ディープラーニングを使用したオブジェクト検出の究極のガイド[2022]

序章

オブジェクト検出は、簡単に言えば、画像またはビデオに存在するさまざまなオブジェクトを認識および検出し、それらにラベルを付けてこれらのオブジェクトを分類するために使用される方法です。 オブジェクト検出は通常、さまざまなアルゴリズムを使用してオブジェクトのこの認識とローカリゼーションを実行します。これらのアルゴリズムは、ディープラーニングを利用して意味のある結果を生成します。

物体検出

オブジェクト検出技術は、画像またはビデオ内のオブジェクトの複数の視覚的インスタンスの認識、検出、およびローカリゼーションに役立ちます。 これにより、基本的なオブジェクト分類だけでなく、オブジェクト全体をよりよく理解できます。 このメソッドは、一意のオブジェクトのインスタンスの数をカウントし、ラベル付けとともにそれらの正確な位置をマークするために使用できます。 時間の経過とともに、このプロセスのパフォーマンスも大幅に向上し、リアルタイムのユースケースに役立ちます。 全体として、それは「どのオブジェクトがどこにあり、どれだけあるのか」という質問に答えます。

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オブジェクトとは何ですか？

オブジェクトは、視覚的に表現できる要素です。 オブジェクトの物理的特性には、広範囲の変動性はありません。 オブジェクトを検出して区別するには、オブジェクトが半剛性である必要があります。

物体検出の歴史

過去20年間で、オブジェクト検出の進歩は、2000年代初頭から始まり、一般に2つの重要な開発期間を経てきました。

1.従来のオブジェクト検出-2000年代初頭から2014年。

2.ディープラーニングベースの検出-2014年以降。

物体検出の技術的進化は2000年代初頭に始まり、当時の検出器も同様でした。 彼らは低レベルと中レベルのビジョンに従い、「コンポーネントによる認識」の方法に従いました。 この方法は、オブジェクトコンポーネント、形状、輪郭間の類似性の測定としてオブジェクト検出を可能にし、考慮された特徴は、距離変換、形状コンテキスト、エッジレスなどでした。物事はうまくいかず、その後、機械検出方法この問題を解決するために写真に登場し始めました。

オブジェクトのマルチスケール検出は、「異なるサイズ」と「異なるアスペクト比」を持つオブジェクトを考慮に入れることによって行われました。 これは、初期段階でのオブジェクト検出における主要な技術的課題の1つでした。 しかし、2014年以降、技術の進歩により、問題は解決しました。 これにより、オブジェクト検出の第2フェーズに進み、ディープラーニングを使用してタスクを実行しました。

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概念

このプロセスの背後にある主な概念は、すべてのオブジェクトにその機能があるということです。 これらの機能は、オブジェクトを他のオブジェクトから分離するのに役立ちます。 オブジェクト検出方法では、これらの機能を使用してオブジェクトを分類します。 同じ概念が、顔検出、指紋検出などにも使用されます。

例を見てみましょう。道路上に2台の車がある場合、オブジェクト検出アルゴリズムを使用して、それらを分類してラベルを付けることができます。

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意味

オブジェクト検出は、画像やビデオ内の人間の顔、花、車など、現実世界のオブジェクトのすべての可能なインスタンスをリアルタイムで最高の精度で検出するプロセスです。 オブジェクト検出技術は、派生した機能と学習アルゴリズムを使用して、オブジェクトカテゴリのすべての出現を認識します。 オブジェクト検出の実際のアプリケーションは、画像検索、セキュリティと監視、ADASとしても知られる先進運転支援システムなどです。

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オブジェクト検出の一般的な説明

私たち人間は、目の前にあるさまざまな物体を検出することができ、それらすべてを正確に識別することもできます。 何の努力もせずに、複数のオブジェクトを数えたり識別したりするのは非常に簡単です。 テクノロジーの最近の発展により、コンピューターに分類と検出の同じタスクを実行させるために、効率的なアルゴリズムをトレーニングするための大量のデータが利用できるようになりました。

コンピュータビジョン、オブジェクトのローカリゼーション、オブジェクトの分類など、オブジェクトの認識に関連する用語は非常に多く、初心者には圧倒される可能性があるため、これらすべての用語とその定義を段階的にお知らせください。

• コンピュータービジョン：これは、アルゴリズムとモデルを使用して画像とビデオのビジュアルを理解および解釈するようにコンピューターをトレーニングできるようにする人工知能の分野です。
• 画像分類：人工知能を使用した画像の検出とラベル付けが含まれます。 これらの画像は、ユーザーが提供する機能を使用して分類されます。
• オブジェクトのローカリゼーション：特定のビジュアルでさまざまなオブジェクトを検出し、それらの周囲に境界線を描画して、それらを分類します。
• オブジェクト検出：これらのプロセスの両方を含み、オブジェクトを分類してから、各オブジェクトの境界を描画し、それらの機能に従ってラベルを付けます。

