Компьютерное зрение: Алгоритмы обнаружения объектов

Компьютерное зрение стремительно меняет то, как мы взаимодействуем с миром. По своей сути, оно позволяет компьютерам «видеть» и интерпретировать изображения и видео, имитируя человеческую зрительную систему. Фундаментальной задачей в компьютерном зрении является обнаружение объектов – процесс идентификации и локализации объектов на изображении или в кадре видео. Это всеобъемлющее руководство погружается в увлекательный мир алгоритмов обнаружения объектов, исследуя их принципы, применения и текущие достижения, формирующие будущее ИИ.

Что такое обнаружение объектов?

Обнаружение объектов выходит за рамки простой классификации изображений, цель которой – определить, *что* находится на изображении. Вместо этого, обнаружение объектов стремится ответить на вопросы «что» и «где». Оно не только определяет наличие объектов, но и указывает их местоположение на изображении с помощью ограничивающих рамок. Эти ограничивающие рамки обычно определяются координатами (x, y) и размерами (ширина, высота), эффективно очерчивая обнаруженные объекты. Эта возможность имеет решающее значение для широкого спектра применений: от автономных транспортных средств до анализа медицинских изображений и робототехники.

Эволюция алгоритмов обнаружения объектов

Область обнаружения объектов претерпела замечательную эволюцию, обусловленную достижениями в машинном обучении, и в частности, глубоком обучении. Ранние методы опирались на вручную созданные признаки и вычислительно затратные процессы. Однако появление глубокого обучения, особенно сверточных нейронных сетей (CNN), произвело революцию в этой области, приведя к значительному улучшению точности и скорости.

Ранние подходы (до глубокого обучения)

• Алгоритм Viola-Jones: Это был один из самых ранних и влиятельных алгоритмов обнаружения объектов, особенно известный своими возможностями обнаружения лиц в реальном времени. Он использовал признаки, подобные признакам Хаара, представление интегрального изображения и каскад классификаторов для эффективной идентификации объектов.
• Гистограммы ориентированных градиентов (HOG) + Метод опорных векторов (SVM): Этот подход включал извлечение признаков HOG, которые описывают распределение градиентов на изображении, а затем обучение классификатора SVM для идентификации объектов на основе этих признаков. Хотя эти методы были эффективны, они часто ограничивались опорой на вручную созданные признаки и были менее точны, чем более поздние подходы глубокого обучения.

Эра глубокого обучения: Смена парадигмы

Глубокое обучение фундаментально изменило ландшафт обнаружения объектов. CNN способны автоматически изучать иерархические признаки из необработанных пиксельных данных, устраняя необходимость в ручном проектировании признаков. Это привело к драматическому улучшению производительности и способности обрабатывать сложные и разнообразные визуальные данные.

Алгоритмы обнаружения объектов на основе глубокого обучения можно broadly разделить на два основных типа:

• Двухэтапные детекторы: Эти алгоритмы обычно включают два этапа: сначала генерация предложений регионов (потенциальных местоположений объектов), а затем классификация и уточнение этих предложений. Они часто достигают высокой точности, но могут быть медленнее.
• Одноэтапные детекторы: Эти алгоритмы выполняют как классификацию объектов, так и регрессию ограничивающих рамок за один проход, что делает их быстрее, но иногда менее точными, чем двухэтапные детекторы.

Двухэтапные алгоритмы обнаружения объектов

Двухэтапные детекторы характеризуются двухэтапным процессом. Сначала они предлагают регионы интереса (ROI), где объекты, вероятно, будут расположены, а затем классифицируют эти регионы и уточняют ограничивающие рамки. К известным примерам относятся:

R-CNN (Region-based Convolutional Neural Networks)

R-CNN был новаторским алгоритмом, который представил концепцию использования CNN для обнаружения объектов. Он работает следующим образом:

• Предложение регионов: Алгоритм сначала использует алгоритм селективного поиска для генерации набора предложений регионов – потенциальных ограничивающих рамок, где могут существовать объекты.
• Извлечение признаков: Каждое предложение региона масштабируется до фиксированного размера и подается в CNN для извлечения векторов признаков.
• Классификация и регрессия ограничивающих рамок: Извлеченные векторы признаков затем используются для классификации объекта в каждом регионе и уточнения координат ограничивающей рамки.

Хотя R-CNN достиг впечатляющих результатов, он был вычислительно затратным, особенно на этапе предложения регионов, что приводило к медленному времени вывода.

Fast R-CNN

Fast R-CNN улучшил R-CNN за счет совместного использования сверточных вычислений. Он извлекает карты признаков из всего изображения, а затем использует слой пулинга регионов интереса (RoI) для извлечения карт признаков фиксированного размера для каждого предложения региона. Это совместное вычисление значительно ускоряет процесс. Однако этап предложения регионов оставался узким местом.

