Ghid final pentru detectarea obiectelor folosind Deep Learning [2022]

Introducere

Detectarea obiectelor , în termeni simpli, este o metodă care este folosită pentru a recunoaște și detecta diferite obiecte prezente într-o imagine sau videoclip și pentru a le eticheta pentru a clasifica aceste obiecte. Detectarea obiectelor folosește de obicei diferiți algoritmi pentru a efectua această recunoaștere și localizare a obiectelor, iar acești algoritmi utilizează învățarea profundă pentru a genera rezultate semnificative.

Detectarea obiectelor

Tehnica de detectare a obiectelor ajută la recunoașterea, detectarea și localizarea mai multor instanțe vizuale ale obiectelor dintr-o imagine sau un videoclip. Oferă o înțelegere mult mai bună a obiectului ca întreg, mai degrabă decât doar clasificarea elementară a obiectelor. Această metodă poate fi folosită pentru a număra numărul de cazuri de obiecte unice și pentru a marca locațiile precise ale acestora, împreună cu etichetarea. Cu timpul, performanța acestui proces s-a îmbunătățit semnificativ, ajutându-ne cu cazuri de utilizare în timp real. Una peste alta, răspunde la întrebarea: „Ce obiect este unde și cât de mult este acolo?”.

Sursă

Ce este un obiect?

Un obiect este un element care poate fi reprezentat vizual. Caracteristicile fizice ale unui obiect nu au o gamă largă de variabilitate. Un obiect trebuie să fie semirigid pentru a fi detectat și diferențiat.

Istoria detectării obiectelor

În ultimii 20 de ani, progresul detectării obiectelor a trecut în general prin două perioade semnificative de dezvoltare, începând de la începutul anilor 2000:

1. Detectarea tradițională a obiectelor - începutul anilor 2000 până în 2014.

2. Detectare bazată pe învățarea profundă - după 2014.

Evoluția tehnică a detectării obiectelor a început la începutul anilor 2000 și detectorii de atunci. Ei au urmat viziunea de nivel scăzut și de nivel mediu și au urmat metoda „recunoașterii după componente”. Această metodă a permis detectarea obiectelor ca măsură de similitudine între componentele obiectului, formele și contururile, iar caracteristicile care au fost luate în considerare au fost transformările la distanță, contextele de formă și fără margini etc. Lucrurile nu au mers bine și apoi metodele de detectare a mașinii a început să apară în imagine pentru a rezolva această problemă.

Detectarea pe mai multe scară a obiectelor trebuia făcută luând în considerare acele obiecte care aveau „diferite dimensiuni” și „diferite raporturi de aspect”. Aceasta a fost una dintre principalele provocări tehnice în detectarea obiectelor în fazele incipiente. Dar, după 2014, odată cu creșterea progreselor tehnice, problema a fost rezolvată. Acest lucru ne-a adus la a doua fază a detectării obiectelor , în care sarcinile au fost îndeplinite folosind învățarea profundă .

Sursă

Concept

Conceptul principal din spatele acestui proces este că fiecare obiect își va avea caracteristicile sale. Aceste caracteristici ne pot ajuta să segregam obiectele de celelalte. Metodologia de detectare a obiectelor folosește aceste caracteristici pentru a clasifica obiectele. Același concept este folosit pentru lucruri precum detectarea feței, detectarea amprentei etc.

Să luăm un exemplu, dacă avem două mașini pe drum, folosind algoritmul de detectare a obiectelor , le putem clasifica și eticheta.

Sursa :

Definiție

Detectarea obiectelor este un proces de găsire a tuturor instanțelor posibile ale obiectelor din lumea reală, cum ar fi fețe umane, flori, mașini etc. în imagini sau videoclipuri, în timp real, cu cea mai mare acuratețe. Tehnica de detectare a obiectelor folosește caracteristici derivate și algoritmi de învățare pentru a recunoaște toate aparițiile unei categorii de obiecte. Aplicațiile din lumea reală ale detectării obiectelor sunt regăsirea imaginilor, securitatea și supravegherea, sistemele avansate de asistență pentru șofer, cunoscute și sub numele de ADAS și multe altele.

Citiți: Top 10 tehnici de învățare profundă

Descrierea generală a detectării obiectelor

Noi, oamenii, putem detecta diverse obiecte prezente în fața noastră și, de asemenea, le putem identifica pe toate cu acuratețe. Ne este foarte ușor să numărăm și să identificăm mai multe obiecte fără niciun efort. Evoluțiile recente ale tehnologiilor au dus la disponibilitatea unor cantități mari de date pentru a antrena algoritmi eficienți, pentru a face computerele să facă aceeași sarcină de clasificare și detecție.

