Полное руководство по обнаружению объектов с использованием глубокого обучения [2022]

Введение

Обнаружение объектов Проще говоря, это метод, который используется для распознавания и обнаружения различных объектов, присутствующих на изображении или видео, и маркировки их для классификации этих объектов. Обнаружение объектов обычно использует различные алгоритмы для выполнения этого распознавания и локализации объектов, и эти алгоритмы используют глубокое обучение для получения значимых результатов.

Обнаружение объекта

Техника обнаружения объектов помогает в распознавании, обнаружении и локализации нескольких визуальных экземпляров объектов на изображении или видео. Это обеспечивает гораздо лучшее понимание объекта в целом, а не только базовую классификацию объектов. Этот метод можно использовать для подсчета количества экземпляров уникальных объектов и отметки их точного местоположения вместе с маркировкой. Со временем производительность этого процесса также значительно улучшилась, помогая нам с вариантами использования в реальном времени. В целом он отвечает на вопрос: «Какой объект где находится и сколько его там?».

Источник

Что такое объект?

Объект – это элемент, который можно представить визуально. Физические характеристики объекта не имеют широкого диапазона изменчивости. Объект должен быть полужестким, чтобы его можно было обнаружить и различить.

История обнаружения объектов

За последние 20 лет прогресс обнаружения объектов в целом прошел через два значительных периода развития, начиная с начала 2000-х годов:

1. Традиционное обнаружение объектов — с начала 2000-х по 2014 год.

2. Обнаружение на основе глубокого обучения — после 2014 г.

Техническая эволюция обнаружения объектов началась в начале 2000-х годов, а детекторы — в то время. Они следовали низкоуровневому и среднеуровневому видению и следовали методу «распознавания по компонентам». Этот метод позволял обнаруживать объекты как измерение сходства между компонентами, формами и контурами объекта, а учитывались такие особенности, как преобразование расстояния, контекст формы, отсутствие краев и т. д. Дела пошли не очень хорошо, и тогда появились методы машинного обнаружения. начал приходить в картину, чтобы решить эту проблему.

Многомасштабное обнаружение объектов должно было выполняться с учетом тех объектов, которые имели «разные размеры» и «разные пропорции». Это было одной из основных технических проблем при обнаружении объектов на ранних этапах. Но после 2014 года, с ростом технических достижений, проблема была решена. Это привело нас ко второй фазе обнаружения объектов , где задачи выполнялись с использованием глубокого обучения .

Источник

Концепция

Основная концепция этого процесса заключается в том, что каждый объект будет иметь свои особенности. Эти функции могут помочь нам отделить объекты от других. Методология обнаружения объектов использует эти функции для классификации объектов. Та же концепция используется для таких вещей, как обнаружение лиц, обнаружение отпечатков пальцев и т. д.

Возьмем пример, если у нас есть две машины на дороге, используя алгоритм обнаружения объектов , мы можем их классифицировать и пометить.

Источник :

Определение

Обнаружение объектов — это процесс поиска всех возможных экземпляров объектов реального мира, таких как человеческие лица, цветы, автомобили и т. д., на изображениях или видео в режиме реального времени с предельной точностью. Метод обнаружения объектов использует производные функции и алгоритмы обучения для распознавания всех вхождений категории объекта. Реальными приложениями обнаружения объектов являются поиск изображений, безопасность и наблюдение, усовершенствованные системы помощи водителю, также известные как ADAS, и многие другие.

Читайте: 10 лучших методов глубокого обучения

Общее описание обнаружения объектов

Мы, люди, можем обнаруживать различные объекты, находящиеся перед нами, и мы также можем с точностью идентифицировать их все. Нам очень легко сосчитать и идентифицировать несколько объектов без каких-либо усилий. Недавние разработки в области технологий привели к доступности больших объемов данных для обучения эффективных алгоритмов, позволяющих компьютерам выполнять ту же задачу классификации и обнаружения.