Faster R-CNN

Faster R-CNN решил проблему узкого места предложения регионов, включив сеть предложений регионов (RPN). RPN – это CNN, которая генерирует предложения регионов непосредственно из карт признаков, устраняя необходимость во внешних алгоритмах, таких как селективный поиск. Это привело к значительному улучшению как скорости, так и точности. Faster R-CNN стал очень влиятельной архитектурой и по-прежнему широко используется.

Пример: Faster R-CNN широко используется в различных приложениях, таких как системы видеонаблюдения для обнаружения подозрительной деятельности или в медицинской визуализации для идентификации опухолей.

Одноэтапные алгоритмы обнаружения объектов

Одноэтапные детекторы предлагают более быструю альтернативу двухэтапным детекторам, напрямую предсказывая классы объектов и ограничивающие рамки за один проход. Они обычно используют подход на основе сетки или якорей для предсказания местоположений объектов. Некоторые известные примеры включают:

YOLO (You Only Look Once)

YOLO – это алгоритм обнаружения объектов в реальном времени, известный своей скоростью. Он делит входное изображение на сетку и предсказывает ограничивающие рамки и вероятности классов для каждой ячейки сетки. YOLO быстр, потому что обрабатывает все изображение за один проход. Однако он может быть не таким точным, как двухэтапные детекторы, особенно при работе с мелкими объектами или объектами, расположенными близко друг к другу. Было разработано несколько версий YOLO, каждая из которых улучшает предыдущую.

Как работает YOLO:

• Разделение на сетку: Изображение делится на сетку S x S.
• Предсказание для каждой ячейки: Каждая ячейка сетки предсказывает B ограничивающих рамок, оценки уверенности для каждой рамки (насколько уверенна, что рамка содержит объект) и вероятности классов (какой тип объекта).
• Подавление немаксимумов (NMS): NMS используется для устранения избыточных ограничивающих рамок.

Пример: YOLO хорошо подходит для приложений реального времени, таких как автономное вождение, где скорость имеет решающее значение для обнаружения объектов в прямых видеопотоках. Он также используется в розничной торговле для автоматического оформления покупок и управления запасами.

SSD (Single Shot MultiBox Detector)

SSD – еще один алгоритм обнаружения объектов в реальном времени, который сочетает скорость YOLO с улучшенной точностью. Он использует несколько карт признаков различных масштабов для обнаружения объектов различных размеров. SSD достигает высокой точности, генерируя стандартные ограничивающие рамки с различными соотношениями сторон на множестве масштабов карт признаков. Это позволяет лучше обнаруживать объекты разных размеров и форм. SSD быстрее многих двухэтапных детекторов и часто является хорошим выбором для приложений, где важны как скорость, так и точность.

Ключевые особенности SSD:

• Несколько карт признаков: SSD использует несколько карт признаков различных масштабов для обнаружения объектов.
• Стандартные рамки: Он использует стандартные ограничивающие рамки (якоря) с различными соотношениями сторон для захвата объектов различных размеров.
• Сверточные слои: SSD использует сверточные слои как для классификации, так и для регрессии ограничивающих рамок.

Пример: SSD может использоваться в розничной торговле для анализа поведения покупателей, отслеживания перемещений и управления запасами с помощью камер.

Выбор правильного алгоритма

Выбор алгоритма обнаружения объектов зависит от конкретного применения и компромисса между точностью, скоростью и вычислительными ресурсами. Вот общее руководство:

• Точность имеет первостепенное значение: Если точность является наиболее важным фактором, рассмотрите возможность использования Faster R-CNN или других более продвинутых двухэтапных детекторов.
• Производительность в реальном времени критична: Для приложений, требующих обработки в реальном времени, таких как автономное вождение или робототехника, YOLO или SSD являются отличным выбором.
• Ограниченные вычислительные ресурсы: При выборе алгоритма учитывайте доступную вычислительную мощность и память. Некоторые алгоритмы более ресурсоемки, чем другие. Для периферийных устройств, таких как смартфоны или встраиваемые системы, предпочтительнее может быть более легкий алгоритм.

Ключевые соображения для обнаружения объектов

Помимо выбора алгоритма, для успешного обнаружения объектов важны несколько факторов:

• Качество набора данных: Качество и размер обучающего набора данных имеют решающее значение. Хорошо размеченный, разнообразный и репрезентативный набор данных необходим для обучения точных моделей. Это особенно важно для устранения смещений, которые могут привести к несправедливым или неточным прогнозам.
• Аугментация данных: Методы аугментации данных, такие как случайное кадрирование, отражение и масштабирование, могут повысить надежность и обобщающую способность модели за счет увеличения разнообразия обучающих данных.
• Оборудование и программное обеспечение: Выбор оборудования (например, GPU) и программных библиотек (например, TensorFlow, PyTorch, OpenCV) может существенно повлиять на производительность.
• Обучение и настройка гиперпараметров: Тщательный выбор гиперпараметров (например, скорости обучения, размера пакета) и обучение в течение достаточного количества эпох имеет решающее значение для производительности модели.
• Метрики оценки: Понимание и использование соответствующих метрик оценки, таких как точность (precision), полнота (recall), средняя точность (AP) и пересечение над объединением (IoU), имеет решающее значение для оценки производительности модели.
• Условия реального мира: Учитывайте условия реального мира, с которыми столкнется модель, такие как освещение, окклюзии и вариативность объектов. Модель должна хорошо обобщаться на различные условия для практического использования.

