Aplikasi pengesanan sasaran pembelajaran mendalam dalam penglihatan komputer

Pengesanan objek ialah tugas penting dalam bidang penglihatan komputer Matlamatnya adalah untuk mengenal pasti objek tertentu daripada imej atau video dan melabelkan lokasi dan kategorinya. Pembelajaran mendalam telah mencapai kejayaan besar dalam pengesanan objek, terutamanya kaedah berdasarkan rangkaian neural convolutional (CNN). Artikel ini akan memperkenalkan konsep dan langkah-langkah pelaksanaan pengesanan sasaran pembelajaran mendalam visi komputer.

1. Konsep

1. Definisi pengesanan sasaran

Pengesanan sasaran adalah untuk mengenal pasti objek tertentu melalui imej atau video dan melabelkan lokasi dan kategorinya. Berbanding dengan pengelasan imej dan pengesanan objek, pengesanan sasaran memerlukan pengesanan berbilang objek dan oleh itu lebih mencabar.

2. Aplikasi pengesanan sasaran

Pengesanan sasaran digunakan secara meluas dalam banyak bidang, seperti rumah pintar, pengangkutan pintar, pemantauan keselamatan, analisis imej perubatan, dll. Antaranya, dalam bidang pemanduan autonomi, pengesanan sasaran adalah asas penting untuk persepsi alam sekitar dan membuat keputusan.

3. Penunjuk penilaian pengesanan sasaran

Penunjuk penilaian pengesanan sasaran terutamanya termasuk ketepatan, kadar ingatan, kadar ketepatan, nilai F1, dsb. Antaranya, ketepatan merujuk kepada perkadaran objek sebenar antara objek yang dikesan, iaitu, perkadaran objek yang dikelaskan dengan betul antara objek yang dikesan merujuk kepada nisbah bilangan objek sebenar yang dikesan dengan betul kepada bilangan objek sebenar yang sebenarnya wujud; kadar ketepatan Ia merujuk kepada nisbah bilangan objek yang dikelaskan dengan betul kepada jumlah objek yang dikesan, nilai F1 ialah min harmonik kejituan dan ingatan semula.

2. Langkah-langkah pelaksanaan

Langkah pelaksanaan pengesanan sasaran terutamanya merangkumi beberapa peringkat seperti penyediaan data, pembinaan model, latihan model dan ujian model.

1. Penyediaan data

Penyediaan data ialah langkah pertama dalam pengesanan sasaran, yang merangkumi pengumpulan data, pembersihan data, pelabelan data, dsb. Kualiti fasa penyediaan data secara langsung mempengaruhi ketepatan dan keteguhan model.

2. Pembinaan model

Pembinaan model ialah langkah teras pengesanan sasaran, yang termasuk memilih seni bina model yang sesuai, mereka bentuk fungsi kehilangan, menetapkan hiperparameter, dsb. Pada masa ini, model pengesanan sasaran yang biasa digunakan dalam pembelajaran mendalam termasuk Faster R-CNN, YOLO, SSD, dsb.

3. Latihan model

Latihan model merujuk kepada latihan model dengan menggunakan data beranotasi untuk meningkatkan ketepatan dan keteguhan model. Semasa proses latihan model, adalah perlu untuk memilih algoritma pengoptimuman yang sesuai, menetapkan kadar pembelajaran, melakukan peningkatan data, dsb.

4. Ujian model

Ujian model merujuk kepada menggunakan data ujian untuk menilai prestasi model dan melaksanakan pengoptimuman model. Dalam ujian model, adalah perlu untuk mengira penunjuk penilaian model, seperti ketepatan, ingat semula, ketepatan, nilai F1, dsb. Pada masa yang sama, hasil pengecaman perlu divisualisasikan untuk pemeriksaan manual dan pembetulan ralat.

3 Contoh

Ambil R-CNN yang Lebih Cepat sebagai contoh untuk memperkenalkan langkah pelaksanaan pengesanan sasaran:

1. Kumpul set data berlabel, dll. Bersihkan set data untuk mengalih keluar pendua, hilang dan data buruk yang lain. Labelkan set data, termasuk kategori, lokasi dan maklumat lain.

2. Pilih seni bina model yang sesuai, seperti Faster R-CNN, yang merangkumi dua peringkat: Rangkaian Cadangan Wilayah (RPN) dan rangkaian klasifikasi sasaran. Dalam peringkat RPN, rangkaian neural convolutional digunakan untuk mengekstrak beberapa kawasan calon daripada imej. Dalam rangkaian pengelasan sasaran, setiap kawasan calon dikelaskan dan diregres untuk mendapatkan hasil pengesanan sasaran akhir. Pada masa yang sama, fungsi kehilangan, seperti fungsi kehilangan berbilang tugas, direka bentuk untuk mengoptimumkan model.

3. Gunakan set data beranotasi untuk melatih model dan mengoptimumkan fungsi kehilangan. Semasa proses latihan, algoritma pengoptimuman seperti keturunan kecerunan stokastik digunakan untuk melaraskan parameter model. Pada masa yang sama, peningkatan data, seperti pemangkasan rawak, putaran, dsb., dilakukan untuk meningkatkan kepelbagaian data dan meningkatkan keteguhan model.

4. Gunakan set data ujian untuk menilai model dan mengoptimumkan model. Kira penunjuk penilaian model, seperti ketepatan, ingat semula, ketepatan, nilai F1, dsb. Visualisasikan hasil pengecaman untuk pemeriksaan manual dan pembetulan ralat.

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi pengesanan sasaran pembelajaran mendalam dalam penglihatan komputer. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!