Существует так много терминов, связанных с распознаванием объектов, таких как компьютерное зрение, локализация объектов, классификация объектов и т. д., и это может ошеломить вас как новичка, поэтому дайте нам знать все эти термины и их определения шаг за шагом:

• Компьютерное зрение: это область искусственного интеллекта, которая позволяет нам обучать компьютеры понимать и интерпретировать визуальные эффекты изображений и видео с использованием алгоритмов и моделей.
• Классификация изображений: включает в себя обнаружение и маркировку изображений с использованием искусственного интеллекта. Эти изображения классифицируются с использованием функций, предоставленных пользователями.
• Локализация объектов: включает в себя обнаружение различных объектов в данном визуальном элементе и рисует вокруг них границу, в основном рамку, для их классификации.
• Обнаружение объектов: он включает оба этих процесса и классифицирует объекты, затем рисует границы для каждого объекта и маркирует их в соответствии с их характеристиками.

Все эти признаки составляют процесс распознавания объекта.

Как работает обнаружение объектов?

Теперь, когда мы прошли через обнаружение объектов и узнали, что это такое, пришло время узнать, как это работает и что заставляет его работать. У нас может быть множество подходов, но есть два основных подхода — подход машинного обучения и подход глубокого обучения. Оба этих подхода способны изучать и идентифицировать объекты, но их исполнение сильно отличается.

Читайте также: Учебное пособие по обнаружению объектов TensorFlow

Методы обнаружения объектов

Обнаружение объектов может быть выполнено с помощью подхода машинного обучения и подхода глубокого обучения. Подход машинного обучения требует, чтобы функции были определены с использованием различных методов, а затем с использованием любого метода, такого как машины опорных векторов (SVM), для выполнения классификации. Принимая во внимание, что подход глубокого обучения позволяет выполнять весь процесс обнаружения без явного определения функций для классификации. Подход к глубокому обучению в основном основан на сверточных нейронных сетях (CNN).

Методы машинного обучения

1. Масштабно-инвариантное преобразование признаков (SIFT)
2. Функции гистограммы ориентированных градиентов (HOG)
3. Фреймворк обнаружения объектов Виолы-Джонса

Методы глубокого обучения

1. Предложения по регионам (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN)
2. Ты смотришь только раз (YOLO)
3. Деформируемые сверточные сети
4. Уточняющая нейронная сеть для обнаружения объектов (RefineDet)
5. Retina-Net

Мы подробно узнаем о методах глубокого обучения, но сначала давайте узнаем, что такое машинное обучение, что такое глубокое обучение и в чем разница между ними.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это применение искусственного интеллекта для того, чтобы компьютеры учились на предоставленных им данных, а затем принимали решения самостоятельно, подобно людям. Это дает компьютерам возможность учиться и делать прогнозы на основе данных и информации, которые им поступают, а также на основе реальных взаимодействий и наблюдений. Машинное обучение, по сути, представляет собой процесс использования алгоритмов для анализа данных, а затем обучения на них, чтобы делать прогнозы и определять вещи на основе заданных данных.

Алгоритмы машинного обучения могут принимать решения сами по себе, без явного программирования для этого. Эти алгоритмы создают математические модели на основе заданных данных, известных как «тренировочный набор», для прогнозирования. В алгоритмах машинного обучения нам нужно предоставить системе функции, чтобы заставить их выполнять обучение на основе заданных функций, этот процесс называется Feature Engineering.

Повседневными примерами приложений машинного обучения являются голосовые помощники, фильтрация спама в электронной почте, рекомендации по продуктам и т. д.

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение, которое также иногда называют глубоким структурированным обучением, представляет собой класс алгоритмов машинного обучения. Глубокое обучение использует многоуровневый подход для извлечения высокоуровневых функций из предоставленных ему данных. Он не требует предоставления функций вручную для классификации, вместо этого он пытается преобразовать свои данные в абстрактное представление. Он просто учится на примерах и использует их для будущей классификации. На глубокое обучение влияют искусственные нейронные сети (ИНС), присутствующие в нашем мозгу.

Большинство методов глубокого обучения используют нейронные сети для достижения результатов. Все модели глубокого обучения требуют огромных вычислительных мощностей и больших объемов размеченных данных, чтобы изучать функции непосредственно из данных. Повседневные приложения глубокого обучения — это агрегация новостей или обнаружение новостей о мошенничестве, визуальное распознавание, обработка естественного языка и т. д.

