딥 러닝을 사용한 객체 감지에 대한 궁극적인 가이드 [2022]

소개

객체 감지 는 간단히 말해서 이미지 또는 비디오에 있는 다양한 객체를 인식 및 감지하고 레이블을 지정하여 이러한 객체를 분류하는 데 사용되는 방법입니다. 물체 감지 는 일반적으로 다른 알고리즘을 사용하여 이러한 인식 및 물체 위치 파악을 수행하며 이러한 알고리즘은 딥 러닝 을 활용하여 의미 있는 결과를 생성합니다.

물체 감지

객체 감지 기술은 이미지 또는 비디오에서 객체의 여러 시각적 인스턴스를 인식, 감지 및 현지화하는 데 도움이 됩니다. 단순한 객체 분류가 아니라 객체 전체에 대한 훨씬 더 나은 이해를 제공합니다. 이 방법을 사용하여 고유한 개체의 인스턴스 수를 계산하고 레이블과 함께 개체의 정확한 위치를 표시할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 이 프로세스의 성능도 크게 향상되어 실시간 사용 사례에 도움이 되었습니다. 대체로 "어떤 물체가 어디에 있고 얼마가 있습니까?"라는 질문에 답합니다.

원천

개체란 무엇입니까?

객체는 시각적으로 표현할 수 있는 요소입니다. 물체의 물리적 특성은 가변성이 넓지 않습니다. 물체를 감지하고 구별하려면 반강체여야 합니다.

물체 감지의 역사

지난 20년 동안 객체 감지의 발전은 일반적으로 2000년대 초반부터 시작하여 두 가지 중요한 개발 기간을 거쳤습니다.

1. 전통적인 물체 감지 - 2000년대 초반부터 2014년까지.

2. 딥러닝 기반 탐지 - 2014년 이후.

물체 감지 기술의 발전은 2000년대 초반과 그 당시 감지기에서 시작되었습니다. 그들은 하위 및 중급 비전을 따르고 '구성 요소별 인식' 방식을 따랐습니다. 이 방법은 물체의 성분, 모양, 윤곽 사이의 유사도 측정으로 물체 감지 를 가능하게 했으며 고려한 특징은 거리 변환, 모양 컨텍스트, 가장자리 없는 등이었습니다. 일이 잘 되지 않았고 기계 감지 방법 이 문제를 해결하기 위해 그림에 등장하기 시작했습니다.

물체의 다중 스케일 감지는 "다른 크기"와 "다른 종횡비"를 가진 물체를 고려하여 수행되어야 했습니다. 이것은 초기 단계에서 물체 감지 의 주요 기술적 과제 중 하나였습니다. 하지만 2014년 이후에는 기술의 발달로 문제가 해결되었습니다. 이것 은 우리 를 딥 러닝 을 사용 하여 작업 을 수행한 객체 감지 의 두 번째 단계 로 이끌었습니다 .

원천

개념

이 프로세스의 기본 개념은 모든 개체에 고유한 기능이 있다는 것입니다. 이러한 기능은 개체를 다른 개체와 분리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 개체 감지 방법론은 이러한 기능을 사용하여 개체를 분류합니다. 얼굴 인식, 지문 인식 등에 동일한 개념이 사용됩니다.

예를 들어 도로에 두 대의 자동차가 있는 경우 물체 감지 알고리즘을 사용하여 분류하고 레이블을 지정할 수 있습니다.

출처 :

정의

객체 감지 는 이미지나 비디오에서 사람의 얼굴, 꽃, 자동차 등과 같은 실제 객체의 가능한 모든 인스턴스를 실시간으로 최대한 정확하게 찾는 프로세스입니다. 객체 감지 기술은 파생된 기능과 학습 알고리즘을 사용하여 객체 범주의 모든 발생을 인식합니다. 물체 감지의 실제 응용 프로그램에는 이미지 검색, 보안 및 감시, ADAS라고도 하는 고급 운전자 지원 시스템 등이 있습니다.

