Datorredze: objektu atpazīšanas algoritmu atklāšana

Datorredze strauji pārveido veidu, kā mēs mijiedarbojamies ar pasauli. Būtībā tā ļauj datoriem "redzēt" un interpretēt attēlus un video, atdarinot cilvēka redzes sistēmu. Fundamentāls uzdevums datorredzē ir objektu atpazīšana, process, kurā tiek identificēti un lokalizēti objekti attēlā vai video kadrā. Šis visaptverošais ceļvedis iedziļinās aizraujošajā objektu atpazīšanas algoritmu pasaulē, pētot to principus, lietojumus un pastāvīgos sasniegumus, kas veido MI nākotni.

Kas ir objektu atpazīšana?

Objektu atpazīšana sniedzas tālāk par vienkāršu attēlu klasifikāciju, kuras mērķis ir noteikt, *kas* ir attēlā. Tā vietā objektu atpazīšanas mērķis ir atbildēt gan uz jautājumu "kas", gan "kur". Tā ne tikai identificē objektu klātbūtni, bet arī norāda to atrašanās vietu attēlā, izmantojot ierobežojošos taisnstūrus (bounding boxes). Šie ierobežojošie taisnstūri parasti tiek definēti ar koordinātām (x, y) un izmēriem (platums, augstums), efektīvi iezīmējot atpazītos objektus. Šī spēja ir izšķiroša daudzām lietojumprogrammām, sākot ar autonomajiem transportlīdzekļiem un beidzot ar medicīnisko attēlu analīzi un robotiku.

Objektu atpazīšanas algoritmu evolūcija

Objektu atpazīšanas joma ir piedzīvojusi ievērojamu evolūciju, ko veicinājuši sasniegumi mašīnmācīšanās un jo īpaši dziļās mācīšanās jomā. Agrīnās metodes balstījās uz manuāli izstrādātām pazīmēm un skaitļošanas ziņā dārgiem procesiem. Tomēr dziļās mācīšanās, īpaši konvolūcijas neironu tīklu (CNN), parādīšanās ir revolucionizējusi šo jomu, nodrošinot ievērojamus precizitātes un ātruma uzlabojumus.

Agrīnās pieejas (pirms dziļās mācīšanās)

• Viola-Jones algoritms: Šis bija viens no agrākajiem un ietekmīgākajiem objektu atpazīšanas algoritmiem, kas īpaši pazīstams ar savām reāllaika sejas atpazīšanas spējām. Tas izmantoja Haar līdzīgās pazīmes, integrālo attēla attēlojumu un klasifikatoru kaskādi, lai efektīvi identificētu objektus.
• Orientētu gradientu histogramma (HOG) + atbalsta vektoru mašīnas (SVM): Šī pieeja ietvēra HOG pazīmju, kas apraksta gradientu sadalījumu attēlā, iegūšanu un pēc tam SVM klasifikatora apmācību, lai identificētu objektus, pamatojoties uz šīm pazīmēm. Lai gan šīs metodes bija efektīvas, tās bieži ierobežoja to atkarība no manuāli izstrādātām pazīmēm, un tās bija mazāk precīzas nekā vēlākās dziļās mācīšanās pieejas.

Dziļās mācīšanās ēra: paradigmas maiņa

Dziļā mācīšanās ir fundamentāli mainījusi objektu atpazīšanas ainavu. CNN spēj automātiski mācīties hierarhiskas pazīmes no neapstrādātiem pikseļu datiem, novēršot nepieciešamību pēc manuālas pazīmju inženierijas. Tas ir novedis pie dramatiskas veiktspējas uzlabošanās un spējas apstrādāt sarežģītus un daudzveidīgus vizuālos datus.

Dziļās mācīšanās objektu atpazīšanas algoritmus var plaši iedalīt divos galvenajos veidos:

• Divpakāpju detektori: Šie algoritmi parasti ietver divus posmus: vispirms reģionu priekšlikumu (potenciālo objektu atrašanās vietu) ģenerēšana un pēc tam šo priekšlikumu klasificēšana un precizēšana. Tie bieži sasniedz augstu precizitāti, bet var būt lēnāki.
• Vienpakāpes detektori: Šie algoritmi veic gan objektu klasifikāciju, gan ierobežojošo taisnstūru regresiju vienā piegājienā, padarot tos ātrākus, bet dažreiz mazāk precīzus nekā divpakāpju detektori.

