Guía definitiva para la detección de objetos mediante el aprendizaje profundo [2022]

Introducción

La detección de objetos , en términos simples, es un método que se utiliza para reconocer y detectar diferentes objetos presentes en una imagen o video y etiquetarlos para clasificar estos objetos. La detección de objetos generalmente usa diferentes algoritmos para realizar este reconocimiento y localización de objetos, y estos algoritmos utilizan el aprendizaje profundo para generar resultados significativos.

Detección de objetos

La técnica de detección de objetos ayuda en el reconocimiento, detección y localización de múltiples instancias visuales de objetos en una imagen o video. Proporciona una comprensión mucho mejor del objeto como un todo, en lugar de solo una clasificación básica de objetos. Este método se puede usar para contar la cantidad de instancias de objetos únicos y marcar sus ubicaciones precisas, junto con el etiquetado. Con el tiempo, el rendimiento de este proceso también ha mejorado significativamente, ayudándonos con casos de uso en tiempo real. Con todo, responde a la pregunta: "¿Qué objeto está dónde y cuánto de él hay?".

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¿Qué es un Objeto?

Un objeto es un elemento que se puede representar visualmente. Las características físicas de un objeto no tienen un amplio rango de variabilidad. Un objeto debe ser semirrígido para ser detectado y diferenciado.

Historia de la detección de objetos

En los últimos 20 años, el progreso de la detección de objetos generalmente ha pasado por dos períodos de desarrollo significativos, comenzando desde principios de la década de 2000:

1. Detección tradicional de objetos: desde principios de la década de 2000 hasta 2014.

2. Detección basada en aprendizaje profundo: después de 2014.

La evolución técnica de la detección de objetos comenzó a principios de la década de 2000 y los detectores en ese momento. Siguieron la visión de bajo y medio nivel y siguieron el método de 'reconocimiento por componentes'. Este método permitió la detección de objetos como una medida de similitud entre los componentes, las formas y los contornos del objeto, y las características que se tomaron en consideración fueron las transformaciones de distancia, los contextos de formas y los bordes, etc. Las cosas no salieron bien y luego se usaron métodos de detección automática. comenzó a entrar en escena para resolver este problema.

La detección de objetos a múltiples escalas debía realizarse teniendo en cuenta aquellos objetos que tenían "diferentes tamaños" y "diferentes relaciones de aspecto". Este fue uno de los principales desafíos técnicos en la detección de objetos en las primeras fases. Pero, después de 2014, con el aumento de los avances técnicos, el problema se resolvió. Esto nos llevó a la segunda fase de detección de objetos , donde las tareas se realizaron mediante aprendizaje profundo .

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Concepto

El concepto principal detrás de este proceso es que cada objeto tendrá sus características. Estas características pueden ayudarnos a segregar objetos de los demás. La metodología de detección de objetos utiliza estas características para clasificar los objetos. El mismo concepto se usa para cosas como detección de rostros, detección de huellas dactilares, etc.

Pongamos un ejemplo, si tenemos dos coches en la carretera, utilizando el algoritmo de detección de objetos , podemos clasificarlos y etiquetarlos.

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Definición

La detección de objetos es un proceso de encontrar todas las instancias posibles de objetos del mundo real, como rostros humanos, flores, automóviles, etc. en imágenes o videos, en tiempo real con la máxima precisión. La técnica de detección de objetos utiliza funciones derivadas y algoritmos de aprendizaje para reconocer todas las ocurrencias de una categoría de objetos. Las aplicaciones del mundo real de la detección de objetos son la recuperación de imágenes, la seguridad y la vigilancia, los sistemas avanzados de asistencia al conductor, también conocidos como ADAS, y muchos otros.

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Descripción general de la detección de objetos

Los humanos podemos detectar varios objetos presentes frente a nosotros y también podemos identificarlos con precisión. Es muy fácil para nosotros contar e identificar múltiples objetos sin ningún esfuerzo. Los desarrollos recientes en tecnologías han resultado en la disponibilidad de grandes cantidades de datos para entrenar algoritmos eficientes, para hacer que las computadoras hagan la misma tarea de clasificación y detección.

Hay tantos términos relacionados con el reconocimiento de objetos como la visión por computadora, la localización de objetos, la clasificación de objetos, etc. y podría abrumarlo como principiante, así que háganos saber todos estos términos y sus definiciones paso a paso:

• Visión artificial: es un campo de la inteligencia artificial que nos permite entrenar a las computadoras para que comprendan e interpreten las imágenes y los videos utilizando algoritmos y modelos.
• Clasificación de Imágenes: Consiste en la detección y etiquetado de imágenes mediante inteligencia artificial. Estas imágenes se clasifican según las características dadas por los usuarios.
• Localización de objetos: implica la detección de diferentes objetos en un objeto visual dado y dibuja un límite alrededor de ellos, principalmente un cuadro, para clasificarlos.
• Detección de objetos: involucra ambos procesos y clasifica los objetos, luego dibuja límites para cada objeto y los etiqueta de acuerdo con sus características.

