Derin Öğrenmeyi Kullanarak Nesne Algılama İçin Nihai Kılavuz [222]

Tanıtım

Nesne algılama , basit bir ifadeyle, bir görüntü veya videoda bulunan farklı nesneleri tanımak ve tespit etmek ve bu nesneleri sınıflandırmak için etiketlemek için kullanılan bir yöntemdir. Nesne algılama , nesnelerin bu tanınmasını ve yerelleştirilmesini gerçekleştirmek için tipik olarak farklı algoritmalar kullanır ve bu algoritmalar, anlamlı sonuçlar üretmek için derin öğrenmeyi kullanır.

Nesne Algılama

Nesne algılama tekniği, bir görüntü veya videodaki nesnelerin birden çok görsel örneğinin tanınmasına, algılanmasına ve yerelleştirilmesine yardımcı olur. Sadece temel nesne sınıflandırmasından ziyade nesnenin bir bütün olarak daha iyi anlaşılmasını sağlar. Bu yöntem, benzersiz nesnelerin örneklerinin sayısını saymak ve etiketleme ile birlikte kesin konumlarını işaretlemek için kullanılabilir. Zamanla, bu sürecin performansı da önemli ölçüde iyileşti ve gerçek zamanlı kullanım durumlarında bize yardımcı oldu. Sonuç olarak, “Hangi nesne nerede ve ne kadarı orada?” sorusuna cevap veriyor.

Kaynak

Nesne nedir?

Nesne, görsel olarak temsil edilebilen bir öğedir. Bir nesnenin fiziksel özellikleri geniş bir değişkenlik yelpazesine sahip değildir. Bir nesnenin algılanması ve ayırt edilmesi için yarı sert olması gerekir.

Nesne Algılamanın Tarihçesi

Son 20 yılda, nesne algılamanın ilerlemesi 2000'li yılların başından itibaren genellikle iki önemli gelişme döneminden geçmiştir:

1. Geleneksel nesne algılama - 2000'lerin başından 2014'e.

2. Derin öğrenmeye dayalı algılama- 2014'ten sonra.

Nesne algılamanın teknik evrimi 2000'lerin başında ve dedektörler o sıralarda başladı. Düşük seviyeli ve orta seviye vizyonu takip ettiler ve 'bileşenlere göre tanıma' yöntemini takip ettiler. Bu yöntem, nesne bileşenleri, şekiller ve konturlar arasındaki benzerliğin bir ölçümü olarak nesne algılamayı etkinleştirdi ve dikkate alınan özellikler mesafe dönüşümleri, şekil bağlamları ve kenarsız vb. idi. İşler iyi gitmedi ve ardından makine algılama yöntemleri bu sorunu çözmek için resme girmeye başladı.

Nesnelerin çok ölçekli tespiti, “farklı boyutlara” ve “farklı en boy oranlarına” sahip olan nesneler dikkate alınarak yapılacaktı. Bu, erken aşamalarda nesne algılamadaki ana teknik zorluklardan biriydi. Ancak 2014 yılından sonra teknik gelişmelerin artmasıyla sorun çözüldü. Bu bizi, görevlerin derin öğrenme kullanılarak gerçekleştirildiği nesne algılamanın ikinci aşamasına getirdi.

Kaynak

konsept

Bu sürecin arkasındaki ana kavram, her nesnenin özelliklerine sahip olacağıdır. Bu özellikler, nesneleri diğerlerinden ayırmamıza yardımcı olabilir. Nesne algılama metodolojisi, nesneleri sınıflandırmak için bu özellikleri kullanır. Aynı konsept, yüz tanıma, parmak izi algılama gibi şeyler için de kullanılıyor.

Bir örnek verelim, yolda iki arabamız varsa, nesne algılama algoritmasını kullanarak bunları sınıflandırıp etiketleyebiliriz.

Kaynak :

Tanım

Nesne algılama , insan yüzleri, çiçekler, arabalar vb. gibi gerçek dünyadaki nesnelerin tüm olası örneklerini görüntülerde veya videolarda gerçek zamanlı olarak en yüksek doğrulukla bulma işlemidir. Nesne algılama tekniği, bir nesne kategorisinin tüm oluşumlarını tanımak için türetilmiş özellikleri ve öğrenme algoritmalarını kullanır. Nesne algılamanın gerçek dünyadaki uygulamaları, görüntü alma, güvenlik ve gözetim, ADAS olarak da bilinen gelişmiş sürücü yardım sistemleri ve diğerleridir.