Divpakāpju objektu atpazīšanas algoritmi

Divpakāpju detektorus raksturo to divpakāpju process. Tie vispirms piedāvā interešu reģionus (ROI), kur, visticamāk, atrodas objekti, un pēc tam klasificē šos reģionus un precizē ierobežojošos taisnstūrus. Ievērojami piemēri ir:

R-CNN (reģionos bāzēti konvolūcijas neironu tīkli)

R-CNN bija revolucionārs algoritms, kas ieviesa CNN izmantošanas koncepciju objektu atpazīšanai. Tas darbojas šādi:

• Reģiona priekšlikums: Algoritms vispirms izmanto selektīvās meklēšanas algoritmu, lai ģenerētu reģionu priekšlikumu kopu, potenciālos ierobežojošos taisnstūrus, kur varētu atrasties objekti.
• Pazīmju iegūšana: Katrs reģiona priekšlikums tiek pielāgots noteiktam izmēram un ievadīts CNN, lai iegūtu pazīmju vektorus.
• Klasifikācija un ierobežojošā taisnstūra regresija: Iegūtie pazīmju vektori tiek izmantoti, lai klasificētu objektu katrā reģionā un precizētu ierobežojošā taisnstūra koordinātas.

Lai gan R-CNN sasniedza iespaidīgus rezultātus, tas bija skaitļošanas ziņā dārgs, īpaši reģionu priekšlikumu posmā, kas noveda pie lēna secinājumu izdarīšanas laika.

Fast R-CNN

Fast R-CNN uzlaboja R-CNN, koplietojot konvolūcijas aprēķinus. Tas iegūst pazīmju kartes no visa attēla un pēc tam izmanto Interešu reģiona (RoI) apkopošanas slāni, lai iegūtu fiksēta izmēra pazīmju kartes katram reģiona priekšlikumam. Šis koplietotais aprēķins ievērojami paātrina procesu. Tomēr reģionu priekšlikumu posms joprojām bija vājā vieta.

Faster R-CNN

Faster R-CNN risināja reģionu priekšlikumu vājo vietu, iekļaujot Reģionu priekšlikumu tīklu (RPN). RPN ir CNN, kas ģenerē reģionu priekšlikumus tieši no pazīmju kartēm, novēršot nepieciešamību pēc ārējiem algoritmiem, piemēram, selektīvās meklēšanas. Tas noveda pie ievērojama ātruma un precizitātes uzlabojuma. Faster R-CNN kļuva par ļoti ietekmīgu arhitektūru un joprojām tiek plaši izmantots.

Piemērs: Faster R-CNN tiek plaši izmantots dažādās lietojumprogrammās, piemēram, novērošanas sistēmās, lai atklātu aizdomīgas darbības, vai medicīniskajā attēlveidošanā, lai identificētu audzējus.

Vienpakāpes objektu atpazīšanas algoritmi

Vienpakāpes detektori piedāvā ātrāku alternatīvu divpakāpju detektoriem, tieši prognozējot objektu klases un ierobežojošos taisnstūrus vienā piegājienā. Tie parasti izmanto uz režģi balstītu pieeju vai enkura kastes, lai prognozētu objektu atrašanās vietas. Daži ievērojami piemēri ir:

YOLO (You Only Look Once)

YOLO ir reāllaika objektu atpazīšanas algoritms, kas pazīstams ar savu ātrumu. Tas sadala ievades attēlu režģī un prognozē ierobežojošos taisnstūrus un klašu varbūtības katrai režģa šūnai. YOLO ir ātrs, jo tas apstrādā visu attēlu vienā piegājienā. Tomēr tas var nebūt tik precīzs kā divpakāpju detektori, īpaši, strādājot ar maziem objektiem vai objektiem, kas atrodas tuvu viens otram. Ir izstrādātas vairākas YOLO versijas, katra uzlabojot iepriekšējo versiju.

Kā YOLO darbojas:

• Režģa sadalīšana: Attēls tiek sadalīts S x S režģī.
• Prognozēšana katrai šūnai: Katra režģa šūna prognozē B ierobežojošos taisnstūrus, ticamības rādītājus katram taisnstūrim (cik pārliecināta tā ir, ka taisnstūris satur objektu) un klašu varbūtības (kāda veida objekts).
• Ne-maksimālā nomākšana (NMS): NMS tiek izmantota, lai novērstu liekus ierobežojošos taisnstūrus.

Piemērs: YOLO ir labi piemērots reāllaika lietojumprogrammām, piemēram, autonomai braukšanai, kur ātrums ir izšķirošs objektu atpazīšanai tiešraides video straumēs. To izmanto arī mazumtirdzniecībā automātiskai norēķināšanai un krājumu pārvaldībai.

SSD (Single Shot MultiBox Detector)

SSD ir vēl viens reāllaika objektu atpazīšanas algoritms, kas apvieno YOLO ātrumu ar uzlabotu precizitāti. Tas izmanto vairākas pazīmju kartes ar dažādiem mērogiem, lai atpazītu dažāda lieluma objektus. SSD sasniedz augstu precizitāti, ģenerējot noklusējuma ierobežojošos taisnstūrus ar dažādām malu attiecībām vairākos pazīmju karšu mērogos. Tas ļauj labāk atpazīt dažāda izmēra un formas objektus. SSD ir ātrāks nekā daudzi divpakāpju detektori un bieži ir laba izvēle lietojumprogrammām, kur svarīgs ir gan ātrums, gan precizitāte.