Todas estas características constituyen el proceso de reconocimiento de objetos.

¿Cómo funciona la detección de objetos?

Ahora que hemos pasado por la detección de objetos y adquirido conocimiento sobre lo que es, ahora es el momento de saber cómo funciona y qué lo hace funcionar. Podemos tener una variedad de enfoques, pero hay dos enfoques principales: un enfoque de aprendizaje automático y un enfoque de aprendizaje profundo. Ambos enfoques son capaces de aprender e identificar los objetos, pero la ejecución es muy diferente.

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Métodos para la detección de objetos

La detección de objetos se puede realizar mediante un enfoque de aprendizaje automático y un enfoque de aprendizaje profundo. El enfoque de aprendizaje automático requiere que las características se definan mediante el uso de varios métodos y luego el uso de cualquier técnica, como máquinas de vectores de soporte (SVM) para realizar la clasificación. Mientras que el enfoque de aprendizaje profundo hace posible realizar todo el proceso de detección sin definir explícitamente las características para realizar la clasificación. El enfoque de aprendizaje profundo se basa principalmente en redes neuronales convolucionales (CNN).

Métodos de aprendizaje automático

1. Transformación de características de escala invariable (SIFT)
2. Funciones de histograma de gradientes orientados (HOG)
3. Marco de detección de objetos de Viola-Jones

Métodos de aprendizaje profundo

1. Propuestas de región (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN)
2. Solo se mira una vez (YOLO)
3. Redes convolucionales deformables
4. Red neuronal de refinamiento para la detección de objetos (RefineDet)
5. Retina-Net

Aprenderemos sobre los métodos de aprendizaje profundo en detalle, pero primero, háganos saber qué es el aprendizaje automático, qué es el aprendizaje profundo y cuál es la diferencia entre ellos.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es la aplicación de la inteligencia artificial para hacer que las computadoras aprendan de los datos que se les proporcionan y luego tomen decisiones por sí mismas de manera similar a los humanos. Brinda a las computadoras la capacidad de aprender y hacer predicciones basadas en los datos y la información que se les proporciona y también a través de interacciones y observaciones del mundo real. El aprendizaje automático, básicamente, es el proceso de usar algoritmos para analizar datos y luego aprender de ellos para hacer predicciones y determinar cosas en función de los datos proporcionados.

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden tomar decisiones por sí mismos sin estar programados explícitamente para ello. Estos algoritmos crean modelos matemáticos basados ​​en los datos proporcionados, conocidos como "conjunto de entrenamiento", para hacer las predicciones. En los algoritmos de aprendizaje automático, debemos proporcionar las funciones al sistema, para que aprendan en función de las funciones dadas, este proceso se denomina ingeniería de funciones.

Los ejemplos del día a día de las aplicaciones de aprendizaje automático son los asistentes de voz, el filtrado de correo no deseado, las recomendaciones de productos, etc.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo, que a veces también se denomina aprendizaje estructurado profundo, es una clase de algoritmos de aprendizaje automático. El aprendizaje profundo utiliza un enfoque de múltiples capas para extraer características de alto nivel de los datos que se le proporcionan. No requiere que las características se proporcionen manualmente para la clasificación, sino que intenta transformar sus datos en una representación abstracta. Simplemente aprende con ejemplos y los usa para futuras clasificaciones. El aprendizaje profundo está influenciado por las redes neuronales artificiales (ANN) presentes en nuestros cerebros.

La mayoría de los métodos de aprendizaje profundo implementan redes neuronales para lograr los resultados. Todos los modelos de aprendizaje profundo requieren enormes poderes de cómputo y grandes volúmenes de datos etiquetados para aprender las características directamente de los datos. Las aplicaciones diarias del aprendizaje profundo son la agregación de noticias o la detección de noticias fraudulentas, el reconocimiento visual, el procesamiento del lenguaje natural, etc.

Fuente

Detección de objetos mediante aprendizaje profundo

Ahora que conocemos muy bien la detección de objetos y el aprendizaje profundo, debemos saber cómo podemos realizar la detección de objetos utilizando el aprendizaje profundo .

Estos son los modelos de aprendizaje profundo más utilizados para la detección de objetos:

1. Familia de modelos R-CNN: significa redes neuronales convolucionales basadas en regiones

• • R-CNN
  • R-CNN rápido
  • R-CNN más rápido

2. Familia de modelos YOLO: Son las siglas de You Look Only Once

• • YOLOv1
  • YOLOv2 y YOLOv3

Mirémoslos uno por uno y entendamos cómo funcionan.

El proceso de detección de objetos implica estos pasos a seguir:

1. Tomando lo visual como entrada, ya sea por una imagen o un video.
2. Divida la entrada visual en secciones o regiones.
3. Tome cada sección individualmente y trabaje en ella como una sola imagen
4. Pasar estas imágenes a nuestra Red Neural Convolucional (CNN) para clasificarlas en posibles clases.
5. Después de la clasificación, podemos combinar todas las imágenes y generar la imagen de entrada original, pero también con los objetos detectados y sus etiquetas.

