bộ hình ảnh y tế trong chăm sóc sức khỏe
Phát hiện đối tượng dựa trên học sâu đã trở thành một công cụ quan trọng trong hình ảnh y tế trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
Nó hỗ trợ các bác sĩ chăm sóc sức khỏe phát hiện những điểm bất thường trong phim chụp X-quang, chụp cộng hưởng từ và các hình ảnh y tế khác, chẳng hạn như ung thư hoặc dị tật.
Hỗ trợ nhận dạng đối tượng trong chẩn đoán sớm và lập kế hoạch điều trị bằng cách xác định và làm nổi bật các vị trí quan tâm cụ thể.
Tăng cường an toàn thông qua an ninh và giám sát
Phát hiện đối tượng có thể cực kỳ hữu ích trong các ứng dụng giám sát và bảo mật.
Thuật toán học sâu hỗ trợ theo dõi đám đông, xác định hành vi đáng ngờ và phát hiện những nguy cơ tiềm ẩn ở những nơi công cộng, sân bay và trung tâm giao thông.
Các hệ thống này có thể cảnh báo các chuyên gia bảo mật trong thời gian thực bằng cách liên tục đánh giá các nguồn cấp dữ liệu video, ngăn chặn các vi phạm bảo mật và đảm bảo an toàn công cộng.
Trở ngại hiện tại và triển vọng tương lai
Mặc dù có những tiến bộ đáng kể trong phát hiện đối tượng dựa trên học sâu, vẫn còn nhiều vấn đề. Quyền riêng tư của dữ liệu là một mối quan tâm nghiêm trọng vì việc phát hiện đối tượng thường đòi hỏi phải quản lý thông tin nhạy cảm.
Một vấn đề quan trọng khác là đảm bảo khả năng phục hồi trước các cuộc tấn công của đối thủ.
Các nhà nghiên cứu vẫn đang tìm cách tăng khả năng khái quát hóa và diễn giải mô hình.
Với nghiên cứu đang diễn ra tập trung vào nhận dạng nhiều đối tượng, theo dõi đối tượng video và nhận dạng đối tượng 3D thời gian thực, tương lai có vẻ tươi sáng.
Chúng ta sẽ sớm mong đợi các giải pháp chính xác và hiệu quả hơn nữa khi các mô hình học sâu tiếp tục phát triển.
Kết luận
Học sâu đã thay đổi khả năng phát hiện đối tượng, mở ra một kỷ nguyên với độ chính xác và hiệu quả cao hơn. Họ R-CNN và YOLO đã đóng vai trò quan trọng, mỗi họ có khả năng riêng biệt cho các ứng dụng nhất định.
Nhận dạng đối tượng dựa trên học sâu đang cách mạng hóa các lĩnh vực và cải thiện tính an toàn cũng như hiệu quả, từ phương tiện tự hành đến chăm sóc sức khỏe.
Tương lai của phát hiện đối tượng có vẻ tươi sáng hơn bao giờ hết khi nghiên cứu tiến bộ, giải quyết những khó khăn và khám phá các lĩnh vực mới.
Chúng ta đang chứng kiến sự ra đời của một thời đại mới trong lĩnh vực thị giác máy tính khi chúng ta nắm bắt sức mạnh của học sâu, với khả năng phát hiện đối tượng dẫn đầu.
Bình luận