Комп'ютерний зір: Розкриваємо алгоритми виявлення об'єктів

Комп'ютерний зір стрімко змінює спосіб нашої взаємодії зі світом. По суті, він дозволяє комп'ютерам «бачити» та інтерпретувати зображення й відео, імітуючи людську зорову систему. Фундаментальним завданням комп'ютерного зору є виявлення об'єктів, процес ідентифікації та локалізації об'єктів на зображенні чи у відеокадрі. Цей вичерпний посібник занурює у захоплюючий світ алгоритмів виявлення об'єктів, досліджуючи їхні принципи, застосування та поточні досягнення, що формують майбутнє ШІ.

Що таке виявлення об'єктів?

Виявлення об'єктів виходить за межі простої класифікації зображень, де метою є визначення, *що* знаходиться на зображенні. Натомість виявлення об'єктів має на меті відповісти на питання «що» і «де». Воно не лише ідентифікує наявність об'єктів, але й визначає їхнє місцезнаходження на зображенні за допомогою обмежувальних рамок. Ці рамки зазвичай визначаються координатами (x, y) та розмірами (ширина, висота), ефективно окреслюючи виявлені об'єкти. Ця можливість є вирішальною для широкого спектра застосувань, від автономних транспортних засобів до аналізу медичних зображень та робототехніки.

Еволюція алгоритмів виявлення об'єктів

Сфера виявлення об'єктів зазнала значної еволюції, зумовленої досягненнями в машинному навчанні, зокрема в глибокому навчанні. Ранні методи спиралися на ознаки, розроблені вручну, та обчислювально затратні процеси. Однак поява глибокого навчання, особливо згорткових нейронних мереж (CNN), революціонізувала цю галузь, що призвело до значного покращення точності та швидкості.

Ранні підходи (до епохи глибокого навчання)

• Алгоритм Віоли-Джонса: Це був один із найперших і найвпливовіших алгоритмів виявлення об'єктів, особливо відомий своєю здатністю розпізнавати обличчя в реальному часі. Він використовував ознаки, подібні до ознак Хаара, інтегральне представлення зображення та каскад класифікаторів для ефективної ідентифікації об'єктів.
• Гістограма орієнтованих градієнтів (HOG) + Метод опорних векторів (SVM): Цей підхід полягав у вилученні ознак HOG, які описують розподіл градієнтів на зображенні, а потім у навчанні класифікатора SVM для ідентифікації об'єктів на основі цих ознак. Хоча ці методи були ефективними, вони часто обмежувалися залежністю від ознак, розроблених вручну, і були менш точними, ніж пізніші підходи глибокого навчання.

Ера глибокого навчання: зміна парадигми

Глибоке навчання докорінно змінило ландшафт виявлення об'єктів. CNN здатні автоматично вивчати ієрархічні ознаки з необроблених даних пікселів, усуваючи необхідність у ручній розробці ознак. Це призвело до різкого покращення продуктивності та здатності обробляти складні та різноманітні візуальні дані.

Алгоритми виявлення об'єктів на основі глибокого навчання можна умовно поділити на два основні типи:

• Двоетапні детектори: Ці алгоритми зазвичай включають два етапи: спочатку генерацію пропозицій регіонів (потенційних місць розташування об'єктів), а потім класифікацію та уточнення цих пропозицій. Вони часто досягають високої точності, але можуть бути повільнішими.
• Одноетапні детектори: Ці алгоритми виконують як класифікацію об'єктів, так і регресію обмежувальних рамок за один прохід, що робить їх швидшими, але іноді менш точними, ніж двоетапні детектори.