읽기: 상위 10가지 딥 러닝 기술

물체 감지에 대한 일반 설명

우리 인간은 우리 앞에 있는 다양한 물체를 감지할 수 있으며 모든 물체를 정확하게 식별할 수도 있습니다. 노력 없이 여러 물체를 세고 식별하는 것은 매우 쉽습니다. 최근 기술의 발전으로 인해 효율적인 알고리즘을 훈련하고 컴퓨터가 분류 및 감지와 동일한 작업을 수행하도록 하기 위해 대량의 데이터를 사용할 수 있게 되었습니다.

컴퓨터 비전, 객체 지역화, 객체 분류 등과 같은 객체 인식과 관련된 용어가 너무 많으며 초보자가 이해하기 어려울 수 있으므로 이러한 모든 용어와 정의를 단계별로 알려주십시오.

• 컴퓨터 비전(Computer Vision): 알고리즘과 모델을 사용하여 이미지와 비디오의 시각 자료를 이해하고 해석하도록 컴퓨터를 훈련시킬 수 있는 인공 지능의 한 분야입니다.
• 이미지 분류: 인공 지능을 사용하여 이미지를 감지하고 레이블을 지정하는 작업이 포함됩니다. 이러한 이미지는 사용자가 제공한 기능을 사용하여 분류됩니다.
• 개체 위치 지정: 주어진 시각적 개체에서 다양한 개체를 감지하고 개체 주위에 경계(대부분 상자)를 그려 분류합니다.
• 객체 감지: 이 두 가지 프로세스를 모두 포함하고 객체를 분류한 다음 각 객체에 대한 경계를 그리고 특징에 따라 레이블을 지정합니다.

이러한 모든 기능은 객체 인식 프로세스를 구성합니다.

객체 감지는 어떻게 작동합니까?

이제 우리는 객체 감지를 거쳐 그것이 무엇인지에 대한 지식을 얻었으므로 이제 그것이 어떻게 작동하고 무엇이 작동하는지 알아야 할 때입니다. 우리는 다양한 접근 방식을 가질 수 있지만 머신 러닝 접근 방식과 딥 러닝 접근 방식의 두 가지 주요 접근 방식이 있습니다. 이 두 가지 접근 방식 모두 객체를 학습하고 식별할 수 있지만 실행은 매우 다릅니다.

또한 읽기: TensorFlow 객체 감지 튜토리얼

물체 감지 방법

객체 감지는 머신 러닝 접근 방식과 딥 러닝 접근 방식으로 수행할 수 있습니다. 기계 학습 접근 방식에서는 다양한 방법을 사용하여 기능을 정의한 다음 SVM(Support Vector Machine)과 같은 기술을 사용하여 분류를 수행해야 합니다. 반면 딥 러닝 접근 방식을 사용하면 분류를 수행할 기능을 명시적으로 정의하지 않고도 전체 감지 프로세스를 수행할 수 있습니다. 딥 러닝 접근 방식은 주로 CNN(Convolutional Neural Networks)을 기반으로 합니다.

기계 학습 방법

1. SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)
2. HOG(Oriented Gradients) 기능의 히스토그램
3. Viola-Jones 객체 감지 프레임워크

딥 러닝 방법

1. 지역 제안(R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN)
2. 한 번만 봐 (YOLO)
3. 변형 가능한 컨볼루션 네트워크
4. 객체 감지를 위한 세분화 신경망(RefineDet)
5. 망막망

딥 러닝 방법에 대해 자세히 알아보겠지만 먼저 머신 러닝이 무엇인지, 딥 러닝이 무엇인지, 차이점은 무엇인지 알려주세요.

머신 러닝이란 무엇입니까?

머신 러닝은 컴퓨터가 주어진 데이터에서 학습한 다음 인간과 유사하게 스스로 결정을 내리도록 하는 인공 지능의 응용 프로그램입니다. 컴퓨터에 제공되는 데이터와 정보와 실제 상호 작용 및 관찰을 통해 학습하고 예측할 수 있는 기능을 컴퓨터에 제공합니다. 머신 러닝은 기본적으로 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석한 다음 학습하여 주어진 데이터를 기반으로 예측하고 사물을 결정하는 프로세스입니다.

머신 러닝 알고리즘은 명시적으로 프로그래밍되지 않고도 스스로 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 '훈련 세트'로 알려진 주어진 데이터를 기반으로 수학적 모델을 만들어 예측합니다. 기계 학습 알고리즘에서 우리는 시스템에 기능을 제공해야 하며, 주어진 기능을 기반으로 학습을 수행하도록 하는 이 프로세스를 기능 엔지니어링이라고 합니다.

