Guia definitivo para detecção de objetos usando aprendizado profundo [2022]

Introdução

A detecção de objetos , em termos simples, é um método que é usado para reconhecer e detectar diferentes objetos presentes em uma imagem ou vídeo e rotulá-los para classificar esses objetos. A detecção de objetos normalmente usa algoritmos diferentes para realizar esse reconhecimento e localização de objetos, e esses algoritmos utilizam aprendizado profundo para gerar resultados significativos.

Detecção de Objetos

A técnica de detecção de objetos ajuda no reconhecimento, detecção e localização de várias instâncias visuais de objetos em uma imagem ou vídeo. Ele fornece uma compreensão muito melhor do objeto como um todo, em vez de apenas a classificação básica do objeto. Esse método pode ser usado para contar o número de instâncias de objetos exclusivos e marcar suas localizações precisas, juntamente com a rotulagem. Com o tempo, o desempenho desse processo também melhorou significativamente, nos ajudando com casos de uso em tempo real. Em suma, responde à pergunta: “Que objeto está onde e quanto dele está lá?”.

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O que é um Objeto?

Um objeto é um elemento que pode ser representado visualmente. As características físicas de um objeto não têm uma ampla gama de variabilidade. Um objeto deve ser semi-rígido para ser detectado e diferenciado.

Histórico de detecção de objetos

Nos últimos 20 anos, o progresso da detecção de objetos geralmente passou por dois períodos de desenvolvimento significativos, começando no início dos anos 2000:

1. Detecção tradicional de objetos - início dos anos 2000 a 2014.

2. Detecção baseada em aprendizado profundo - após 2014.

A evolução técnica da detecção de objetos começou no início dos anos 2000 e os detectores nessa época. Eles seguiram a visão de baixo e médio nível e seguiram o método de 'reconhecimento por componentes'. Esse método permitiu a detecção de objetos como uma medida de semelhança entre os componentes, formas e contornos do objeto, e os recursos que foram levados em consideração foram transformações de distância, contextos de forma e sem bordas, etc. As coisas não correram bem e, em seguida, os métodos de detecção de máquina começaram a entrar em cena para resolver este problema.

A detecção multi-escala de objetos deveria ser feita levando em consideração aqueles objetos que tinham “tamanhos diferentes” e “proporções de aspecto diferentes”. Este foi um dos principais desafios técnicos na detecção de objetos nas fases iniciais. Mas, a partir de 2014, com o aumento dos avanços técnicos, o problema foi resolvido. Isso nos levou à segunda fase de detecção de objetos , onde as tarefas foram realizadas usando aprendizado profundo .

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Conceito

O principal conceito por trás desse processo é que cada objeto terá suas características. Esses recursos podem nos ajudar a segregar objetos dos demais. A metodologia de detecção de objetos usa esses recursos para classificar os objetos. O mesmo conceito é usado para coisas como detecção de rosto, detecção de impressão digital, etc.

Tomemos um exemplo, se temos dois carros na estrada, usando o algoritmo de detecção de objetos , podemos classificá-los e rotulá-los.

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Definição

A detecção de objetos é um processo de encontrar todas as instâncias possíveis de objetos do mundo real, como rostos humanos, flores, carros, etc. em imagens ou vídeos, em tempo real com a máxima precisão. A técnica de detecção de objetos usa recursos derivados e algoritmos de aprendizado para reconhecer todas as ocorrências de uma categoria de objeto. As aplicações do mundo real de detecção de objetos são recuperação de imagens, segurança e vigilância, sistemas avançados de assistência ao motorista, também conhecidos como ADAS, e muitos outros.

Leia: As 10 principais técnicas de Deep Learning

Descrição geral da detecção de objetos

Nós humanos podemos detectar vários objetos presentes à nossa frente e também podemos identificar todos eles com precisão. É muito fácil para nós contar e identificar vários objetos sem nenhum esforço. Desenvolvimentos recentes em tecnologias resultaram na disponibilidade de grandes quantidades de dados para treinar algoritmos eficientes, para fazer com que os computadores façam a mesma tarefa de classificação e detecção.

Existem tantos termos relacionados ao reconhecimento de objetos, como visão computacional, localização de objetos, classificação de objetos, etc. e isso pode sobrecarregar você como iniciante, então deixe-nos conhecer todos esses termos e suas definições passo a passo:

• Visão Computacional: É um campo da inteligência artificial que nos permite treinar os computadores para entender e interpretar o visual de imagens e vídeos usando algoritmos e modelos.
• Classificação de Imagens: Envolve a detecção e rotulagem de imagens usando inteligência artificial. Essas imagens são classificadas usando os recursos fornecidos pelos usuários.
• Localização de Objetos: Envolve a detecção de diferentes objetos em um determinado visual e desenha um limite em torno deles, principalmente uma caixa, para classificá-los.
• Detecção de Objetos: Envolve ambos os processos e classifica os objetos, depois desenha limites para cada objeto e os rotula de acordo com suas características.

Todos esses recursos constituem o processo de reconhecimento de objetos.

