مرحبًا يا من هناك! كمورد للرأس المرساة ، قضيت الكثير من الوقت في الغوص في عالم اكتشاف الأشياء. أحد الأسئلة التي غالباً ما تظهر: ما هي الاختلافات بين رأس المرساة في الكشف عن كائن فئة من فئة واحدة و multi -؟ حسنًا ، دعنا نقسمها.
فهم أساسيات رأس المرساة
أولاً ، بالنسبة لأولئك الذين قد يكونون جديدين في هذا ، يعد رأس المرساة جزءًا حاسمًا في نماذج الكشف عن الكائنات. إنه مسؤول عن توليد وصناديق الصناديق المحيطة حول الكائنات في صورة أو مقطع فيديو. عندما نتحدث عن الكشف عن كائن الفئة الفردي والمتعدد ، يتغير دور رأس المرساة في بعض الطرق الرئيسية.
اكتشاف كائن فئة واحد
في اكتشاف كائن فئة واحد ، يكون الهدف واضحًا ومباشرًا: ابحث عن جميع مثيلات نوع واحد من الكائنات في صورة. على سبيل المثال ، قد تبحث عن جميع السيارات في صورة لوقوف السيارات. رأس المرساة في هذا السيناريو لديه وظيفة بسيطة نسبيا.
- مهمة تصنيف أبسط: نظرًا لاكتشاف فئة واحدة فقط ، لا يحتاج رأس المرساة إلى التمييز بين أنواع مختلفة من الكائنات. يحتاج فقط إلى معرفة ما إذا كانت المنطقة الموجودة في الصورة تحتوي على الكائن الهدف أم لا. هذا يعني أن طبقة التصنيف في رأس المرساة يمكن أن تكون أقل تعقيدًا. على سبيل المثال ، قد يستخدم مصنف ثنائي بسيط ليقول "نعم ، هناك سيارة هنا" أو "لا ، ليس هناك".
- التركيز على التوطين: مع كون جزء التصنيف أقل من الصداع ، يمكن إيلاء المزيد من الاهتمام لتوطين الكائنات بدقة. يمكن لرأس المرساة أن يربح الموضع والحجم وشكل الصناديق المحيطة حول الكائنات المكتشفة. هذا أمر مهم للغاية لأنه في اكتشاف فئة واحدة ، يكون الحصول على الموقع الدقيق لكل كائن هو الأولوية الرئيسية.
دعنا نقول أنك تستخدم رأس المرسى الخاص بنا لاكتشاف الفصل الدراسي الفرديقضيب الحفر للحفر. يمكن لرأس المرساة تحديد جميع قضبان الحفر بسرعة في الصورة ورسم صناديق محددة حولها بدقة ، مما يساعدك على تتبع مواقعها في موقع البناء.
الكشف عن كائن الفئة متعدد الفئة
الآن ، الكشف عن كائنات الفئة متعددة الفئة هو لعبة كرة مختلفة تمامًا. هنا ، تحاول العثور على وتصنيف أنواع متعددة من الكائنات في نفس الصورة. على سبيل المثال ، في مشهد الشارع ، قد ترغب في اكتشاف السيارات والمشاة والدراجات وعلامات المرور في وقت واحد.
- تصنيف معقد: يجب على رأس المرساة التعامل مع مهمة تصنيف أكثر تعقيدًا. يحتاج إلى التمييز بين فئات مختلفة من الكائنات. يتضمن هذا عادةً طبقة تصنيف أكثر تطوراً ، مثل مصنف SoftMax ، والذي يمكن أن يخرج احتمال وجود كائن ينتمي إلى كل فئة من الفئات المتعددة. على سبيل المثال ، عند النظر إلى منطقة في الصورة ، يجب أن تقرر ما إذا كانت سيارة أو مشاة أو أي شيء آخر.
- موازنة التعريب والتصنيف: في الكشف عن الطبقة المتعددة ، لا يمكن لرأس المرساة التركيز فقط على التوطين. يجب أن توازن بتصنيف الكائنات بدقة مع توطينها بدقة. في بعض الأحيان ، يمكن أن يؤدي التصنيف الخاطئ إلى صناديق محيطة غير صحيحة ، والعكس صحيح. لذلك ، يجب أن يكون تصميم رأس المرساة أكثر حذراً في التعامل مع هذه التجارة - إيقاف تشغيله.
تخيل استخدام رأس المرساة لدينا للكشف عن أجزاء آلات البناء المختلفة مثلقضيب الحفر الذي يربط رمحوحفر مغزل دوارةفي صورة ورشة. لا يتعين على رأس المرساة العثور على هذه الأجزاء فحسب ، بل أيضًا بشكل صحيح.
الاختلافات الفنية في تصميم رأس المرساة
تترجم الاختلافات بين الكشف عن كائن الفئة المفردة والفئة المتعددة أيضًا إلى اختلافات فنية في تصميم رأس المرساة.
