Прочитайте все исследование здесь, а также будьте в курсе других наших исследований.
Что такое ограничивающая рамка?
Ограничивающая рамка — это фигура с четырьмя точками, которую вы рисуете вокруг объекта на изображении, чтобы классифицировать, что это за объект. Ограничивающие рамки — один из самых популярных методов в моделях компьютерного зрения и глубокого обучения.
Зачем нужны ограничивающие рамки?
При обучении любой модели компьютерного зрения нам сначала нужно обучить модель тому, что мы хотим, чтобы она узнала и помогла нам идентифицировать. Я знаю, это звучит странно. Вы можете подумать: Почему мы обучаем компьютер делать то, что мы можем сделать сами без обучения или чего-то еще. Вы правы, но ответ на ваш вопрос заключается в том, что мы обучаем модель компьютерного зрения, которая будет выполнять нашу работу в 100 раз лучше. Представьте образ в своей голове. Если я попрошу вас определить каждый объект на этом изображении, вы сможете быстро ответить мне. Верно? Итак, то, что вы делаете в своем мозгу, похоже на то, что делают ограничивающие рамки для данной модели. Он предоставляет модели все детали, необходимые для любого конкретного изображения.
Например, мне нужно создать модель, которая поможет мне идентифицировать животное, когда его показывают: собаку, кошку или ни то, ни другое? Что я буду делать, так это брать случайные изображения собак и кошек. Простое предоставление этих необработанных данных модели AI & ML не очень точно поможет нам. Итак, здесь начинается роль ограничивающих рамок. Мы можем поставить камеру в приюте, где много собак и так же одну для кошек. Мы получаем это видео, ищем уникальные кадры и рисуем вокруг них прямоугольники, показывающие, собака это или кошка. Теперь модель будет знать, на что она смотрит, и обучение будет очень плавным и точным. Здесь ограничительная рамка сократила параметры обучения моделей. Теперь модели не придется смотреть на все изображение целиком. Он будет просто смотреть на точку интереса и соответствующим образом обучаться.
Глубокое обучение и ограничивающие рамки
Начиная с машинного обучения, мы помогаем машине учиться и, в конечном итоге, помогаем нам лучше использовать то, чему она научилась. Концепция машинного обучения (ML) была неизвестна в старые времена. У нас были структурированные данные, к которым мы применяли методы вековой давности, такие как регрессия, для получения прогнозов. Время прошло, и наша жажда сделать больше привела нас к нейронным сетям, которые помогли нам предсказать неструктурированные данные (изображения, видео, аудио и текст). После этого изменившего мир открытия нейронных сетей мы пришли к глубокому обучению. Мы создали модели, которые были настолько сложными, но настолько элегантными, что упростили все наши проблемы. Полные изображения для обучения с этими сложными моделями займут много времени, а точность модели изменится не так сильно. Таким образом, ограничивающие прямоугольники помогут нам указать модели, что это именно то, что вы ищете, что уменьшает продолжительность концентрации внимания модели, и она принимает только критическую информацию и обучается. Со временем стратегии обнаружения объектов также обновляются, у нас есть сегментация изображения с использованием полигона, но это тема для другого дня.
Обнаружение объектов и классификация изображений
Теперь давайте посмотрим, что эта ограничивающая рамка дает модели. Вот еще одна концепция локализации объектов. Давайте возьмем изображение и аннотируем его. Вот изображение и его аннотированная версия. Ограничительная рамка указывает, где на этом изображении собака и кошка. Таким образом, модель будет брать только эту часть изображения для обучения. Этот процесс очень помогает нам в задаче классификации изображений. Это экономит время и позволяет создавать более эффективные и недорогие в вычислительном отношении модели.
Варианты повседневного использования ограничивающих рамок приведены ниже:
1. Самоуправляемые автомобили или автономное вождение:
Нам нужно обучить модели для реализации идеальной модели вождения, которую мы можем применить на дороге для нашего повседневного окружения. Это пример того, почему нам нужны ограничивающие рамки, чтобы автомобили выглядели там, где они должны быть, и размещались. Мы собирали много данных о дорогах, трафике, схемах движения, полосах движения, пешеходных переходах и близлежащих автомобилях. Как будто мы смотрим на эти машины. Все это делается с помощью методов обнаружения объектов, включая ограничивающие рамки.
2. Отслеживание объектов:
Методы обнаружения объектов используются при отслеживании объектов. Некоторые сценарии могут быть такими, как отслеживание движения игрока с битой, когда он делает бросок, или отслеживание футбольного мяча во время игры, чтобы лучше проанализировать игру. Это бесконечные возможности того, что мы можем делать с отслеживанием объектов.
3. Обрабатывающая промышленность:
В Производственной отрасли есть много фаз. Одним из наиболее важных этапов является контроль качества, когда отрасль должна проверить, достаточно ли хорош продукт для отправки или нет. Люди добились больших успехов в области искусственного интеллекта. У нас есть алгоритмы, с помощью которых мы можем дать глаза компьютеру. Известно, что недавние достижения в области ИИ интересным образом ускоряют эту тенденцию к автоматизации. Процессы контроля качества, сортировки и конвейерной сборки являются частью процесса управления качеством. Способ включает в себя обнаружение объекта.
4. Распознавание и обнаружение лиц:
Распознавание лиц является одним из наиболее часто используемых приложений компьютерного зрения. Самое простое приложение, которое вы можете увидеть, это то, что когда вы загружаете фотографию на Facebook, Linkedin или Twitter, оно определяет, где находится ваше лицо. Распознавание лиц — это биометрическая технология, при которой человек сканирует свое лицо и сохраняется в памяти. В следующий раз, когда захотите открыть его или нет, используйте биометрию; оно будет сравниваться с сохраненным изображением. Некоторые важные функции будут подключены и позволят вам использовать сервис. Распознавание лиц используется в биометрическом наблюдении. Мы используем распознавание лиц в банках, розничных магазинах, на стадионах, в аэропортах и других учреждениях, чтобы снизить уровень преступности и свести к минимуму насилие.
5. Робототехника:
Чтобы эффективно реагировать и быстро приспосабливаться к изменениям в окружающей среде, автономные вспомогательные роботы должны уметь оценивать визуальную информацию в режиме реального времени. Для достижения этой цели обычно требуется надежная способность идентифицировать и различать элементы, полученная путем создания данных с использованием ограничивающих рамок.
6. Медицинская визуализация:
Программное обеспечение для обработки медицинских изображений становится все более важным для помощи врачам в постановке диагноза, планировании терапии и лечении под визуальным контролем. Точное, надежное и быстрое отслеживание деформируемых анатомических объектов, таких как сердце, имеет решающее значение при обработке медицинских изображений.
7. Автоматизированное видеонаблюдение:
Несмотря на то, что камеры видеонаблюдения обычно работают постоянно, для хранения отснятого материала требуется обширная система памяти. Мы можем автоматизировать видеонаблюдение, используя систему обнаружения объектов, чтобы начать запись только при обнаружении определенных предметов. Мы можем ограничить количество раз, когда мы регистрируем одни и те же визуальные кадры, повышая эффективность памяти. Мы можем уменьшить требуемую память, используя этот метод обнаружения объектов.
Прочитайте все исследование здесь, а также будьте в курсе других наших исследований.
Другие из нашего исследовательского центра:
~ Все о ограничивающей рамке изображения, компьютерном зрении и распознавании изображений
~ Почему модерация контента важна для пользовательских кампаний и контента?