기계 학습 응용 프로그램의 일상적인 예로는 음성 도우미, 이메일 스팸 필터링, 제품 권장 사항 등이 있습니다.

딥 러닝이란 무엇입니까?

딥 러닝(Deep Structured Learning)이라고도 하는 딥 러닝은 머신 러닝 알고리즘의 한 종류입니다. 딥 러닝은 다층 접근 방식을 사용하여 제공된 데이터에서 상위 수준 기능을 추출합니다. 분류를 위해 기능을 수동으로 제공할 필요가 없으며 대신 데이터를 추상적인 표현으로 변환하려고 합니다. 단순히 예제를 통해 학습하고 향후 분류에 사용합니다. 딥 러닝은 우리 뇌에 존재하는 인공 신경망(ANN)의 영향을 받습니다.

대부분의 딥 러닝 방법은 결과를 달성하기 위해 신경망을 구현합니다. 모든 딥 러닝 모델은 데이터에서 직접 기능을 학습하기 위해 엄청난 계산 능력과 레이블이 지정된 데이터의 대용량이 필요합니다. 딥 러닝의 일상적인 응용 프로그램은 뉴스 집계 또는 사기 뉴스 탐지, 시각적 인식, 자연어 처리 등입니다.

원천

딥 러닝을 사용한 객체 감지

이제 객체 감지와 딥 러닝에 대해 잘 알았으므로 딥 러닝을 사용하여 객체 감지를 수행하는 방법을 알아야 합니다 .

다음은 객체 감지에 가장 많이 사용되는 딥 러닝 모델입니다.

1. R-CNN 모델 패밀리: Region-based Convolutional Neural Networks의 약자

• • R-CNN
  • 빠른 R-CNN
  • 더 빠른 R-CNN

2. YOLO 모델 패밀리: You Look Only Once의 약자

• • YOLOv1
  • YOLOv2 및 YOLOv3

하나씩 살펴보고 어떻게 작동하는지 이해합시다.

물체 감지 프로세스에는 다음 단계를 따라야 합니다.

1. 이미지 또는 비디오를 통해 시각 자료를 입력으로 사용합니다.
2. 입력 시각적 개체를 섹션 또는 영역으로 나눕니다.
3. 각 섹션을 개별적으로 가져 와서 단일 이미지로 작업하십시오.
4. 이러한 이미지를 CNN(Convolutional Neural Network)에 전달하여 가능한 클래스로 분류합니다.
5. 분류 후 모든 이미지를 결합하고 원본 입력 이미지를 생성할 수 있을 뿐만 아니라 감지된 개체 및 해당 레이블도 생성할 수 있습니다.

지역 기반 컨볼루션 신경망(R-CNN) 제품군

R-CNN 제품군에는 여러 객체 감지 모델이 있습니다. 이러한 탐지 모델은 지역 제안 구조를 기반으로 합니다. 이러한 기능은 시간이 지남에 따라 크게 발전하여 정확성과 효율성을 높였습니다.

R-CNN의 다른 모델은 다음과 같습니다.

• R-CNN

R-CNN 방법은 선택적 검색이라는 프로세스를 사용하여 이미지에서 객체를 찾습니다. 이 알고리즘은 많은 수의 영역을 생성하고 집합적으로 작업합니다. 이러한 영역 컬렉션에 개체가 포함된 경우 개체가 있는지 확인합니다. 이 방법의 성공 여부는 객체 분류의 정확성에 달려 있습니다.

• 빠른 RCNN

Fast-RCNN 방법은 SPP-net(Spatial Pyramid Pooling)과 함께 R-CNN의 구조를 사용하여 느린 R-CNN 모델을 더 빠르게 만듭니다. Fast-RCNN은 SPP-net을 사용하여 전체 이미지에 대한 CNN 표현을 한 번만 계산합니다. 그런 다음 이 표현을 사용하여 R-CNN의 선택적 검색 접근 방식에 의해 생성된 각 패치에 대한 CNN 표현을 계산합니다. Fast-RCNN은 프로세스를 종단 간 훈련으로 만듭니다.