Como funciona a Detecção de Objetos?

Agora que passamos pela detecção de objetos e adquirimos conhecimento sobre o que é, agora é a hora de saber como funciona e o que o faz funcionar. Podemos ter uma variedade de abordagens, mas existem duas abordagens principais: uma abordagem de aprendizado de máquina e uma abordagem de aprendizado profundo. Ambas as abordagens são capazes de aprender e identificar os objetos, mas a execução é muito diferente.

Leia também: Tutorial de detecção de objetos do TensorFlow

Métodos para Detecção de Objetos

A detecção de objetos pode ser feita por uma abordagem de aprendizado de máquina e uma abordagem de aprendizado profundo. A abordagem de aprendizado de máquina requer que os recursos sejam definidos usando vários métodos e, em seguida, usando qualquer técnica, como Support Vector Machines (SVMs) para fazer a classificação. Considerando que, a abordagem de aprendizado profundo possibilita fazer todo o processo de detecção sem definir explicitamente os recursos para fazer a classificação. A abordagem de aprendizado profundo é baseada principalmente em Redes Neurais Convolucionais (CNNs).

Métodos de aprendizado de máquina

1. Transformação de recurso invariável de escala (SIFT)
2. Características do histograma de gradientes orientados (HOG)
3. Estrutura de detecção de objetos Viola-Jones

Métodos de aprendizado profundo

1. Propostas de região (R-CNN, R-CNN rápido, R-CNN mais rápido)
2. Você só olha uma vez (YOLO)
3. Redes convolucionais deformáveis
4. Rede Neural de Refinamento para Detecção de Objetos (RefineDet)
5. Retina-Net

Vamos aprender sobre os métodos de aprendizado profundo em detalhes, mas primeiro, vamos saber o que é aprendizado de máquina, o que é aprendizado profundo e qual é a diferença entre eles.

O que é Aprendizado de Máquina?

O aprendizado de máquina é a aplicação da Inteligência Artificial para fazer com que os computadores aprendam com os dados fornecidos a eles e, em seguida, tomem decisões por conta própria, semelhantes aos humanos. Ele dá aos computadores a capacidade de aprender e fazer previsões com base nos dados e informações que são alimentados a ele e também por meio de interações e observações do mundo real. O aprendizado de máquina, basicamente, é o processo de usar algoritmos para analisar dados e depois aprender com eles para fazer previsões e determinar coisas com base nos dados fornecidos.

Os algoritmos de aprendizado de máquina podem tomar decisões por si mesmos sem serem explicitamente programados para isso. Esses algoritmos criam modelos matemáticos com base nos dados fornecidos, conhecidos como 'conjunto de treinamento', para fazer as previsões. Em algoritmos de aprendizado de máquina, precisamos fornecer os recursos ao sistema, para fazê-los fazer o aprendizado com base nos recursos fornecidos, esse processo é chamado de Engenharia de Recursos.

Os exemplos do dia a dia de aplicativos de aprendizado de máquina são assistentes de voz, filtragem de spam de e-mail, recomendações de produtos etc.

O que é Aprendizado Profundo?

O aprendizado profundo, que às vezes também é chamado de aprendizado estruturado profundo, é uma classe de algoritmos de aprendizado de máquina. O aprendizado profundo usa uma abordagem de várias camadas para extrair recursos de alto nível dos dados fornecidos a ele. Ele não exige que os recursos sejam fornecidos manualmente para classificação, em vez disso, tenta transformar seus dados em uma representação abstrata. Ele simplesmente aprende por exemplos e os usa para classificação futura. O aprendizado profundo é influenciado pelas redes neurais artificiais (RNA) presentes em nossos cérebros.

A maioria dos métodos de aprendizado profundo implementam redes neurais para alcançar os resultados. Todos os modelos de aprendizado profundo exigem grandes poderes de computação e grandes volumes de dados rotulados para aprender os recursos diretamente dos dados. As aplicações diárias do aprendizado profundo são agregação de notícias ou detecção de notícias de fraude, reconhecimento visual, processamento de linguagem natural, etc.

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Detecção de objetos usando Deep Learning

Agora que sabemos muito bem sobre detecção de objetos e aprendizado profundo, devemos saber como podemos realizar a detecção de objetos usando aprendizado profundo .

Estes são os modelos de aprendizado profundo mais usados ​​para detecção de objetos:

1. Família de modelos R-CNN: significa Redes Neurais Convolucionais Baseadas em Região

• • R-CNN
  • R-CNN rápido
  • R-CNN mais rápido

2. Família de modelos YOLO: significa You Look Only Once

• • YOLOv1
  • YOLOv2 e YOLOv3

Vamos olhar para eles um por um e entender como eles funcionam.

O processo de detecção de objetos envolve estas etapas a serem seguidas:

1. Tomando o visual como entrada, seja por uma imagem ou um vídeo.
2. Divida o visual de entrada em seções ou regiões.
3. Pegue cada seção individualmente e trabalhe nela como uma única imagem
4. Passando essas imagens para nossa Rede Neural Convolucional (CNN) para classificá-las em possíveis classes.
5. Após a classificação, podemos combinar todas as imagens e gerar a imagem de entrada original, mas também com os objetos detectados e seus rótulos.

