Guide ultime de la détection d'objets à l'aide du Deep Learning [2022]

introduction

La détection d'objets , en termes simples, est une méthode qui permet de reconnaître et de détecter différents objets présents dans une image ou une vidéo et de les étiqueter pour classer ces objets. La détection d'objets utilise généralement différents algorithmes pour effectuer cette reconnaissance et cette localisation d'objets, et ces algorithmes utilisent l'apprentissage en profondeur pour générer des résultats significatifs.

Détection d'objet

La technique de détection d'objets aide à la reconnaissance, à la détection et à la localisation de plusieurs instances visuelles d'objets dans une image ou une vidéo. Il fournit une bien meilleure compréhension de l'objet dans son ensemble, plutôt qu'une simple classification d'objet de base. Cette méthode peut être utilisée pour compter le nombre d'instances d'objets uniques et marquer leurs emplacements précis, ainsi que l'étiquetage. Avec le temps, les performances de ce processus se sont également considérablement améliorées, nous aidant avec des cas d'utilisation en temps réel. Dans l'ensemble, cela répond à la question: "Quel objet est où et combien y en a-t-il?".

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Qu'est-ce qu'un objet ?

Un objet est un élément qui peut être représenté visuellement. Les caractéristiques physiques d'un objet n'ont pas une grande plage de variabilité. Un objet doit être semi-rigide pour être détecté et différencié.

Historique de la détection d'objets

Au cours des 20 dernières années, les progrès de la détection d'objets ont généralement connu deux périodes de développement importantes, à partir du début des années 2000 :

1. Détection d'objets traditionnelle - du début des années 2000 à 2014.

2. Détection basée sur l'apprentissage en profondeur - après 2014.

L'évolution technique de la détection d'objets a commencé au début des années 2000 et des détecteurs à cette époque. Ils ont suivi la vision de bas niveau et de niveau intermédiaire et ont suivi la méthode de « reconnaissance par composants ». Cette méthode a permis la détection d'objets en tant que mesure de la similitude entre les composants, les formes et les contours de l'objet, et les caractéristiques qui ont été prises en considération étaient les transformations de distance, les contextes de forme et sans bords, etc. Les choses ne se sont pas bien passées, puis les méthodes de détection automatique commencé à venir dans l'image pour résoudre ce problème.

La détection multi-échelle d'objets devait être effectuée en prenant en considération les objets qui avaient des "tailles différentes" et des "rapports d'aspect différents". C'était l'un des principaux défis techniques de la détection d'objets dans les premières phases. Mais, après 2014, avec l'augmentation des progrès techniques, le problème a été résolu. Cela nous a amenés à la deuxième phase de détection d'objets , où les tâches ont été accomplies en utilisant l'apprentissage en profondeur .

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Concept

Le concept principal derrière ce processus est que chaque objet aura ses caractéristiques. Ces fonctionnalités peuvent nous aider à séparer les objets des autres. La méthodologie de détection d'objets utilise ces caractéristiques pour classer les objets. Le même concept est utilisé pour des choses comme la détection de visage, la détection d'empreintes digitales, etc.

Prenons un exemple, si nous avons deux voitures sur la route, en utilisant l'algorithme de détection d'objets , nous pouvons les classer et les étiqueter.

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Définition

La détection d'objets est un processus consistant à trouver toutes les instances possibles d'objets du monde réel, tels que des visages humains, des fleurs, des voitures, etc. dans des images ou des vidéos, en temps réel avec la plus grande précision. La technique de détection d'objets utilise des caractéristiques dérivées et des algorithmes d'apprentissage pour reconnaître toutes les occurrences d'une catégorie d'objets. Les applications réelles de la détection d'objets sont la récupération d'images, la sécurité et la surveillance, les systèmes avancés d'aide à la conduite, également connus sous le nom d'ADAS, et bien d'autres.