Okuyun: En İyi 10 Derin Öğrenme tekniği

Nesne Algılamanın genel açıklaması

Biz insanlar önümüzde bulunan çeşitli nesneleri algılayabiliriz ve ayrıca hepsini doğrulukla tanımlayabiliriz. Herhangi bir çaba harcamadan birden fazla nesneyi saymak ve tanımlamak bizim için çok kolaydır. Teknolojilerdeki son gelişmeler, verimli algoritmaları eğitmek, bilgisayarların aynı sınıflandırma ve algılama görevini yapmasını sağlamak için büyük miktarda verinin bulunmasıyla sonuçlandı.

Bilgisayarla görü, nesne yerelleştirme, nesne sınıflandırması vb. gibi nesne tanıma ile ilgili pek çok terim vardır ve yeni başlayan biri olarak sizi bunaltabilir, bu nedenle tüm bu terimleri ve tanımlarını adım adım bize bildirin:

• Bilgisayarla Görme: Algoritmalar ve modeller kullanarak görüntülerin ve videoların görsellerini anlamak ve yorumlamak için bilgisayarları eğitmemizi sağlayan bir yapay zeka alanıdır.
• Görüntü Sınıflandırma: Yapay zeka kullanılarak görüntülerin algılanması ve etiketlenmesini içerir. Bu görüntüler, kullanıcılar tarafından verilen özellikler kullanılarak sınıflandırılır.
• Nesne Lokalizasyonu: Belirli bir görseldeki farklı nesnelerin algılanmasını içerir ve onları sınıflandırmak için etraflarına çoğunlukla bir kutu olmak üzere bir sınır çizer.
• Nesne Tespiti: Bu işlemlerin her ikisini de içerir ve nesneleri sınıflandırır, ardından her nesne için sınırlar çizer ve özelliklerine göre etiketler.

Bu özelliklerin tümü nesne tanıma sürecini oluşturur.

Nesne Algılama nasıl çalışır?

Artık nesne algılamadan geçtik ve ne olduğu hakkında bilgi edindik, şimdi nasıl çalıştığını ve neyin işe yaradığını bilmenin zamanı geldi. Çeşitli yaklaşımlarımız olabilir, ancak iki ana yaklaşım vardır: makine öğrenimi yaklaşımı ve derin öğrenme yaklaşımı. Bu yaklaşımların her ikisi de nesneleri öğrenme ve tanımlama yeteneğine sahiptir, ancak yürütme çok farklıdır.

Ayrıca Okuyun: TensorFlow Nesne algılama Eğitimi

Nesne Algılama Yöntemleri

Nesne algılama, bir makine öğrenimi yaklaşımı ve bir derin öğrenme yaklaşımı ile yapılabilir. Makine öğrenimi yaklaşımı, özelliklerin çeşitli yöntemler kullanılarak tanımlanmasını ve ardından sınıflandırmayı yapmak için Destek Vektör Makineleri (SVM'ler) gibi herhangi bir tekniğin kullanılmasını gerektirir. Oysa derin öğrenme yaklaşımı, sınıflandırmayı yapacak özellikleri açıkça tanımlamadan tüm algılama sürecini yapmayı mümkün kılar. Derin öğrenme yaklaşımı büyük ölçüde Evrişimsel Sinir Ağlarına (CNN'ler) dayanmaktadır.

Makine Öğrenimi Yöntemleri

1. Ölçekle Değişmeyen Özellik Dönüşümü (SIFT)
2. Yönlendirilmiş Gradyanlar (HOG) özelliklerinin histogramı
3. Viola-Jones nesne algılama çerçevesi

Derin Öğrenme Yöntemleri

1. Bölge Teklifleri (R-CNN, Hızlı R-CNN, Daha Hızlı R-CNN)
2. Sadece Bir Kez Bakarsın (YOLO)
3. Deforme olabilen evrişimsel ağlar
4. Nesne Algılama için İyileştirme Sinir Ağı (RefineDet)
5. Retina-Net

Derin öğrenme yöntemlerini detaylı olarak öğreneceğiz ama önce makine öğrenmesi, derin öğrenme ve aralarındaki farkın ne olduğunu öğrenelim.