Двоетапні алгоритми виявлення об'єктів

Двоетапні детектори характеризуються своїм двокроковим процесом. Спочатку вони пропонують регіони інтересу (ROI), де ймовірно знаходяться об'єкти, а потім класифікують ці регіони та уточнюють обмежувальні рамки. Яскраві приклади включають:

R-CNN (Згорткові нейронні мережі на основі регіонів)

R-CNN був революційним алгоритмом, який представив концепцію використання CNN для виявлення об'єктів. Він працює наступним чином:

• Пропозиція регіонів: Алгоритм спочатку використовує алгоритм вибіркового пошуку для генерації набору пропозицій регіонів — потенційних обмежувальних рамок, де можуть існувати об'єкти.
• Вилучення ознак: Кожна пропозиція регіону деформується до фіксованого розміру та подається в CNN для вилучення векторів ознак.
• Класифікація та регресія обмежувальної рамки: Вилучені вектори ознак потім використовуються для класифікації об'єкта в кожному регіоні та уточнення координат обмежувальної рамки.

Хоча R-CNN досяг вражаючих результатів, він був обчислювально дорогим, особливо на етапі пропозиції регіонів, що призводило до повільного часу висновування.

Fast R-CNN

Fast R-CNN вдосконалив R-CNN шляхом спільного використання згорткових обчислень. Він вилучає карти ознак з усього зображення, а потім використовує шар пулінгу регіону інтересу (RoI pooling) для вилучення карт ознак фіксованого розміру для кожної пропозиції регіону. Це спільне обчислення значно прискорює процес. Однак етап пропозиції регіонів залишався вузьким місцем.

Faster R-CNN

Faster R-CNN вирішив проблему вузького місця пропозиції регіонів, включивши Мережу пропозиції регіонів (Region Proposal Network, RPN). RPN — це CNN, яка генерує пропозиції регіонів безпосередньо з карт ознак, усуваючи потребу в зовнішніх алгоритмах, таких як вибірковий пошук. Це призвело до значного покращення як швидкості, так і точності. Faster R-CNN став дуже впливовою архітектурою і досі широко використовується.

Приклад: Faster R-CNN широко використовується в різних додатках, наприклад, у системах спостереження для виявлення підозрілої активності або в медичній візуалізації для ідентифікації пухлин.

Одноетапні алгоритми виявлення об'єктів

Одноетапні детектори пропонують швидшу альтернативу двоетапним детекторам, безпосередньо прогнозуючи класи об'єктів та обмежувальні рамки за один прохід. Вони зазвичай використовують підхід на основі сітки або якірних рамок для прогнозування місцезнаходження об'єктів. Деякі видатні приклади включають:

YOLO (You Only Look Once)

YOLO — це алгоритм виявлення об'єктів у реальному часі, відомий своєю швидкістю. Він ділить вхідне зображення на сітку і прогнозує обмежувальні рамки та ймовірності класів для кожної комірки сітки. YOLO працює швидко, оскільки обробляє все зображення за один прохід. Однак він може бути не таким точним, як двоетапні детектори, особливо при роботі з невеликими або близько розташованими об'єктами. Було розроблено кілька версій YOLO, кожна з яких вдосконалювала попередню.

Як працює YOLO:

• Поділ на сітку: Зображення ділиться на сітку S x S.
• Прогнозування для кожної комірки: Кожна комірка сітки прогнозує B обмежувальних рамок, оцінки впевненості для кожної рамки (наскільки впевнена, що рамка містить об'єкт) та ймовірності класів (який саме об'єкт).
• Немаксимальне придушення (NMS): NMS використовується для усунення зайвих обмежувальних рамок.

Приклад: YOLO добре підходить для застосувань у реальному часі, таких як автономне водіння, де швидкість є вирішальною для виявлення об'єктів у потоковому відео. Також використовується в роздрібній торгівлі для автоматичного оформлення покупок та управління запасами.

SSD (Single Shot MultiBox Detector)

SSD — ще один алгоритм виявлення об'єктів у реальному часі, який поєднує швидкість YOLO з покращеною точністю. Він використовує кілька карт ознак з різними масштабами для виявлення об'єктів різного розміру. SSD досягає високої точності, генеруючи стандартні обмежувальні рамки з різними співвідношеннями сторін на кількох масштабах карт ознак. Це дозволяє краще виявляти об'єкти різних розмірів та форм. SSD швидший за багато двоетапних детекторів і часто є гарним вибором для додатків, де важливі і швидкість, і точність.