Источник

Обнаружение объектов с использованием глубокого обучения

Теперь, когда мы очень хорошо знаем об обнаружении объектов и глубоком обучении, мы должны знать, как мы можем выполнять обнаружение объектов с помощью глубокого обучения .

Это наиболее часто используемые модели глубокого обучения для обнаружения объектов:

1. Семейство моделей R-CNN: это означает региональные сверточные нейронные сети .

• • R-CNN
  • Быстрый R-CNN
  • Быстрее R-CNN

2. Семейство моделей YOLO: расшифровывается как You Look Only Once

• • YOLOv1
  • YOLOv2 и YOLOv3

Давайте рассмотрим их один за другим и поймем, как они работают.

Процесс обнаружения объекта включает в себя следующие шаги:

1. Использование визуала в качестве входных данных, будь то изображение или видео.
2. Разделите входной визуальный элемент на разделы или области.
3. Возьмите каждый раздел отдельно и работайте над ним как над одним изображением.
4. Передача этих изображений в нашу сверточную нейронную сеть (CNN), чтобы классифицировать их по возможным классам.
5. После классификации мы можем объединить все изображения и создать исходное входное изображение, а также обнаруженные объекты и их метки.

Семейство региональных сверточных нейронных сетей (R-CNN)

В семействе R-CNN есть несколько моделей обнаружения объектов. Эти модели обнаружения основаны на структурах предложения региона. Эти функции со временем получили большое развитие, повышая точность и эффективность.

Различные модели R-CNN:

• R-CNN

Метод R-CNN использует процесс, называемый выборочным поиском, чтобы найти объекты на изображении. Этот алгоритм генерирует большое количество регионов и коллективно работает над ними. Эти наборы регионов проверяются на наличие объектов, если они содержат какой-либо объект. Успех этого метода зависит от точности классификации объектов.

• Fast-RCNN

Метод Fast-RCNN использует структуру R-CNN вместе с сетью SPP (объединение пространственных пирамид), чтобы сделать медленную модель R-CNN быстрее. Fast-RCNN использует сеть SPP для расчета представления CNN для всего изображения только один раз. Затем он использует это представление для вычисления представления CNN для каждого патча, сгенерированного подходом выборочного поиска R-CNN. Fast-RCNN обеспечивает непрерывность процесса.

Модель Fast-RCNN также включает регрессию ограничивающей рамки вместе с процессом обучения. Это объединяет процессы локализации и классификации в единый процесс, что ускоряет процесс.

• Быстрее-RCNN

Метод Faster-RCNN даже быстрее, чем Fast-RCNN. Fast-RCNN был быстрым, но процесс выборочного поиска и этот процесс заменен в Faster-RCNN внедрением RPN (сеть региональных предложений). RPN ускоряет процесс выбора за счет реализации небольшой сверточной сети, которая, в свою очередь, генерирует интересующие области. Наряду с RPN, этот метод также использует поля привязки для обработки нескольких соотношений сторон и масштаба объектов. Faster-RCNN — один из самых точных и эффективных алгоритмов обнаружения объектов.

You Look Only Once (YOLO) Семья

Подход R-CNN, который мы видели выше, фокусируется на разделении изображения на части и фокусируется на частях, которые с большей вероятностью содержат объект, тогда как платформа YOLO фокусируется на всем изображении в целом и предсказывает ограничивающие рамки. , затем вычисляет вероятности своего класса, чтобы пометить ящики. Семейство фреймворков YOLO — это очень быстрые детекторы объектов.

Различные модели YOLO обсуждаются ниже:

• YOLOv1

Эта модель также называется унифицированной YOLO по той причине, что эта модель объединяет модель обнаружения объектов и модель классификации в единую сеть обнаружения. Это была первая попытка создать сеть, которая очень быстро обнаруживает объекты в реальном времени. YOLO предсказывает только ограниченное количество ограничивающих рамок для достижения этой цели.

• YOLOv2 и v3

YOLOv2 и YOLOv3 — это расширенные версии платформы YOLOv1. YOLOv2 также называется YOLO9000. Фреймворк YOLOv1 допускает несколько ошибок локализации, а YOLOv2 исправляет это, фокусируясь на отзыве и локализации. YOLOv2 использует пакетную нормализацию, поля привязки, классификаторы высокого разрешения, детализированные функции, многоуровневые классификаторы и Darknet19. Все эти функции делают v2 лучше, чем v1. Средство извлечения признаков Darknet19 содержит 19 сверточных слоев, 5 слоев максимального объединения и слой softmax для классификации объектов, присутствующих на изображении.