Lire : Les 10 meilleures techniques d'apprentissage en profondeur

Description générale de la détection d'objets

Nous, les humains, pouvons détecter divers objets présents devant nous et nous pouvons également tous les identifier avec précision. Il nous est très facile de compter et d'identifier plusieurs objets sans aucun effort. Les développements récents des technologies ont permis de disposer de grandes quantités de données pour former des algorithmes efficaces, afin que les ordinateurs effectuent la même tâche de classification et de détection.

Il y a tellement de termes liés à la reconnaissance d'objets comme la vision par ordinateur, la localisation d'objets, la classification d'objets, etc. et cela pourrait vous submerger en tant que débutant, alors faites-nous connaître tous ces termes et leurs définitions étape par étape :

• Computer Vision: C'est un domaine de l'intelligence artificielle qui nous permet de former les ordinateurs à comprendre et à interpréter les visuels des images et des vidéos à l'aide d'algorithmes et de modèles.
• Classification des images : elle implique la détection et l'étiquetage des images à l'aide de l'intelligence artificielle. Ces images sont classées en fonction des caractéristiques fournies par les utilisateurs.
• Localisation d'objets : elle implique la détection de différents objets dans un visuel donné et dessine une limite autour d'eux, principalement une boîte, pour les classer.
• Détection d'objets : elle implique ces deux processus et classe les objets, puis trace des limites pour chaque objet et les étiquette en fonction de leurs caractéristiques.

Toutes ces caractéristiques constituent le processus de reconnaissance d'objet.

Comment fonctionne la détection d'objets ?

Maintenant que nous sommes passés par la détection d'objets et que nous avons acquis des connaissances sur ce que c'est, il est maintenant temps de savoir comment cela fonctionne et ce qui le fait fonctionner. Nous pouvons avoir une variété d'approches, mais il existe deux approches principales : une approche d'apprentissage automatique et une approche d'apprentissage en profondeur. Ces deux approches sont capables d'apprendre et d'identifier les objets, mais l'exécution est très différente.

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Méthodes de détection d'objets

La détection d'objets peut être effectuée par une approche d'apprentissage automatique et une approche d'apprentissage en profondeur. L'approche d'apprentissage automatique nécessite que les fonctionnalités soient définies en utilisant diverses méthodes, puis en utilisant n'importe quelle technique telle que les machines à vecteurs de support (SVM) pour effectuer la classification. Alors que l'approche d'apprentissage en profondeur permet de faire tout le processus de détection sans définir explicitement les caractéristiques pour faire la classification. L'approche d'apprentissage en profondeur est principalement basée sur les réseaux de neurones convolutifs (CNN).

Méthodes d'apprentissage automatique

1. Transformée de caractéristiques invariante à l'échelle (SIFT)
2. Caractéristiques de l'histogramme des gradients orientés (HOG)
3. Cadre de détection d'objet Viola-Jones

Méthodes d'apprentissage en profondeur

1. Propositions régionales (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN)
2. Vous ne regardez qu'une fois (YOLO)
3. Réseaux convolutionnels déformables
4. Réseau de neurones de raffinement pour la détection d'objets (RefineDet)
5. Rétine-Net

Nous allons découvrir les méthodes d'apprentissage en profondeur en détail, mais d'abord, laissez-nous savoir ce qu'est l'apprentissage automatique, ce qu'est l'apprentissage en profondeur et quelle est la différence entre eux.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est l'application de l'intelligence artificielle pour faire en sorte que les ordinateurs apprennent à partir des données qui leur sont fournies, puis prennent des décisions par eux-mêmes, comme les humains. Il donne aux ordinateurs la capacité d'apprendre et de faire des prédictions sur la base des données et des informations qui leur sont transmises, ainsi que par le biais d'interactions et d'observations dans le monde réel. L'apprentissage automatique, fondamentalement, est le processus d'utilisation d'algorithmes pour analyser des données, puis en tirer des leçons pour faire des prédictions et déterminer des choses en fonction des données données.

Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent prendre des décisions sur eux-mêmes sans être explicitement programmés pour cela. Ces algorithmes créent des modèles mathématiques basés sur les données fournies, appelés «ensemble d'apprentissage», pour effectuer les prédictions. Dans les algorithmes d'apprentissage automatique, nous devons fournir les fonctionnalités au système, pour leur faire faire l'apprentissage en fonction des fonctionnalités données, ce processus s'appelle Feature Engineering.

Les exemples quotidiens d'applications d'apprentissage automatique sont les assistants vocaux, le filtrage des courriers indésirables, les recommandations de produits, etc.

Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur ?

L'apprentissage en profondeur, également parfois appelé apprentissage structuré en profondeur, est une classe d'algorithmes d'apprentissage automatique. L'apprentissage en profondeur utilise une approche multicouche pour extraire des fonctionnalités de haut niveau des données qui lui sont fournies. Il ne nécessite pas que les fonctionnalités soient fournies manuellement pour la classification, mais essaie plutôt de transformer ses données en une représentation abstraite. Il apprend simplement par des exemples et l'utilise pour une classification future. L'apprentissage en profondeur est influencé par les réseaux de neurones artificiels (ANN) présents dans notre cerveau.

La plupart des méthodes d'apprentissage en profondeur implémentent des réseaux de neurones pour obtenir les résultats. Tous les modèles d'apprentissage en profondeur nécessitent d'énormes puissances de calcul et de gros volumes de données étiquetées pour apprendre les fonctionnalités directement à partir des données. Les applications quotidiennes de l'apprentissage en profondeur sont l'agrégation d'actualités ou la détection d'actualités frauduleuses, la reconnaissance visuelle, le traitement du langage naturel, etc.

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Détection d'objets à l'aide du Deep Learning

Maintenant que nous connaissons très bien la détection d'objets et l'apprentissage en profondeur, nous devons savoir comment effectuer la détection d'objets à l'aide de l'apprentissage en profondeur .

Voici les modèles d'apprentissage en profondeur les plus utilisés pour la détection d'objets :

1. Famille de modèles R-CNN : elle signifie réseaux de neurones convolutifs basés sur la région

• • R-CNN
  • R-CNN rapide
  • R-CNN plus rapide

2. Famille de modèles YOLO : Cela signifie que vous ne regardez qu'une fois

• • YOLOv1
  • YOLOv2 et YOLOv3

Examinons-les un par un et comprenons comment ils fonctionnent.

Le processus de détection d'objet implique ces étapes à suivre :

1. Prendre le visuel en entrée, soit par une image, soit par une vidéo.
2. Divisez le visuel d'entrée en sections ou régions.
3. Prenez chaque section individuellement et travaillez dessus comme une seule image
4. Passer ces images dans notre réseau de neurones convolutifs (CNN) pour les classer en classes possibles.
5. Après la classification, nous pouvons combiner toutes les images et générer l'image d'entrée d'origine, mais aussi avec les objets détectés et leurs étiquettes.

Famille de réseaux de neurones convolutionnels régionaux (R-CNN)

Il existe plusieurs modèles de détection d'objets dans la famille R-CNN. Ces modèles de détection sont basés sur les structures de proposition de région. Ces fonctionnalités ont fait un grand développement avec le temps, augmentant la précision et l'efficacité.

Les différents modèles sous R-CNN sont :

• R-CNN

La méthode R-CNN utilise un processus appelé recherche sélective pour découvrir les objets de l'image. Cet algorithme génère un grand nombre de régions et travaille collectivement sur celles-ci. Ces collections de régions sont vérifiées pour avoir des objets si elles contiennent un objet. Le succès de cette méthode dépend de la précision de la classification des objets.

• Rapide-RCNN

La méthode Fast-RCNN utilise la structure de R-CNN avec le SPP-net (Spatial Pyramid Pooling) pour accélérer le modèle R-CNN lent. Le Fast-RCNN utilise le SPP-net pour calculer la représentation CNN pour l'ensemble de l'image une seule fois. Il utilise ensuite cette représentation pour calculer la représentation CNN pour chaque patch généré par l'approche de recherche sélective de R-CNN. Le Fast-RCNN fait le train de processus de bout en bout.