Ключові особливості SSD:

• Кілька карт ознак: SSD використовує кілька карт ознак з різними масштабами для виявлення об'єктів.
• Стандартні рамки: Він використовує стандартні обмежувальні рамки (якірні рамки) з різними співвідношеннями сторін для захоплення об'єктів різного розміру.
• Згорткові шари: SSD використовує згорткові шари як для класифікації, так і для регресії обмежувальних рамок.

Приклад: SSD можна використовувати в роздрібній торгівлі для аналізу поведінки клієнтів, відстеження переміщень та управління запасами за допомогою камер.

Вибір правильного алгоритму

Вибір алгоритму виявлення об'єктів залежить від конкретного застосування та компромісу між точністю, швидкістю та обчислювальними ресурсами. Ось загальні рекомендації:

• Точність є найважливішою: Якщо точність є найважливішим фактором, розгляньте використання Faster R-CNN або інших більш просунутих двоетапних детекторів.
• Продуктивність у реальному часі є критичною: Для додатків, що вимагають обробки в реальному часі, таких як автономне водіння або робототехніка, YOLO або SSD є відмінним вибором.
• Обчислювальні ресурси обмежені: При виборі алгоритму враховуйте доступну обчислювальну потужність та пам'ять. Деякі алгоритми є більш обчислювально затратними, ніж інші. Для периферійних пристроїв, таких як смартфони або вбудовані системи, може бути кращим легший алгоритм.

Ключові аспекти виявлення об'єктів

Окрім вибору алгоритму, для успішного виявлення об'єктів є вирішальними кілька факторів:

• Якість набору даних: Якість та розмір навчального набору даних є критичними. Добре розмічений, різноманітний та репрезентативний набір даних є важливим для навчання точних моделей. Це особливо важливо для усунення упереджень, які можуть призвести до несправедливих або неточних прогнозів.
• Аугментація даних: Техніки аугментації даних, такі як випадкове обрізання, віддзеркалення та масштабування, можуть покращити стійкість та здатність до узагальнення моделі, збільшуючи різноманітність навчальних даних.
• Апаратне та програмне забезпечення: Вибір апаратного (напр., GPU) та програмного забезпечення (напр., TensorFlow, PyTorch, OpenCV) може значно вплинути на продуктивність.
• Навчання та налаштування гіперпараметрів: Ретельний вибір гіперпараметрів (напр., швидкість навчання, розмір пакета) та навчання протягом достатньої кількості епох є вирішальними для продуктивності моделі.
• Метрики оцінки: Розуміння та використання відповідних метрик оцінки, таких як точність, повнота, середня точність (AP) та перетин над об'єднанням (IoU), є критичними для оцінки продуктивності моделі.
• Умови реального світу: Враховуйте умови реального світу, з якими зіткнеться модель, такі як освітлення, оклюзії та варіативність об'єктів. Модель повинна добре узагальнювати дані для різних умов для практичного використання.

Застосування виявлення об'єктів

Виявлення об'єктів має широкий спектр застосувань у численних галузях:

• Автономні транспортні засоби: Ідентифікація пішоходів, транспортних засобів, дорожніх знаків та інших перешкод.
• Робототехніка: Дозволяє роботам сприймати та взаємодіяти з навколишнім середовищем.
• Безпека та спостереження: Виявлення підозрілої активності, ідентифікація зловмисників та моніторинг громадських місць. Це особливо корисно для сил безпеки та правоохоронних органів по всьому світу, від поліцейських департаментів у США до сил безпеки в Європі та Азії.
• Роздрібна торгівля: Аналіз поведінки клієнтів, відстеження переміщень та автоматизація процесів оформлення покупок.
• Медична візуалізація: Допомога в діагностиці захворювань шляхом виявлення аномалій на медичних зображеннях. Це включає аналіз рентгенівських знімків, МРТ та КТ, технологію, що застосовується в лікарнях по всьому світу, від Великої Британії до Індії та за її межами.
• Сільське господарство: Моніторинг посівів, виявлення шкідників та автоматизація збору врожаю.
• Виробництво: Контроль якості, виявлення дефектів та автоматизація виробничих ліній.
• Спортивна аналітика: Відстеження гравців, аналіз ігрових подій та надання інсайтів.
• Розпізнавання облич та біометрія: Ідентифікація осіб та перевірка особистості.