SSD galvenās iezīmes:

• Vairākas pazīmju kartes: SSD izmanto vairākas pazīmju kartes ar dažādiem mērogiem, lai atpazītu objektus.
• Noklusējuma kastes: Tas izmanto noklusējuma ierobežojošos taisnstūrus (enkura kastes) ar dažādām malu attiecībām, lai uztvertu dažāda lieluma objektus.
• Konvolūcijas slāņi: SSD izmanto konvolūcijas slāņus gan klasifikācijai, gan ierobežojošo taisnstūru regresijai.

Piemērs: SSD var izmantot mazumtirdzniecības vidēs, lai analizētu klientu uzvedību, izsekotu kustību un pārvaldītu krājumus, izmantojot kameras.

Pareizā algoritma izvēle

Objektu atpazīšanas algoritma izvēle ir atkarīga no konkrētās lietojumprogrammas un kompromisa starp precizitāti, ātrumu un skaitļošanas resursiem. Šeit ir vispārīgs ceļvedis:

• Precizitāte ir vissvarīgākā: Ja precizitāte ir svarīgākais faktors, apsveriet iespēju izmantot Faster R-CNN vai citus progresīvākus divpakāpju detektorus.
• Reāllaika veiktspēja ir kritiska: Lietojumprogrammām, kurām nepieciešama reāllaika apstrāde, piemēram, autonomai braukšanai vai robotikai, YOLO vai SSD ir lieliska izvēle.
• Skaitļošanas resursi ir ierobežoti: Izvēloties algoritmu, ņemiet vērā pieejamo apstrādes jaudu un atmiņu. Daži algoritmi ir skaitļošanas ziņā dārgāki nekā citi. Perifērijas ierīcēm, piemēram, viedtālruņiem vai iegultām sistēmām, var būt vēlams vieglāks algoritms.

Galvenie apsvērumi objektu atpazīšanā

Papildus algoritma izvēlei, veiksmīgai objektu atpazīšanai ir svarīgi vairāki faktori:

• Datu kopas kvalitāte: Apmācības datu kopas kvalitāte un lielums ir kritiski. Labi marķēta, daudzveidīga un reprezentatīva datu kopa ir būtiska precīzu modeļu apmācībai. Tas ir īpaši svarīgi, lai novērstu neobjektivitāti, kas varētu novest pie negodīgām vai neprecīzām prognozēm.
• Datu paplašināšana: Datu paplašināšanas metodes, piemēram, nejauša apgriešana, apgriešana un mērogošana, var uzlabot modeļa robustumu un vispārināšanu, palielinot apmācības datu daudzveidību.
• Aparatūra un programmatūra: Aparatūras (piemēram, GPU) un programmatūras bibliotēku (piemēram, TensorFlow, PyTorch, OpenCV) izvēle var būtiski ietekmēt veiktspēju.
• Apmācība un hiperparametru pielāgošana: Rūpīga hiperparametru (piemēram, mācīšanās ātruma, partijas lieluma) izvēle un apmācība pietiekamam epohu skaitam ir izšķiroša modeļa veiktspējai.
• Novērtēšanas metrika: Atbilstošu novērtēšanas metrikas, piemēram, precizitātes, atsaukuma, vidējās precizitātes (AP) un krustojuma pār apvienojumu (IoU), izpratne un izmantošana ir kritiska modeļa veiktspējas novērtēšanai.
• Reālās pasaules apstākļi: Apsveriet reālās pasaules apstākļus, ar kuriem modelis saskarsies, piemēram, apgaismojumu, aizsegumus un objektu mainīgumu. Modelim ir labi jāvispārina dažādos apstākļos praktiskai lietošanai.

Objektu atpazīšanas lietojumi

Objektu atpazīšanai ir plašs pielietojums daudzās nozarēs:

• Autonomie transportlīdzekļi: Gājēju, transportlīdzekļu, ceļa zīmju un citu šķēršļu identificēšana.
• Robotika: Ļauj robotiem uztvert savu vidi un mijiedarboties ar to.
• Drošība un novērošana: Aizdomīgu darbību atklāšana, iebrucēju identificēšana un sabiedrisko vietu uzraudzība. Tas ir īpaši noderīgi drošības spēkiem un tiesībaizsardzības iestādēm visā pasaulē, sākot ar policijas departamentiem Amerikas Savienotajās Valstīs un beidzot ar drošības spēkiem Eiropā un Āzijā.
• Mazumtirdzniecība: Klientu uzvedības analīze, kustības izsekošana un norēķinu procesu automatizācija.
• Medicīniskā attēlveidošana: Palīdzība slimību diagnosticēšanā, atklājot anomālijas medicīniskajos attēlos. Tas ietver rentgena, MRI un CT skenējumu analīzi – tehnoloģiju, ko izmanto slimnīcās visā pasaulē, no Apvienotās Karalistes līdz Indijai un tālāk.
• Lauksaimniecība: Ražas uzraudzība, kaitēkļu atklāšana un ražas novākšanas automatizācija.
• Ražošana: Kvalitātes kontrole, defektu atklāšana un ražošanas līniju automatizācija.
• Sporta analītika: Spēlētāju izsekošana, spēles notikumu analīze un ieskatu sniegšana.
• Sejas atpazīšana un biometrija: Personu identificēšana un identitātes pārbaude.