Le modèle Fast-RCNN inclut également la régression de la boîte englobante ainsi que le processus de formation. Cela rend à la fois les processus de localisation et de classification en un seul processus, ce qui accélère le processus.

• Plus rapide-RCNN

La méthode Faster-RCNN est encore plus rapide que Fast-RCNN. Le Fast-RCNN était rapide mais le processus de recherche sélective et ce processus est remplacé dans Faster-RCNN par la mise en œuvre du RPN (Region Proposal Network). Le RPN accélère le processus de sélection en mettant en œuvre un petit réseau convolutionnel, qui à son tour génère des régions d'intérêt. Avec RPN, cette méthode utilise également des boîtes d'ancrage pour gérer les multiples rapports d'aspect et l'échelle des objets. Faster-RCNN est l'un des algorithmes de détection d'objets les plus précis et les plus efficaces.

Vous ne regardez qu'une fois (YOLO) Famille

L'approche R-CNN que nous avons vue ci-dessus se concentre sur la division d'un visuel en parties et se concentre sur les parties qui ont une probabilité plus élevée de contenir un objet, tandis que le cadre YOLO se concentre sur l'image entière dans son ensemble et prédit les boîtes englobantes , puis calcule ses probabilités de classe pour étiqueter les cases. La famille des frameworks YOLO est constituée de détecteurs d'objets très rapides.

Les différents modèles de YOLO sont discutés ci-dessous :

• YOLOv1

Ce modèle est également appelé YOLO unifié, car ce modèle unifie la détection d'objets et le modèle de classification en un seul réseau de détection. Il s'agissait de la première tentative de création d'un réseau qui détecte très rapidement des objets en temps réel. YOLO ne prédit qu'un nombre limité de boîtes englobantes pour atteindre cet objectif.

• YOLOv2 et v3

YOLOv2 et YOLOv3 sont les versions améliorées du framework YOLOv1. YOLOv2 est également appelé YOLO9000. Le framework YOLOv1 fait plusieurs erreurs de localisation, et YOLOv2 améliore cela en se concentrant sur le rappel et la localisation. Le YOLOv2 utilise la normalisation par lots, les boîtes d'ancrage, les classificateurs haute résolution, les fonctionnalités à granularité fine, les classificateurs à plusieurs niveaux et Darknet19. Toutes ces fonctionnalités rendent la v2 meilleure que la v1. L'extracteur de caractéristiques Darknet19 contient 19 couches convolutives, 5 couches de regroupement maximum et une couche softmax pour la classification des objets présents dans l'image.

La méthode YOLOv3 est la méthode de détection d'objet la plus rapide et la plus précise. Il classe avec précision les objets en utilisant des classificateurs logistiques par rapport à l'approche softmax utilisée par YOLOv2. Cela nous rend capables de faire des classements multi-étiquettes. Le YOLOv3 utilise également Darknet53 comme extracteur de caractéristiques, qui comporte 53 couches convolutives, plus que le Darknet19 utilisé par la v2, ce qui le rend plus précis. Il utilise également un détecteur de petits objets pour détecter tous les petits objets présents dans l'image, qui n'ont pas pu être détectés en utilisant v1.

Doit lire : Méthodes étape par étape pour créer votre propre système d'IA aujourd'hui

Sommaire

J'espère que l'aperçu ci-dessus de la détection d'objets et de sa mise en œuvre à l'aide de l'apprentissage en profondeur vous a été utile et vous a fait comprendre l'idée de base de la détection d'objets et comment elle est mise en œuvre dans le monde réel en utilisant diverses méthodes et en particulier en utilisant l'apprentissage en profondeur.

La détection d'objets peut être utilisée dans de nombreux domaines pour réduire les efforts humains et augmenter l'efficacité des processus dans divers domaines. La détection d'objets, ainsi que l'apprentissage en profondeur, sont des domaines qui fleuriront à l'avenir et s'imposeront dans de nombreux domaines. Il y a beaucoup de possibilités dans ces domaines et aussi de nombreuses opportunités d'amélioration.

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