Fast-RCNN 모델에는 교육 프로세스와 함께 경계 상자 회귀도 포함됩니다. 이렇게 하면 단일 프로세스에서 현지화 및 분류 프로세스를 모두 수행할 수 있으므로 프로세스가 더 빨라집니다.

• 더 빠른 RCNN

Faster-RCNN 방법은 Fast-RCNN보다 훨씬 빠릅니다. Fast-RCNN은 빠르지만 선택적인 탐색의 과정과 이 과정은 RPN(Region Proposal Network)을 구현하여 Faster-RCNN으로 대체된다. RPN은 관심 영역을 생성하는 작은 컨볼루션 네트워크를 구현하여 선택 프로세스를 더 빠르게 만듭니다. RPN과 함께 이 방법은 Anchor Boxes를 사용하여 개체의 여러 종횡비와 크기를 처리합니다. Faster-RCNN은 가장 정확하고 효율적인 객체 감지 알고리즘 중 하나입니다.

You Look Only Once (YOLO) 패밀리

위에서 본 R-CNN 접근 방식은 시각적 개체를 부분으로 분할하고 개체를 포함할 확률이 더 높은 부분에 초점을 맞추는 반면 YOLO 프레임워크는 전체 이미지에 초점을 맞추고 경계 상자를 예측합니다. , 그런 다음 해당 클래스 확률을 계산하여 상자에 레이블을 지정합니다. YOLO 프레임워크 제품군은 매우 빠른 객체 감지기입니다.

YOLO의 다양한 모델은 아래에서 논의됩니다.

• YOLOv1

이 모델은 객체 감지와 분류 모델을 단일 감지 네트워크로 통합하기 때문에 YOLO 통합이라고도 합니다. 이것은 실시간 개체를 매우 빠르게 감지하는 네트워크를 만들려는 첫 번째 시도였습니다. YOLO는 이 목표를 달성하기 위해 제한된 수의 경계 상자만 예측합니다.

• YOLOv2 및 v3

YOLOv2 및 YOLOv3은 YOLOv1 프레임워크의 향상된 버전입니다. YOLOv2는 YOLO9000이라고도 합니다. YOLOv1 프레임워크는 여러 현지화 오류를 만들고 YOLOv2는 회수 및 현지화에 중점을 두어 이를 개선합니다. YOLOv2는 배치 정규화, 앵커 박스, 고해상도 분류기, 세분화된 기능, 다중 수준 분류기 및 Darknet19를 사용합니다. 이러한 모든 기능은 v2를 v1보다 낫게 만듭니다. Darknet19 특징 추출기는 이미지에 존재하는 객체 분류를 위한 19개의 컨볼루션 레이어, 5개의 최대 풀링 레이어 및 소프트맥스 레이어를 포함합니다.

YOLOv3 방법은 가장 빠르고 정확한 물체 감지 방법입니다. YOLOv2에서 사용하는 softmax 방식과 비교하여 로지스틱 분류기를 사용하여 객체를 정확하게 분류합니다. 이를 통해 다중 레이블 분류를 만들 수 있습니다. YOLOv3는 또한 v2에서 사용하는 Darknet19보다 많은 53개의 컨볼루션 레이어가 있는 특징 추출기로 Darknet53을 사용하므로 더 정확합니다. 또한 작은 물체 감지기를 사용하여 v1을 사용하여 감지할 수 없었던 이미지에 있는 모든 작은 물체를 감지합니다.

반드시 읽어야 할 사항 : 오늘 자신의 AI 시스템을 구축하는 단계별 방법

요약

위의 객체 감지 및 딥 러닝을 사용한 구현 에 대한 개요 가 도움이 되었기를 바랍니다. 객체 감지의 핵심 아이디어와 다양한 방법과 특히 딥 러닝을 사용하여 실제 세계에서 구현되는 방식을 이해하는 데 도움이 되었기를 바랍니다.

물체 감지는 다양한 분야에서 인간의 노력을 줄이고 프로세스의 효율성을 높이기 위해 많은 영역에서 사용될 수 있습니다. 딥 러닝과 마찬가지로 객체 감지는 미래에 꽃을 피우고 다양한 분야에서 그 존재를 드러낼 영역입니다. 이 분야에는 많은 범위가 있으며 개선의 기회도 많습니다.

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결론

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