Família de redes neurais convolucionais baseadas em região (R-CNN)

Existem vários modelos de detecção de objetos na família R-CNN. Esses modelos de detecção são baseados nas estruturas propostas de região. Esses recursos fizeram grande desenvolvimento com o tempo, aumentando a precisão e eficiência.

Os diferentes modelos sob R-CNN são:

• R-CNN

O método R-CNN usa um processo chamado busca seletiva para descobrir os objetos da imagem. Esse algoritmo gera um grande número de regiões e trabalha coletivamente sobre elas. Essas coleções de regiões são verificadas quanto à presença de objetos se contiverem algum objeto. O sucesso deste método depende da precisão da classificação dos objetos.

• Rápido-RCNN

O método Fast-RCNN usa a estrutura do R-CNN junto com o SPP-net (Spatial Pyramid Pooling) para tornar o modelo R-CNN lento mais rápido. O Fast-RCNN usa a rede SPP para calcular a representação CNN para toda a imagem apenas uma vez. Em seguida, ele usa essa representação para calcular a representação CNN para cada patch gerado pela abordagem de busca seletiva do R-CNN. O Fast-RCNN faz com que o processo seja treinado de ponta a ponta.

O modelo Fast-RCNN também inclui a regressão da caixa delimitadora junto com o processo de treinamento. Isso torna os processos de localização e classificação em um único processo, tornando o processo mais rápido.

• Mais rápido-RCNN

O método Faster-RCNN é ainda mais rápido que o Fast-RCNN. O Fast-RCNN foi rápido mas o processo de busca seletiva e este processo é substituído no Faster-RCNN pela implementação de RPN (Region Proposal Network). O RPN agiliza o processo de seleção ao implementar uma pequena rede convolucional, que por sua vez, gera regiões de interesse. Junto com o RPN, esse método também usa Anchor Boxes para lidar com as várias proporções e a escala dos objetos. Faster-RCNN é um dos algoritmos de detecção de objetos mais precisos e eficientes.

Você olha apenas uma vez (YOLO) Família

A abordagem R-CNN que vimos acima se concentra na divisão de um visual em partes e foca nas partes que têm maior probabilidade de conter um objeto, enquanto a estrutura YOLO se concentra na imagem inteira como um todo e prevê as caixas delimitadoras , então calcula suas probabilidades de classe para rotular as caixas. A família de frameworks YOLO são detectores de objetos muito rápidos.

Os diferentes modelos de YOLO são discutidos abaixo:

• YOLOv1

Este modelo também é chamado de YOLO unificado, pois este modelo unifica a detecção de objetos e o modelo de classificação juntos como uma única rede de detecção. Esta foi a primeira tentativa de criar uma rede que detecta objetos em tempo real muito rapidamente. O YOLO prevê apenas um número limitado de caixas delimitadoras para atingir esse objetivo.

• YOLOv2 e v3

YOLOv2 e YOLOv3 são as versões aprimoradas da estrutura YOLOv1. YOLOv2 também é chamado de YOLO9000. A estrutura YOLOv1 comete vários erros de localização e o YOLOv2 melhora isso concentrando-se na recuperação e na localização. O YOLOv2 usa normalização em lote, caixas de âncora, classificadores de alta resolução, recursos refinados, classificadores de vários níveis e Darknet19. Todos esses recursos tornam a v2 melhor que a v1. O extrator de recursos Darknet19 contém 19 camadas convolucionais, 5 camadas max-pooling e uma camada softmax para a classificação de objetos presentes na imagem.

O método YOLOv3 é o método de detecção de objetos mais rápido e preciso. Ele classifica com precisão os objetos usando classificadores logísticos em comparação com a abordagem softmax usada pelo YOLOv2. Isso nos torna capazes de fazer classificações multi-rótulo. O YOLOv3 também usa o Darknet53 como extrator de recursos, que possui 53 camadas convolucionais, mais do que o Darknet19 usado pela v2, e isso o torna mais preciso. Ele também usa um detector de pequenos objetos para detectar todos os pequenos objetos presentes na imagem, que não podem ser detectados usando v1.

Deve ler : Métodos passo a passo para construir seu próprio sistema de IA hoje

Resumo

Espero que a visão geral acima da detecção de objetos e sua implementação usando aprendizagem profunda tenha sido útil para você e tenha feito você entender a ideia central da detecção de objetos e como ela é implementada no mundo real usando vários métodos e especificamente usando aprendizagem profunda.

A detecção de objetos pode ser usada em muitas áreas para reduzir os esforços humanos e aumentar a eficiência dos processos em vários campos. A detecção de objetos, bem como o aprendizado profundo, são áreas que florescerão no futuro e estarão presentes em vários campos. Há muito escopo nesses campos e também muitas oportunidades de melhorias.

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