Приклад: У сфері сільського господарства виявлення об'єктів використовується фермами в Японії для моніторингу росту та здоров'я врожаю. Ці дані дозволяють фермерам оптимізувати графіки поливу та внесення добрив. У Нідерландах його використовують для сортування квітів за розміром та станом для продажу на великих квіткових ринках.

Майбутнє виявлення об'єктів

Виявлення об'єктів — це галузь, що стрімко розвивається. Деякі ключові тенденції та майбутні напрямки включають:

• Покращена точність та ефективність: Дослідники постійно розробляють нові алгоритми та техніки для покращення точності та зниження обчислювальних витрат.
• 3D-виявлення об'єктів: Виявлення об'єктів у 3D-просторі, що є критичним для таких застосувань, як автономне водіння та робототехніка.
• Виявлення об'єктів на відео: Розробка алгоритмів, які можуть точно виявляти об'єкти у відеопослідовностях.
• Навчання з малою кількістю прикладів та навчання з нуля: Навчання моделей виявляти об'єкти з обмеженою кількістю або без розмічених даних.
• Пояснюваний ШІ (XAI): Підвищення інтерпретованості моделей виявлення об'єктів для розуміння їхніх процесів прийняття рішень. Це особливо важливо для застосувань, де прозорість та підзвітність є вирішальними, наприклад, у медичній діагностиці та судових процесах.
• Адаптація до домену: Розробка моделей, які можуть адаптуватися до нових середовищ та наборів даних з мінімальним перенавчанням. Це критично для розгортання моделей у різноманітних реальних сценаріях.
• Периферійні обчислення: Розгортання моделей виявлення об'єктів на периферійних пристроях (напр., смартфонах, дронах) для забезпечення обробки в реальному часі з низькою затримкою.

Вплив на світові галузі: Вплив комп'ютерного зору та виявлення об'єктів поширюється на різноманітні світові галузі. Наприклад, у будівельній галузі це допомагає контролювати хід будівельного проєкту. Це забезпечує безпеку шляхом виявлення ризиків на будівельному майданчику за допомогою дронів та камер, що особливо цінно в складних проєктах, таких як ті, що реалізуються у великих містах по всьому світу.

Висновок

Виявлення об'єктів — це потужна та універсальна техніка, яка революціонізує різні галузі по всьому світу. Від автономного водіння до медичної візуалізації та безпеки — застосування є величезними та постійно розширюються. Оскільки глибоке навчання продовжує розвиватися, ми можемо очікувати появи ще більш складних та ефективних алгоритмів виявлення об'єктів, які ще більше змінять наш спосіб взаємодії та розуміння навколишнього світу. Це сфера, що стрімко розвивається, з величезним потенціалом для інновацій та суспільного впливу.

Використання виявлення об'єктів трансформує різні сектори по всьому світу. Наприклад, у модній індустрії алгоритми виявлення об'єктів використовуються для ідентифікації модних тенденцій та аналізу стилів одягу, що впливає на виробництво та маркетинг одягу, від роздрібних магазинів у Парижі до онлайн-магазинів у Бразилії та за її межами.

Виявлення об'єктів пропонує потужні можливості для застосувань у різних культурах та економіках. Розуміючи основні принципи та практичні застосування алгоритмів виявлення об'єктів, ви можете відкрити нові можливості та вирішувати складні проблеми в різноманітних галузях по всьому світу.