これらの機能はすべて、オブジェクト認識プロセスを構成します。

オブジェクト検出はどのように機能しますか？

オブジェクト検出を実行し、それが何であるかについての知識を得たので、今度はそれがどのように機能し、何がそれを機能させるのかを知る時です。 さまざまなアプローチがありますが、機械学習アプローチと深層学習アプローチの2つの主要なアプローチがあります。 これらのアプローチはどちらもオブジェクトを学習して識別することができますが、実行は大きく異なります。

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オブジェクト検出の方法

オブジェクトの検出は、機械学習アプローチと深層学習アプローチによって実行できます。 機械学習アプローチでは、さまざまな方法を使用して機能を定義し、サポートベクターマシン（SVM）などの手法を使用して分類を行う必要があります。 一方、深層学習アプローチでは、分類を行うための機能を明示的に定義しなくても、検出プロセス全体を実行できます。 深層学習アプローチは、主に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に基づいています。

機械学習の方法

1. スケール不変特徴変換（SIFT）
2. 指向性勾配（HOG）機能のヒストグラム
3. Viola-Jonesオブジェクト検出フレームワーク

ディープラーニング手法

1. 地域提案（R-CNN、 Fast R-CNN、Faster R-CNN）
2. あなたは一度だけ見る（YOLO）
3. 変形可能な畳み込みネットワーク
4. オブジェクト検出のためのリファインメントニューラルネットワーク（RefineDet）
5. Retina-Net

深層学習の方法について詳しく学びますが、まず、機械学習とは何か、深層学習とは何か、そしてそれらの違いは何かを教えてください。

機械学習とは何ですか？

機械学習は、コンピューターに与えられたデータから学習させ、人間と同じように自分で意思決定を行うための人工知能のアプリケーションです。 これにより、コンピューターは、コンピューターに供給されるデータと情報に基づいて、また実際の相互作用と観察を通じて、学習して予測を行うことができます。 機械学習は、基本的に、アルゴリズムを使用してデータを分析し、そこから学習して予測を行い、与えられたデータに基づいて物事を決定するプロセスです。

機械学習アルゴリズムは、明示的にプログラムされていなくても、自分で決定を下すことができます。 これらのアルゴリズムは、予測を行うために、「トレーニングセット」と呼ばれる特定のデータに基づいて数学モデルを作成します。 機械学習アルゴリズムでは、システムに機能を提供する必要があります。特定の機能に基づいて学習を実行させるために、このプロセスは機能エンジニアリングと呼ばれます。

機械学習アプリケーションの日常的な例としては、音声アシスタント、電子メールスパムフィルタリング、製品の推奨事項などがあります。

ディープラーニングとは何ですか？

深層学習は、深層構造化学習とも呼ばれ、機械学習アルゴリズムのクラスです。 ディープラーニングは、マルチレイヤーアプローチを使用して、提供されたデータから高レベルの機能を抽出します。 分類のために機能を手動で提供する必要はありません。代わりに、データを抽象的な表現に変換しようとします。 例によって学習し、将来の分類に使用します。 ディープラーニングは、私たちの脳に存在する人工ニューラルネットワーク（ANN）の影響を受けます。

深層学習手法のほとんどは、結果を達成するためにニューラルネットワークを実装しています。 すべての深層学習モデルは、データから直接特徴を学習するために、膨大な計算能力と大量のラベル付きデータを必要とします。 ディープラーニングの日常的なアプリケーションは、ニュースアグリゲーションまたは詐欺ニュースの検出、視覚認識、自然言語処理などです。

ソース

ディープラーニングを使用したオブジェクト検出

オブジェクト検出とディープラーニングについてよく理解できたので、ディープラーニングを使用してオブジェクト検出を実行する方法を理解する必要があります。

これらは、オブジェクト検出に最もよく使用される深層学習モデルです。

1. R-CNNモデルファミリー： Region-based ConvolutionalNeuralNetworksの略です

• • R-CNN
  • 高速R-CNN
  • より高速なR-CNN

2. YOLOモデルファミリー： You LookOnlyOnceの略です

• • YOLOv1
  • YOLOv2およびYOLOv3

それらを1つずつ見て、どのように機能するかを理解しましょう。

オブジェクト検出プロセスには、従うべき次の手順が含まれます。

1. 画像またはビデオのいずれかによる入力としてビジュアルを取得します。
2. 入力ビジュアルをセクションまたは領域に分割します。
3. 各セクションを個別に取り、単一の画像として処理します
4. これらの画像を畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に渡して、可能なクラスに分類します。
5. 分類後、すべての画像を組み合わせて元の入力画像を生成できますが、検出されたオブジェクトとそのラベルも生成できます。