Există atât de mulți termeni legați de recunoașterea obiectelor, cum ar fi viziunea computerizată, localizarea obiectelor, clasificarea obiectelor etc. și s-ar putea să vă copleșească ca începător, așa că spuneți-ne toți acești termeni și definițiile lor pas cu pas:

• Viziunea pe computer: este un domeniu al inteligenței artificiale care ne permite să instruim computerele să înțeleagă și să interpreteze imaginile și videoclipurile folosind algoritmi și modele.
• Clasificarea imaginilor: implică detectarea și etichetarea imaginilor folosind inteligența artificială. Aceste imagini sunt clasificate folosind caracteristicile oferite de utilizatori.
• Localizarea obiectelor: implică detectarea diferitelor obiecte într-un anumit vizual și trasează o limită în jurul lor, mai ales o cutie, pentru a le clasifica.
• Detectarea obiectelor: implică ambele procese și clasifică obiectele, apoi trasează limite pentru fiecare obiect și le etichetează în funcție de caracteristicile lor.

Toate aceste caracteristici constituie procesul de recunoaștere a obiectelor.

Cum funcționează Detectarea obiectelor?

Acum că am trecut prin detectarea obiectelor și am dobândit cunoștințe despre ce este acesta, acum este timpul să știm cum funcționează și ce îl face să funcționeze. Putem avea o varietate de abordări, dar există două abordări principale - o abordare de învățare automată și o abordare de învățare profundă. Ambele abordări sunt capabile să învețe și să identifice obiectele, dar execuția este foarte diferită.

Citește și: Tutorial de detectare a obiectelor TensorFlow

Metode pentru detectarea obiectelor

Detectarea obiectelor se poate face printr-o abordare de învățare automată și o abordare de învățare profundă. Abordarea învățării automate necesită ca caracteristicile să fie definite prin utilizarea diferitelor metode și apoi folosind orice tehnică, cum ar fi Mașini Vectoriale de Suport (SVM) pentru a face clasificarea. În timp ce, abordarea învățării profunde face posibilă realizarea întregului proces de detectare fără a defini în mod explicit caracteristicile pentru a face clasificarea. Abordarea învățării profunde se bazează în principal pe rețelele neuronale convoluționale (CNN).

Metode de învățare automată

1. Transformare caracteristică invariantă la scară (SIFT)
2. Caracteristici Histogram of Oriented Gradients (HOG).
3. Cadrul de detectare a obiectelor Viola-Jones

Metode de învățare profundă

1. Propuneri de regiune (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN)
2. Te uiți doar o dată (YOLO)
3. Rețele convoluționale deformabile
4. Rețea neuronală de rafinare pentru detectarea obiectelor (RefineDet)
5. Retina-Net

Vom afla în detaliu despre metodele de învățare profundă, dar mai întâi, spuneți-ne ce este învățarea automată, ce este învățarea profundă și care este diferența dintre ele.

Ce este Machine Learning?

Învățarea automată este aplicarea inteligenței artificiale pentru a face computerele să învețe din datele care îi sunt date și apoi să ia decizii pe cont propriu, similar oamenilor. Oferă computerelor capacitatea de a învăța și de a face predicții pe baza datelor și informațiilor care le sunt furnizate și, de asemenea, prin interacțiuni și observații din lumea reală. Învățarea automată, în principiu, este procesul de utilizare a algoritmilor pentru a analiza datele și apoi a învăța din ei pentru a face predicții și a determina lucruri pe baza datelor date.

Algoritmii de învățare automată pot lua decizii pe ei înșiși fără a fi programați în mod explicit pentru asta. Acești algoritmi creează modele matematice pe baza datelor date, cunoscute sub numele de „set de antrenament”, pentru a face predicții. În algoritmii de învățare automată, trebuie să furnizăm funcțiile sistemului, pentru a le face să învețe pe baza caracteristicilor date, acest proces se numește Inginerie caracteristică.

Exemplele de zi cu zi de aplicații de învățare automată sunt asistenții vocali, filtrarea e-mailului-spam, recomandările de produse etc.

Ce este Deep Learning?

Învățarea profundă, care este uneori numită și învățare structurată profundă, este o clasă de algoritmi de învățare automată. Învățarea profundă folosește o abordare pe mai multe straturi pentru a extrage caracteristici de nivel înalt din datele care îi sunt furnizate. Nu necesită ca caracteristicile să fie furnizate manual pentru clasificare, ci încearcă să-și transforme datele într-o reprezentare abstractă. Pur și simplu învață prin exemple și îl folosește pentru clasificarea viitoare. Învățarea profundă este influențată de rețelele neuronale artificiale (ANN) prezente în creierul nostru.

Majoritatea metodelor de învățare profundă implementează rețele neuronale pentru a obține rezultate. Toate modelele de învățare profundă necesită puteri de calcul uriașe și volume mari de date etichetate pentru a învăța caracteristicile direct din date. Aplicațiile de zi cu zi ale învățării profunde sunt agregarea de știri sau detectarea știrilor frauduloase, recunoașterea vizuală, procesarea limbajului natural etc.