Применения обнаружения объектов

Обнаружение объектов имеет широкий спектр применений в многочисленных отраслях:

• Автономные транспортные средства: Идентификация пешеходов, транспортных средств, дорожных знаков и других препятствий.
• Робототехника: Позволяет роботам воспринимать свое окружение и взаимодействовать с ним.
• Безопасность и наблюдение: Обнаружение подозрительной активности, идентификация нарушителей и мониторинг общественных мест. Это особенно полезно для сил безопасности и правоохранительных органов по всему миру, от полицейских управлений в Соединенных Штатах до сил безопасности в Европе и Азии.
• Розничная торговля: Анализ поведения покупателей, отслеживание перемещений и автоматизация процессов оформления покупок.
• Медицинская визуализация: Помощь в диагностике заболеваний путем обнаружения аномалий на медицинских изображениях. Это включает анализ рентгеновских снимков, МРТ и КТ – технология, используемая в больницах по всему миру, от Великобритании до Индии и далее.
• Сельское хозяйство: Мониторинг урожая, обнаружение вредителей и автоматизация сбора урожая.
• Производство: Контроль качества, обнаружение дефектов и автоматизация производственных линий.
• Спортивная аналитика: Отслеживание игроков, анализ игровых событий и предоставление аналитических данных.
• Распознавание лиц и биометрия: Идентификация людей и проверка личности.

Пример: В сфере сельского хозяйства обнаружение объектов используется фермами в Японии для мониторинга роста и здоровья их урожая. Эти данные позволяют фермерам оптимизировать графики полива и внесения удобрений. В Нидерландах он используется для сортировки цветов по размеру и здоровью для продажи на крупных цветочных рынках.

Будущее обнаружения объектов

Обнаружение объектов – это быстро развивающаяся область. Некоторые ключевые тенденции и будущие направления включают:

• Улучшенная точность и эффективность: Исследователи постоянно разрабатывают новые алгоритмы и методы для повышения точности и снижения вычислительных затрат.
• 3D-обнаружение объектов: Обнаружение объектов в 3D-пространстве, что имеет решающее значение для таких приложений, как автономное вождение и робототехника.
• Видеообнаружение объектов: Разработка алгоритмов, которые могут точно обнаруживать объекты в видеопоследовательностях.
• Обучение с малым количеством примеров и без примеров: Обучение моделей обнаружению объектов с ограниченными или отсутствующими маркированными данными.
• Объяснимый ИИ (XAI): Повышение интерпретируемости моделей обнаружения объектов для понимания их процессов принятия решений. Это особенно важно для приложений, где прозрачность и подотчетность имеют решающее значение, таких как медицинская диагностика и судебные разбирательства.
• Адаптация домена: Разработка моделей, которые могут адаптироваться к новым средам и наборам данных с минимальным переобучением. Это критически важно для развертывания моделей в разнообразных сценариях реального мира.
• Периферийные вычисления: Развертывание моделей обнаружения объектов на периферийных устройствах (например, смартфонах, дронах) для обеспечения обработки в реальном времени с низкой задержкой.

Влияние на глобальные отрасли: Влияние компьютерного зрения и обнаружения объектов распространяется на различные глобальные отрасли. Например, в строительной отрасли оно помогает отслеживать ход строительного проекта. Оно обеспечивает безопасность, выявляя риски на строительной площадке с помощью дронов и камер, что особенно ценно в сложных проектах, таких как проекты в крупных городах по всему миру.

Заключение

Обнаружение объектов – это мощная и универсальная техника, которая революционизирует различные отрасли по всему миру. От автономного вождения до медицинской визуализации и безопасности, области применения обширны и расширяются. Поскольку глубокое обучение продолжает развиваться, мы можем ожидать появления еще более совершенных и эффективных алгоритмов обнаружения объектов, которые будут и дальше трансформировать то, как мы взаимодействуем с миром вокруг нас и понимаем его. Это быстро развивающаяся область с огромным потенциалом для инноваций и воздействия на общество.

Использование обнаружения объектов трансформирует различные сектора по всему миру. Например, в индустрии моды алгоритмы обнаружения объектов используются для выявления модных тенденций и анализа стилей одежды, что влияет на производство и маркетинг одежды, охватывая розничные магазины в Париже и онлайн-магазины в Бразилии и за их пределами.

Обнаружение объектов предлагает мощные возможности для применений в различных культурах и экономиках. Понимая основные принципы и практические применения алгоритмов обнаружения объектов, вы можете открыть новые возможности и решать сложные задачи в различных областях по всему миру.