Piemērs: Lauksaimniecības jomā objektu atpazīšanu izmanto saimniecības Japānā, lai uzraudzītu savu kultūraugu augšanu un veselību. Šie dati ļauj lauksaimniekiem optimizēt apūdeņošanas un mēslošanas grafikus. Nīderlandē to izmanto, lai novērtētu ziedu izmēru un veselību pārdošanai lielākajos ziedu tirgos.

Objektu atpazīšanas nākotne

Objektu atpazīšana ir strauji augoša joma. Dažas galvenās tendences un nākotnes virzieni ir:

• Uzlabota precizitāte un efektivitāte: Pētnieki pastāvīgi izstrādā jaunus algoritmus un metodes, lai uzlabotu precizitāti un samazinātu skaitļošanas izmaksas.
• 3D objektu atpazīšana: Objektu atpazīšana 3D telpā, kas ir izšķiroša tādām lietojumprogrammām kā autonoma braukšana un robotika.
• Video objektu atpazīšana: Algoritmu izstrāde, kas spēj precīzi atpazīt objektus video sekvencēs.
• Maza apjoma un nulles apjoma mācīšanās (Few-shot and Zero-shot Learning): Modeļu apmācība objektu atpazīšanai ar ierobežotiem vai bez marķētiem datiem.
• Skaidrojamais MI (XAI): Objektu atpazīšanas modeļu interpretējamības palielināšana, lai izprastu to lēmumu pieņemšanas procesus. Tas ir īpaši svarīgi lietojumprogrammām, kurās pārredzamība un atbildība ir izšķiroša, piemēram, medicīniskajā diagnostikā un tiesvedībā.
• Domēna pielāgošana: Modeļu izstrāde, kas var pielāgoties jaunām vidēm un datu kopām ar minimālu pārkvalifikāciju. Tas ir kritiski, lai izvietotu modeļus dažādos reālās pasaules scenārijos.
• Perifērijas skaitļošana (Edge Computing): Objektu atpazīšanas modeļu izvietošana perifērijas ierīcēs (piemēram, viedtālruņos, dronos), lai nodrošinātu reāllaika apstrādi ar zemu latentumu.

Ietekme uz globālajām nozarēm: Datorredzes un objektu atpazīšanas ietekme sniedzas pāri dažādām globālām nozarēm. Piemēram, būvniecības nozarē tā palīdz uzraudzīt būvniecības projekta gaitu. Tā nodrošina drošību, identificējot riskus būvlaukumā, izmantojot dronus un kameras, kas ir īpaši vērtīgi sarežģītos projektos, piemēram, lielākajās pasaules pilsētās.

Noslēgums

Objektu atpazīšana ir spēcīga un daudzpusīga tehnika, kas revolucionizē dažādas nozares visā pasaulē. No autonomās braukšanas līdz medicīniskajai attēlveidošanai un drošībai, pielietojumi ir plaši un paplašinās. Tā kā dziļā mācīšanās turpina attīstīties, mēs varam sagaidīt vēl sarežģītākus un efektīvākus objektu atpazīšanas algoritmus, kas vēl vairāk pārveidos to, kā mēs mijiedarbojamies ar apkārtējo pasauli un to izprotam. Šī ir strauji augoša joma ar milzīgu inovāciju un sociālās ietekmes potenciālu.

Objektu atpazīšanas izmantošana pārveido dažādus sektorus visā pasaulē. Piemēram, modes industrijā objektu atpazīšanas algoritmus izmanto, lai identificētu modes tendences un analizētu apģērbu stilus, kas ietekmē apģērbu ražošanu un mārketingu, sākot no mazumtirdzniecības veikaliem Parīzē līdz tiešsaistes veikaliem Brazīlijā un citur.

Objektu atpazīšana piedāvā jaudīgas iespējas lietojumprogrammām dažādās kultūrās un ekonomikās. Izprotot objektu atpazīšanas algoritmu pamatprincipus un praktiskos pielietojumus, jūs varat atklāt jaunas iespējas un risināt sarežģītus izaicinājumus dažādās jomās visā pasaulē.