Sursă

Detectarea obiectelor folosind Deep Learning

Acum că știm foarte bine despre detectarea obiectelor și învățarea profundă, ar trebui să știm cum putem realiza detectarea obiectelor folosind învățarea profundă .

Acestea sunt cele mai utilizate modele de deep learning pentru detectarea obiectelor:

1. Familia de modele R-CNN: reprezintă rețelele neuronale convoluționale bazate pe regiune

• • R-CNN
  • R-CNN rapid
  • R-CNN mai rapid

2. Familia de modele YOLO: înseamnă You Look Only Once

• • YOLOv1
  • YOLOv2 și YOLOv3

Să le privim unul câte unul și să înțelegem cum funcționează.

Procesul de detectare a obiectelor implică acești pași care trebuie urmați:

1. Luând imaginea ca intrare, fie printr-o imagine, fie printr-un videoclip.
2. Împărțiți imaginea de intrare în secțiuni sau regiuni.
3. Luați fiecare secțiune individual și lucrați la ea ca o singură imagine
4. Trecerea acestor imagini în rețeaua neuronală convoluțională (CNN) pentru a le clasifica în clase posibile.
5. După clasificare, putem combina toate imaginile și putem genera imaginea de intrare originală, dar și cu obiectele detectate și etichetele acestora.

Familia de rețele neuronale convoluționale bazate pe regiune (R-CNN).

Există mai multe modele de detectare a obiectelor în cadrul familiei R-CNN. Aceste modele de detectare se bazează pe structurile propuse de regiune. Aceste caracteristici au făcut o mare dezvoltare în timp, sporind acuratețea și eficiența.

Diferitele modele sub R-CNN sunt:

• R-CNN

Metoda R-CNN folosește un proces numit căutare selectivă pentru a afla obiectele din imagine. Acest algoritm generează un număr mare de regiuni și lucrează în mod colectiv asupra acestora. Aceste colecții de regiuni sunt verificate pentru a avea obiecte dacă conțin vreun obiect. Succesul acestei metode depinde de precizia clasificării obiectelor.

• Rapid-RCNN

Metoda Fast-RCNN utilizează structura R-CNN împreună cu SPP-net (Spatial Pyramid Pooling) pentru a accelera modelul R-CNN lent. Fast-RCNN utilizează rețeaua SPP pentru a calcula reprezentarea CNN pentru întreaga imagine o singură dată. Apoi utilizează această reprezentare pentru a calcula reprezentarea CNN pentru fiecare patch generat de abordarea de căutare selectivă a R-CNN. Fast-RCNN face procesul de tren de la capăt la capăt.

Modelul Fast-RCNN include, de asemenea, regresia casetei de delimitare împreună cu procesul de antrenament. Acest lucru face atât procesele de localizare, cât și de clasificare într-un singur proces, făcând procesul mai rapid.

• Mai repede-RCNN

Metoda Faster-RCNN este chiar mai rapidă decât Fast-RCNN. Fast-RCNN a fost rapid dar procesul de căutare selectivă și acest proces este înlocuit în Faster-RCNN prin implementarea RPN (Region Proposal Network). RPN face procesul de selecție mai rapid prin implementarea unei rețele convoluționale mici, care, la rândul său, generează regiuni de interes. Împreună cu RPN, această metodă folosește și Anchor Boxes pentru a gestiona mai multe rapoarte de aspect și scară a obiectelor. Faster-RCNN este unul dintre cei mai precisi și eficienți algoritmi de detectare a obiectelor.

Te uiți doar o dată (YOLO) Familie

Abordarea R-CNN pe care am văzut-o mai sus se concentrează pe împărțirea unei imagini în părți și se concentrează pe părțile care au o probabilitate mai mare de a conține un obiect, în timp ce cadrul YOLO se concentrează pe întreaga imagine în ansamblu și prezice căsuțele de delimitare. , apoi calculează probabilitățile sale de clasă pentru a eticheta casetele. Familia cadrelor YOLO este reprezentată de detectoare de obiecte foarte rapide.

Diferitele modele de YOLO sunt discutate mai jos:

• YOLOv1

Acest model se mai numește și YOLO unificat, pentru că acest model unifică împreună detectarea obiectelor și modelul de clasificare ca o singură rețea de detectare. Aceasta a fost prima încercare de a crea o rețea care detectează foarte rapid obiectele în timp real. YOLO prezice doar un număr limitat de casete de delimitare pentru a atinge acest obiectiv.