- عدد قنوات الإخراج: في الكشف عن الفئة الفردية ، عادة ما يكون لمخرجات تصنيف رأس المرساة القنوات. على سبيل المثال ، قد يحتوي المصنف الثنائي على قناة إخراج واحدة فقط (تمثل احتمال وجود فئة مستهدفة). في الكشف متعدد الفئة ، فإن عدد قنوات الإخراج يساوي عدد الفئات ، بالإضافة إلى واحدة لفئة الخلفية. لذلك ، إذا كنت تكتشف 5 فئات ، فسيحتوي إخراج التصنيف على 6 قنوات.
- جيل المرساة: يمكن أن تختلف المراسي التي يتم إنشاؤها أيضًا. في اكتشاف فئة واحدة ، يمكن ضبط المراسي خصيصًا لخصائص الكائن الهدف. على سبيل المثال ، إذا كنت تكتشف كائنات صغيرة مستديرة ، فيمكن تصميم المراسي للحصول على حجم صغير وشكل دائري. في الكشف متعدد الفئة ، تحتاج المراسي إلى تغطية مجموعة واسعة من أحجام وأشكال الكائنات لاستيعاب فئات مختلفة.
مقاييس الأداء
يتم قياس أداء رأس المرساة بشكل مختلف في الكشف عن كائن فئة واحد - فئة متعددة الفئة.
- مقاييس واحدة - الفصل: في الكشف عن الفصل الدراسي ، تشمل المقاييس الشائعة الدقة ، الاستدعاء ، ونتيجة F1 -. تقيس الدقة نسبة الكائنات المكتشفة بشكل صحيح من بين جميع الكائنات التي يطالب بها النموذج. يقيس الاستدعاء نسبة الكائنات المكتشفة بشكل صحيح من جميع الكائنات الفعلية في الصورة. النتيجة F1 - هي مزيج من الدقة والاستدعاء.
- مقاييس الطبقة المتعددة: بالإضافة إلى المقاييس المذكورة أعلاه ، يستخدم الكشف عن الطبقة المتعددة أيضًا مقاييس مثل متوسط الدقة المتوسط (MAP). تقوم MAP بحساب متوسط الدقة لكل فئة ثم يأخذ المتوسط عبر جميع الفئات. هذا يعطي مقياسًا أكثر شمولاً لأداء النموذج في اكتشاف فئات متعددة.
التطبيقات العالمية الحقيقية
تؤثر الاختلافات بين رأس المرساة من الدرجة الواحدة والمتعددة - على التطبيقات العالمية الحقيقية.
- تطبيقات واحدة - الفصل: يعد اكتشاف كائن الفئة الفردي أمرًا رائعًا للمهام التي تهتم فيها فقط بنوع واحد من الكائن. على سبيل المثال ، في مراقبة الجودة في مصنع التصنيع ، يمكنك استخدام اكتشاف فئة واحد للعثور على منتجات معيبة من نوع معين. يمكن تخصيص رأس المرساة لدينا للكشف عن هذه العناصر المعيبة بدقة ، مما يساعدك على تحسين جودة الإنتاج.
- تطبيقات متعددة - الفصل: يتم استخدام الكشف عن كائن متعدد الفئة في سيناريوهات أكثر تعقيدًا ، مثل السيارات ذاتية القيادة. تحتاج سيارة القيادة الذاتية إلى اكتشاف المشاة والمركبات الأخرى وعلامات المرور والمزيد. يمكن دمج رأس المرساة الخاص بنا في نظام رؤية السيارة للتعامل مع مهمة الكشف عن الفئة المتعددة بشكل فعال ، مما يجعل السيارة أكثر أمانًا على الطريق.
خاتمة
في الختام ، فإن الاختلافات بين رأس المرساة في الكشف عن كائن فئة فردي وكائن متعدد الفئة مهمة. من مهمة التصنيف إلى تصميم رأس المرساة ومقاييس الأداء ، تم تصميم كل جانب على المتطلبات المحددة للكشف عن فئة واحدة أو متعددة.
إذا كنت في السوق للحصول على رأس مرساة لاحتياجات الكشف عن الكائنات ، سواء كان ذلك لاكتشاف الفصل الدراسي الفردي أو متعدد ، فقد قمنا بتغطيتك. تم تصميم رؤوس المرساة لدينا بأحدث التقنيات لضمان الأداء العالي والدقة. إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد أو بدء مناقشة المشتريات ، فلا تتردد في التواصل. يسعدنا دائمًا مساعدتك في العثور على الحل الأمثل لمشروعك.
مراجع
- جيرشيك ، ر. (2015). سريع ص - سي إن إن. وقائع المؤتمر الدولي IEEE حول رؤية الكمبيوتر.
- Redmon ، J. ، & Farhadi ، A. (2017). Yolo9000: أفضل ، أسرع ، أقوى. وقائع مؤتمر IEEE حول رؤية الكمبيوتر والتعرف على الأنماط.
- Ren ، S. ، He ، K. ، Girshick ، R. ، & Sun ، J. (2015). أسرع R - CNN: نحو اكتشاف الكائنات الزمنية الحقيقية مع شبكات اقتراح المنطقة. التقدم في أنظمة معالجة المعلومات العصبية.