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi, yapay zekanın, bilgisayarların kendisine verilen verilerden öğrenmesini ve daha sonra insanlara benzer şekilde kendi başlarına karar vermesini sağlayan uygulamasıdır. Bilgisayarlara, kendisine beslenen veri ve bilgilere dayanarak ve ayrıca gerçek dünya etkileşimleri ve gözlemleri yoluyla öğrenme ve tahminlerde bulunma yeteneği verir. Makine öğrenimi, temel olarak, verileri analiz etmek için algoritmaları kullanma ve daha sonra tahminlerde bulunmayı ve verilen verilere dayalı şeyleri belirlemeyi öğrenme sürecidir.

Makine öğrenimi algoritmaları, bunun için açıkça programlanmadan kendi kendilerine kararlar alabilir. Bu algoritmalar, tahminlerde bulunmak için 'eğitim seti' olarak bilinen verilen verilere dayalı matematiksel modeller oluşturur. Makine öğrenmesi algoritmalarında, sisteme öznitelikleri sağlamamız, verilen özniteliklere göre öğrenmelerini sağlamamız gerekir, bu işleme Özellik Mühendisliği denir.

Makine öğrenimi uygulamalarının günlük örnekleri, sesli asistanlar, e-posta-spam filtreleme, ürün önerileri vb.

Derin Öğrenme Nedir?

Bazen derin yapılandırılmış öğrenme olarak da adlandırılan derin öğrenme, bir makine öğrenimi algoritmaları sınıfıdır. Derin öğrenme, kendisine sağlanan verilerden üst düzey özellikleri çıkarmak için çok katmanlı bir yaklaşım kullanır. Sınıflandırma için özelliklerin manuel olarak sağlanmasını gerektirmez, bunun yerine verilerini soyut bir temsile dönüştürmeye çalışır. Sadece örneklerle öğrenir ve bunu gelecekteki sınıflandırma için kullanır. Derin öğrenme, beynimizde bulunan yapay sinir ağlarından (YSA) etkilenir.

Derin öğrenme yöntemlerinin çoğu, sonuçlara ulaşmak için sinir ağlarını uygular. Tüm derin öğrenme modelleri, özellikleri doğrudan verilerden öğrenmek için büyük hesaplama güçleri ve büyük hacimli etiketli veriler gerektirir. Derin öğrenmenin günlük uygulamaları, haber toplama veya dolandırıcılık haber tespiti, görsel tanıma, doğal dil işleme vb.

Kaynak

Derin Öğrenmeyi Kullanarak Nesne Algılama

Artık nesne algılama ve derin öğrenmeyi çok iyi bildiğimize göre, derin öğrenmeyi kullanarak nesne algılamayı nasıl gerçekleştirebileceğimizi bilmeliyiz .

Nesne algılama için en çok kullanılan derin öğrenme modelleri şunlardır:

1. R-CNN model ailesi: Bölge Tabanlı Evrişimli Sinir Ağları anlamına gelir

• • R-CNN
  • Hızlı R-CNN
  • Daha Hızlı R-CNN

2. YOLO model ailesi: Sadece Bir Kez Bakın anlamına gelir

• • YOLOv1
  • YOLOv2 ve YOLOv3

Onlara tek tek bakalım ve nasıl çalıştıklarını anlayalım.

Nesne algılama süreci, izlenmesi gereken şu adımları içerir:

1. Görseli bir görüntü veya video ile girdi olarak almak.
2. Giriş görselini bölümlere veya bölgelere ayırın.
3. Her bölümü ayrı ayrı alın ve üzerinde tek bir görüntü olarak çalışın
4. Bu görüntüleri olası sınıflara sınıflandırmak için Evrişimsel Sinir Ağımıza (CNN) geçirmek.
5. Sınıflandırmadan sonra, tüm görüntüleri birleştirebilir ve orijinal girdi görüntüsünü, ayrıca tespit edilen nesneler ve etiketleriyle de oluşturabiliriz.

Bölge Tabanlı Evrişimli Sinir Ağları (R-CNN) Ailesi

R-CNN Ailesi altında birkaç nesne algılama modeli vardır. Bu algılama modelleri, bölge önerme yapılarına dayanmaktadır. Bu özellikler zamanla büyük gelişme sağlayarak doğruluğu ve verimliliği artırmıştır.

R-CNN kapsamındaki farklı modeller şunlardır:

• R-CNN

R-CNN yöntemi, görüntüdeki nesneleri bulmak için seçici arama adı verilen bir işlem kullanır. Bu algoritma çok sayıda bölge oluşturur ve bunlar üzerinde toplu olarak çalışır. Bu bölge koleksiyonları, herhangi bir nesne içeriyorsa, nesne olup olmadığı kontrol edilir. Bu yöntemin başarısı, nesnelerin sınıflandırılmasının doğruluğuna bağlıdır.