Familia de redes neuronales convolucionales basadas en regiones (R-CNN)

Hay varios modelos de detección de objetos en la familia R-CNN. Estos modelos de detección se basan en las estructuras de propuesta de la región. Estas características han tenido un gran desarrollo con el tiempo, aumentando la precisión y la eficiencia.

Los diferentes modelos bajo R-CNN son:

• R-CNN

El método R-CNN utiliza un proceso llamado búsqueda selectiva para encontrar los objetos de la imagen. Este algoritmo genera una gran cantidad de regiones y trabaja colectivamente en ellas. Estas colecciones de regiones se comprueban para tener objetos si contienen algún objeto. El éxito de este método depende de la precisión de la clasificación de los objetos.

• Rápido-RCNN

El método Fast-RCNN utiliza la estructura de R-CNN junto con SPP-net (Spatial Pyramid Pooling) para hacer que el modelo lento de R-CNN sea más rápido. Fast-RCNN usa SPP-net para calcular la representación de CNN para la imagen completa solo una vez. Luego usa esta representación para calcular la representación de CNN para cada parche generado por el enfoque de búsqueda selectiva de R-CNN. El Fast-RCNN hace que el proceso se entrene de principio a fin.

El modelo Fast-RCNN también incluye la regresión de cuadro delimitador junto con el proceso de entrenamiento. Esto convierte tanto los procesos de localización como de clasificación en un solo proceso, agilizando el proceso.

• Más Rápido-RCNN

El método Faster-RCNN es incluso más rápido que Fast-RCNN. El Fast-RCNN era rápido pero el proceso de búsqueda selectiva y este proceso se reemplaza en Faster-RCNN implementando RPN (Region Proposal Network). El RPN hace que el proceso de selección sea más rápido al implementar una pequeña red convolucional, que a su vez genera regiones de interés. Junto con RPN, este método también usa Anchor Boxes para manejar las múltiples relaciones de aspecto y la escala de los objetos. Faster-RCNN es uno de los algoritmos de detección de objetos más precisos y eficientes.

Solo te ves una vez (YOLO) Familia

El enfoque de R-CNN que vimos anteriormente se enfoca en la división de una imagen en partes y se enfoca en las partes que tienen una mayor probabilidad de contener un objeto, mientras que el marco de YOLO se enfoca en la imagen completa como un todo y predice los cuadros delimitadores. , luego calcula sus probabilidades de clase para etiquetar las cajas. La familia de marcos YOLO son detectores de objetos muy rápidos.

Los diferentes modelos de YOLO se analizan a continuación:

• YOLOv1

Este modelo también se denomina YOLO unificado, debido a que este modelo unifica la detección de objetos y el modelo de clasificación como una única red de detección. Este fue el primer intento de crear una red que detecta objetos en tiempo real muy rápido. YOLO solo predice un número limitado de cuadros delimitadores para lograr este objetivo.

• YOLOv2 y v3

YOLOv2 y YOLOv3 son las versiones mejoradas del marco YOLOv1. YOLOv2 también se llama YOLO9000. El marco de YOLOv1 comete varios errores de localización, y YOLOv2 los mejora centrándose en la recuperación y la localización. El YOLOv2 utiliza normalización por lotes, cuadros ancla, clasificadores de alta resolución, características detalladas, clasificadores de varios niveles y Darknet19. Todas estas características hacen que v2 sea mejor que v1. El extractor de características de Darknet19 contiene 19 capas convolucionales, 5 capas de agrupación máxima y una capa suave para la clasificación de objetos que están presentes en la imagen.

El método YOLOv3 es el método de detección de objetos más rápido y preciso. Clasifica con precisión los objetos mediante el uso de clasificadores logísticos en comparación con el enfoque softmax utilizado por YOLOv2. Esto nos hace capaces de hacer clasificaciones multi-etiqueta. El YOLOv3 también usa Darknet53 como extractor de características, que tiene 53 capas convolucionales, más que el Darknet19 usado por v2, y esto lo hace más preciso. También utiliza un detector de objetos pequeños para detectar todos los objetos pequeños presentes en la imagen, que no se pudieron detectar usando v1.

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Resumen

Espero que la descripción general anterior de la detección de objetos y su implementación mediante el aprendizaje profundo le haya resultado útil y le haya hecho comprender la idea central de la detección de objetos y cómo se implementa en el mundo real mediante varios métodos y, específicamente, mediante el aprendizaje profundo.

La detección de objetos se puede utilizar en muchas áreas para reducir los esfuerzos humanos y aumentar la eficiencia de los procesos en varios campos. La detección de objetos, así como el aprendizaje profundo, son áreas que florecerán en el futuro y harán su presencia en numerosos campos. Hay mucho margen en estos campos y también muchas oportunidades de mejora.

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