地域ベースのConvolutionalNeuralNetworks（R-CNN）ファミリー

R-CNNファミリには、いくつかのオブジェクト検出モデルがあります。 これらの検出モデルは、地域提案構造に基づいています。 これらの機能は、時間の経過とともに大きな発展を遂げ、精度と効率を向上させてきました。

R-CNNのさまざまなモデルは次のとおりです。

• R-CNN

R-CNNメソッドは、選択的検索と呼ばれるプロセスを使用して、画像からオブジェクトを見つけます。 このアルゴリズムは、多数の領域を生成し、それらをまとめて処理します。 これらのリージョンのコレクションには、オブジェクトが含まれている場合にオブジェクトがあるかどうかがチェックされます。 この方法が成功するかどうかは、オブジェクトの分類の精度に依存します。

• Fast-RCNN

Fast-RCNNメソッドは、R-CNNの構造とSPP-net（Spatial Pyramid Pooling）を使用して、低速のR-CNNモデルを高速化します。 Fast-RCNNは、SPP-netを使用して、画像全体のCNN表現を1回だけ計算します。 次に、この表現を使用して、R-CNNの選択的検索アプローチによって生成された各パッチのCNN表現を計算します。 Fast-RCNNは、プロセスをエンドツーエンドでトレーニングします。

Fast-RCNNモデルには、トレーニングプロセスとともにバウンディングボックス回帰も含まれています。 これにより、ローカリゼーションと分類の両方のプロセスが1つのプロセスになり、プロセスが高速化されます。

• より速く-RCNN

Faster-RCNN方式は、Fast-RCNNよりもさらに高速です。 Fast-RCNNは高速でしたが、選択的検索のプロセスとこのプロセスは、RPN（Region Proposal Network）を実装することでFaster-RCNNに置き換えられました。 RPNは、小さな畳み込みネットワークを実装することにより、選択プロセスを高速化します。これにより、関心領域が生成されます。 このメソッドは、RPNに加えて、アンカーボックスを使用して、オブジェクトの複数のアスペクト比とスケールを処理します。 Faster-RCNNは、最も正確で効率的なオブジェクト検出アルゴリズムの1つです。

あなたは一度だけ見る（YOLO）家族

上で見たR-CNNアプローチは、ビジュアルをパーツに分割し、オブジェクトを含む可能性が高いパーツに焦点を当てていますが、YOLOフレームワークは、画像全体に焦点を当て、境界ボックスを予測します次に、そのクラス確率を計算してボックスにラベルを付けます。 YOLOフレームワークのファミリーは、非常に高速なオブジェクト検出器です。

YOLOのさまざまなモデルについて以下で説明します。

• YOLOv1

このモデルは、オブジェクト検出と分類モデルを単一の検出ネットワークとして統合するため、YOLO統合とも呼ばれます。 これは、リアルタイムオブジェクトを非常に高速に検出するネットワークを作成する最初の試みでした。 YOLOは、この目標を達成するために限られた数のバウンディングボックスのみを予測します。

• YOLOv2およびv3

YOLOv2とYOLOv3は、YOLOv1フレームワークの拡張バージョンです。 YOLOv2はYOLO9000とも呼ばれます。 YOLOv1フレームワークはいくつかのローカリゼーションエラーを引き起こし、YOLOv2はリコールとローカリゼーションに焦点を当てることでこれを改善します。 YOLOv2は、バッチ正規化、アンカーボックス、高解像度分類器、きめ細かい機能、マルチレベル分類器、およびDarknet19を使用します。 これらすべての機能により、v2はv1よりも優れています。 Darknet19特徴抽出器には、19個の畳み込み層、5個の最大プーリング層、および画像に存在するオブジェクトを分類するためのsoftmax層が含まれています。

YOLOv3メソッドは、最も高速で最も正確なオブジェクト検出メソッドです。 YOLOv2で使用されるsoftmaxアプローチと比較して、ロジスティック分類器を使用してオブジェクトを正確に分類します。 これにより、マルチラベル分類を行うことができます。 YOLOv3は、特徴抽出器としてDarknet53も使用します。これは、v2で使用されるDarknet19よりも53の畳み込み層を持ち、これにより、より正確になります。 また、小さなオブジェクト検出器を使用して、v1では検出できなかった画像内のすべての小さなオブジェクトを検出します。

必読：今日、独自のAIシステムを構築するためのステップバイステップの方法

概要

上記のオブジェクト検出とディープラーニングを使用した実装の概要がお役に立てば幸いです。オブジェクト検出のコアアイデアと、さまざまな方法を使用して、特にディープラーニングを使用して実際にどのように実装されるかを理解していただければ幸いです。

物体検出は、人の労力を減らし、さまざまな分野のプロセスの効率を高めるために、多くの分野で使用できます。 オブジェクト検出とディープラーニングは、将来開花し、さまざまな分野で存在感を示す分野です。 これらの分野には多くの範囲があり、改善の機会もたくさんあります。

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結論

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