• YOLOv2 și v3

YOLOv2 și YOLOv3 sunt versiunile îmbunătățite ale cadrului YOLOv1. YOLOv2 se mai numește și YOLO9000. Cadrul YOLOv1 face mai multe erori de localizare, iar YOLOv2 îmbunătățește acest lucru concentrându-se pe rechemare și localizare. YOLOv2 utilizează normalizarea loturilor, casete de ancorare, clasificatoare de înaltă rezoluție, caracteristici cu granulație fină, clasificatoare pe mai multe niveluri și Darknet19. Toate aceste caracteristici fac v2 mai bun decât v1. Extractorul de caracteristici Darknet19 conține 19 straturi convoluționale, 5 straturi max-pooling și un strat softmax pentru clasificarea obiectelor care sunt prezente în imagine.

Metoda YOLOv3 este cea mai rapidă și mai precisă metodă de detectare a obiectelor. Clasifică cu precizie obiectele utilizând clasificatori logistici în comparație cu abordarea softmax utilizată de YOLOv2. Acest lucru ne face capabili să facem clasificări cu mai multe etichete. YOLOv3 folosește și Darknet53 ca extract de caracteristici, care are 53 de straturi convoluționale, mai multe decât Darknet19 folosit de v2, iar acest lucru îl face mai precis. De asemenea, folosește un detector de obiecte mici pentru a detecta toate obiectele mici prezente în imagine, care nu au putut fi detectate utilizând v1.

Trebuie să citiți : Metode pas cu pas pentru a vă construi propriul sistem AI astăzi

rezumat

Sper că prezentarea generală de mai sus a detectării obiectelor și implementării acesteia folosind învățarea profundă v-a fost utilă și v-a făcut să înțelegeți ideea de bază a detectării obiectelor și modul în care este implementată în lumea reală, folosind diferite metode și în special folosind învățarea profundă.

Detectarea obiectelor poate fi utilizată în multe domenii pentru a reduce eforturile umane și pentru a crește eficiența proceselor din diverse domenii. Detectarea obiectelor, precum și învățarea profundă, sunt domenii care vor înflori în viitor și își vor face prezența în numeroase domenii. Există multe posibilități în aceste domenii și, de asemenea, multe oportunități de îmbunătățire.

Cursuri oferite de upGrad

u pGrad a dezvoltat programe cuprinzătoare de formare online privind învățarea profundă, precum și învățarea automată, în conformitate cu așteptările industriei. Modulele de formare și abordarea educațională a upGrad îi ajută pe elevi să învețe rapid și să se pregătească pentru orice sarcină.

Principalele programe educaționale pe care le oferă upGrad sunt potrivite pentru nivelul de intrare și mijlocul carierei

1. Diploma PG în Machine Learning și AI : este potrivită pentru profesioniștii care lucrează care ar dori să învețe învățarea automată chiar de la zero și să-și schimbe rolurile în carieră la Machine Learning Engineer, Data Scientist, AI Architect, Business Analyst sau Product Analyst.

2. Master of Science în Machine Learning și AI: Este un program cuprinzător de 18 luni care ajută persoanele să obțină un master în acest domeniu și să obțină cunoștințe despre acest domeniu, împreună cu experiența practică practică într-un număr mare de proiecte.

3. Certificare avansată în Machine Learning și Cloud de la IIT Madras: Este un curs avansat oferit de IIT Madras pentru domeniile Machine Learning și Cloud Technologies.

4. Certificare PG în învățare automată și învățare profundă: Acest curs este axat pe învățarea automată și profundă. Cu acest curs, studenții pot aplica pentru poziții precum Machine Learning Engineer și Data Scientist.

5. Certificare PG în învățare automată și NLP: este un curs bine structurat pentru învățarea învățării automate și procesarea limbajului natural. Oportunitățile de angajare pentru cursanți sunt Data Scientist și Data Analyst.

upGrad a dezvoltat curriculumul acestor programe pentru învățarea automată și învățarea profundă, ținând cont de principiile, aspectele și componentele majore ale învățării automate și de oportunitățile de angajare, astfel încât abilitățile să fie dezvoltate chiar de la zero. După finalizarea programului de la upGrad, vă așteaptă oportunități extraordinare de carieră în învățarea automată în diverse industrii și diferite roluri.

Concluzia

Studenții pot urma oricare dintre căile menționate mai sus pentru a-și construi cariera în învățarea automată și învățarea profundă. Sprijinul upGrad pentru plasare îi ajută pe studenți să-și îmbunătățească perspectivele de angajare prin oportunități interesante de carieră pe portalul de locuri de muncă, târguri de carieră și Hackathon, precum și sprijin pentru plasare. Viitorul învățării profunde este mai luminos, odată cu creșterea cererii și a perspectivelor de creștere, precum și cu multe persoane care doresc să facă o carieră în acest domeniu. Urmați oricare dintre aceste cursuri și multe altele oferite de upGrad pentru a explora oportunitățile de carieră de învățare automată care vă așteaptă.