Метод YOLOv3 — самый быстрый и точный метод обнаружения объектов. Он точно классифицирует объекты с помощью логистических классификаторов по сравнению с подходом softmax, используемым YOLOv2. Это позволяет нам создавать многоуровневые классификации. YOLOv3 также использует Darknet53 в качестве экстрактора функций, который имеет 53 сверточных слоя, больше, чем Darknet19, используемый v2, и это делает его более точным. Он также использует детектор мелких объектов для обнаружения всех мелких объектов, присутствующих на изображении, которые не могут быть обнаружены с помощью версии 1.

Обязательно к прочтению : пошаговые методы создания собственной системы искусственного интеллекта уже сегодня

Резюме

Я надеюсь, что приведенный выше обзор обнаружения объектов и его реализации с использованием глубокого обучения был вам полезен и позволил понять основную идею обнаружения объектов и то, как оно реализуется в реальном мире с использованием различных методов и, в частности, с использованием глубокого обучения.

Обнаружение объектов можно использовать во многих областях для снижения человеческих усилий и повышения эффективности процессов в различных областях. Обнаружение объектов, а также глубокое обучение — это области, которые будут процветать в будущем и будут присутствовать во многих областях. В этих областях есть много возможностей, а также много возможностей для улучшений.

Курсы, предлагаемые upGrad

u pGrad разработал комплексные онлайн-программы обучения по глубокому обучению, а также машинному обучению в соответствии с ожиданиями отрасли. Учебные модули и образовательный подход upGrad помогают студентам быстро учиться и быть готовыми к любому заданию.

Основные образовательные программы, которые предлагает upGrad, подходят для начального и среднего уровня карьеры.

1. Диплом PG в области машинного обучения и искусственного интеллекта : он подходит для работающих профессионалов, которые хотели бы изучить машинное обучение с нуля и сменить свою карьеру на инженера по машинному обучению, специалиста по данным, архитектора искусственного интеллекта, бизнес-аналитика или аналитика продукта.

2. Магистр наук в области машинного обучения и искусственного интеллекта: это комплексная 18-месячная программа, которая помогает людям получить степень магистра в этой области и получить знания в этой области, а также получить практический практический опыт в большом количестве проектов.

3. Расширенная сертификация по машинному обучению и облачным технологиям от IIT Madras: это продвинутый курс, предоставляемый IIT Madras для областей машинного обучения и облачных технологий.

4. Сертификация PG по машинному обучению и глубокому обучению. Этот курс посвящен машинному и глубокому обучению. С помощью этого курса студенты могут претендовать на такие должности, как инженер по машинному обучению и специалист по данным.

5. Сертификация PG по машинному обучению и НЛП. Это хорошо структурированный курс для изучения машинного обучения и обработки естественного языка. Возможности трудоустройства для учащихся: Data Scientist и Data Analyst.

upGrad разработал учебную программу этих программ для машинного и глубокого обучения с учетом принципов машинного обучения, аспектов и основных компонентов машинного обучения, а также возможностей трудоустройства, чтобы навыки развивались с нуля. После завершения программы от upGrad вас ждут огромные карьерные возможности в области машинного обучения в самых разных отраслях и на разных должностях.

Суть

Студенты могут выбрать любой из упомянутых выше путей, чтобы построить свою карьеру в области машинного обучения и глубокого обучения. Поддержка трудоустройства upGrad помогает студентам улучшить свои перспективы трудоустройства благодаря интересным карьерным возможностям на портале вакансий, ярмаркам вакансий и хакатонам, а также поддержке трудоустройства. Будущее глубокого обучения светлее благодаря растущему спросу и перспективам роста, а также большому количеству людей, желающих сделать карьеру в этой области. Пройдите любой из этих курсов и многое другое, предлагаемое upGrad, чтобы погрузиться в возможности карьерного роста в области машинного обучения, ожидающие вас.