• Hızlı-RCNN

Fast-RCNN yöntemi, yavaş R-CNN modelini daha hızlı hale getirmek için SPP-net (Mekansal Piramit Havuzlaması) ile birlikte R-CNN'nin yapısını kullanır. Fast-RCNN, tüm görüntü için CNN temsilini yalnızca bir kez hesaplamak için SPP-net'i kullanır. Daha sonra bu gösterimi, R-CNN'nin seçici arama yaklaşımı tarafından oluşturulan her bir yama için CNN gösterimini hesaplamak için kullanır. Fast-RCNN, süreç trenini uçtan uca yapar.

Fast-RCNN modeli, eğitim süreci ile birlikte sınırlayıcı kutu regresyonunu da içerir. Bu, hem yerelleştirme hem de sınıflandırma işlemlerini tek bir işlemde yaparak işlemi daha hızlı hale getirir.

• Daha hızlı-RCNN

Faster-RCNN yöntemi, Fast-RCNN'den bile daha hızlıdır. Fast-RCNN hızlıydı, ancak seçici arama süreci ve bu süreç, RPN (Region Proposal Network) uygulanarak Faster-RCNN'de değiştirildi. RPN, küçük bir evrişimsel ağ uygulayarak seçim sürecini daha hızlı hale getirir ve bu da ilgili bölgeleri oluşturur. Bu yöntem, RPN ile birlikte, nesnelerin çoklu en boy oranlarını ve ölçeğini işlemek için Bağlantı Kutularını da kullanır. Faster-RCNN, en doğru ve verimli nesne algılama algoritmalarından biridir.

Sadece Bir Kez Bakarsın (YOLO) Ailesi

Yukarıda gördüğümüz R-CNN yaklaşımı, bir görselin parçalara bölünmesine ve bir nesne içerme olasılığı daha yüksek olan parçalara odaklanırken, YOLO çerçevesi bir bütün olarak görüntünün tamamına odaklanır ve sınırlayıcı kutuları tahmin eder. , ardından kutuları etiketlemek için sınıf olasılıklarını hesaplar. YOLO çerçeveleri ailesi çok hızlı nesne dedektörleridir.

YOLO'nun farklı modelleri aşağıda tartışılmaktadır:

• YOLOv1

Bu model aynı zamanda YOLO birleşik olarak da adlandırılır, çünkü bu model nesne algılama ve sınıflandırma modelini tek bir algılama ağı olarak birleştirir. Bu, gerçek zamanlı nesneleri çok hızlı algılayan bir ağ oluşturmaya yönelik ilk girişimdi. YOLO, bu hedefe ulaşmak için yalnızca sınırlı sayıda sınırlayıcı kutu öngörür.

• YOLOv2 ve v3

YOLOv2 ve YOLOv3, YOLOv1 çerçevesinin geliştirilmiş sürümleridir. YOLOv2, YOLO9000 olarak da adlandırılır. YOLOv1 çerçevesi birkaç yerelleştirme hatası yapar ve YOLOv2, geri çağırma ve yerelleştirmeye odaklanarak bunu geliştirir. YOLOv2, toplu normalleştirme, bağlantı kutuları, yüksek çözünürlüklü sınıflandırıcılar, ince taneli özellikler, çok seviyeli sınıflandırıcılar ve Darknet19 kullanır. Tüm bu özellikler v2'yi v1'den daha iyi hale getirir. Darknet19 özellik çıkarıcı, görüntüde bulunan nesnelerin sınıflandırılması için 19 evrişim katmanı, 5 maksimum havuz katmanı ve bir softmax katmanı içerir.

YOLOv3 yöntemi, en hızlı ve en doğru nesne algılama yöntemidir. YOLOv2 tarafından kullanılan softmax yaklaşımına kıyasla lojistik sınıflandırıcılar kullanarak nesneleri doğru bir şekilde sınıflandırır. Bu, bizi çok etiketli sınıflandırmalar yapabilmemizi sağlar. YOLOv3 ayrıca v2 tarafından kullanılan Darknet19'dan daha fazla 53 evrişim katmanına sahip bir özellik çıkarıcı olarak Darknet53'ü kullanır ve bu onu daha doğru hale getirir. Ayrıca, görüntüde bulunan ve v1 kullanılarak algılanamayan tüm küçük nesneleri algılamak için küçük bir nesne detektörü kullanır.

Mutlaka Okuyun : Kendi Yapay Zeka Sisteminizi Bugün Oluşturmak İçin Adım Adım Yöntemler

Özet

Umarım nesne algılamaya ve derin öğrenme kullanılarak uygulanmasına ilişkin yukarıdaki genel bakış size yardımcı olmuştur ve nesne algılamanın temel fikrini ve çeşitli yöntemler ve özellikle derin öğrenme kullanılarak gerçek dünyada nasıl uygulandığını anlamanıza yardımcı olmuştur.

Nesne algılama, insan çabasını azaltmak ve çeşitli alanlarda süreçlerin verimliliğini artırmak için birçok alanda kullanılabilir. Nesne algılama ve derin öğrenme, gelecekte çiçek açacak ve birçok alanda varlığını sürdürecek alanlardır. Bu alanlarda çok fazla kapsam ve iyileştirme için birçok fırsat bulunmaktadır.

upGrad tarafından verilen kurslar

u pGrad , endüstri beklentileri doğrultusunda derin öğrenme ve makine öğrenimi üzerine kapsamlı çevrimiçi eğitim programları geliştirmiştir. upGrad'ın eğitim modülleri ve eğitim yaklaşımı, öğrencilerin hızlı öğrenmelerine ve her türlü göreve hazırlanmalarına yardımcı olur.

upGrad'ın sunduğu ana eğitim programları, giriş ve kariyer ortası düzeyine uygundur

1. Makine Öğrenimi ve Yapay Zekada PG Diploması: Makine öğrenimini sıfırdan öğrenmek ve kariyer rollerini Makine Öğrenimi Mühendisi, Veri Bilimcisi, Yapay Zeka Mimarı, İş Analisti veya Ürün Analisti olarak değiştirmek isteyen çalışan profesyoneller için uygundur.

2. Makine Öğrenimi ve Yapay Zekada Bilim Ustası: Bireylerin bu alanda yüksek lisans yapmalarına ve bu alan hakkında bilgi edinmelerine ve çok sayıda projede uygulamalı pratik deneyime sahip olmalarına yardımcı olan 18 aylık kapsamlı bir programdır.

3. IIT Madras'tan Makine Öğrenimi ve Bulutta İleri Düzey Sertifikasyon: IIT Madras tarafından Makine Öğrenimi ve Bulut Teknolojileri alanlarında verilen ileri düzey bir derstir.

4. Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmede PG Sertifikasyonu: Bu kurs, makine ve derin öğrenmeye odaklanmıştır. Bu kurs ile öğrenciler Makine Öğrenimi Mühendisi ve Veri Bilimcisi gibi pozisyonlara başvurabilirler.

5. Makine Öğrenimi ve NLP'de PG Sertifikası: Makine öğrenimi ve doğal dil işlemeyi öğrenmek için iyi yapılandırılmış bir kurstur. Öğrenciler için iş fırsatları Veri Bilimcisi ve Veri Analistidir.

upGrad, becerilerin sıfırdan geliştirilmesi için makine öğrenimi ilkeleri, yönleri ve makine öğreniminin ana bileşenleri ve iş fırsatlarını dikkate alarak makine öğrenimi ve derin öğrenim için bu programların müfredatını geliştirmiştir. upGrad programını tamamladıktan sonra, çeşitli endüstrilerde ve çeşitli rollerde muazzam makine öğrenimi kariyer fırsatları sizi bekliyor.

Alt çizgi

Öğrenciler, kariyerlerini makine öğrenimi ve derin öğrenmede oluşturmak için yukarıda belirtilen yollardan herhangi birini alabilirler. upGrad'ın yerleştirme desteği, öğrencilerin iş portalı, kariyer fuarları ve Hackathon'lardaki heyecan verici kariyer fırsatları ve ayrıca yerleştirme desteği yoluyla iş olanaklarını geliştirmelerine yardımcı olur . Derin öğrenmenin geleceği, artan talep ve büyüme beklentileri ve bu alanda kariyer yapmak isteyen birçok kişi ile daha parlak. Sizi bekleyen makine öğrenimi kariyer fırsatlarına dalmak için bu kurslardan herhangi birine ve upGrad tarafından sunulan çok daha fazlasına katılın.