Hej tamo! Kao dobavljač glave sidra, tijekom godina vidio sam puno promjena u polju otkrivanja objekta. Danas želim zaroniti u razlike između glave sidra u tradicionalnom i dubokoj otkrivanju objekta utemeljenih na učenjem.
Tradicionalno otkrivanje predmeta s glavom sidra
Započnimo s tradicionalnim otkrivanjem objekta. U starim školskim danima otkrivanje predmeta bilo je pomalo bol u vratu. Tradicionalne metode snažno su se oslanjale na ruku - izrađene značajke i unaprijed definirana pravila. Kad je došlo do sidrene glave, imala je prilično osnovnu ulogu.
U tradicionalnim sustavima glava sidra uglavnom se koristila za stvaranje skupa unaprijed definiranih kutija za sidrenje. Ove kutije za sidrenje bile su fiksirane u omjeru veličine i slike. Ideja je bila pokriti različite regije slike s ovim okvirima, a zatim provjeriti postoji li objekt unutar svakog od njih.
Proces je bio nalik na ribarsku ekspediciju. Izbacite gomilu mreža (kutije za sidre), a zatim vidite da li nešto uhvatite. Glava sidra definirala bi oblik i veličinu ovih mreža. Na primjer, možda imate kutije za sidre koje su bile kvadratne, pravokutne ili čak kružne, ovisno o tome koje vrste predmeta pokušavate otkriti.
Jedno od velikih ograničenja tradicionalne glave sidra bio je nedostatak fleksibilnosti. Budući da su kutije za sidre unaprijed definirane, bilo je zaista teško prilagoditi se predmetima različitih veličina i oblika koje nisu bile obračunane u početnom dizajnu. Ako ste pokušavali otkriti mali objekt na velikoj slici, unaprijed definirane kutije za sidrenje mogu biti prevelike i propustili biste cilj. S druge strane, ako ste tražili veliki predmet i kutije za sidrenje bile premale, imali biste isti problem.
Drugo je pitanje bio računski trošak. Tradicionalne metode često su zahtijevale puno procesne snage za procjenu svakog okvira sidra. Morali ste izračunati značajke za svaki pojedinačni okvir, a to bi moglo potrajati dugo, posebno za slike visoke rezolucije.
Detekcija objekta utemeljena na duboko učenje s glavom sidra
Sada, razgovarajmo o igri - Changer: Deep Learning - otkrivanje objekta utemeljenog na objektu. Kad je na scenu došlo duboko učenje, potpuno je revolucionirao način na koji prilazimo otkrivanju predmeta, a glava Anchor dobila je veliku nadogradnju.
U sustavima utemeljenim na dubokom učenju, glava sidra je inteligentnija. Umjesto da se oslanjaju na unaprijed definirane kutije za sidrenje, iz podataka može naučiti optimalne veličine i omjere za sidrenje. To znači da se sustav može puno bolje prilagoditi različitim vrstama objekata.
Modeli dubokog učenja, poput bržeg R - CNN i YOLO, koriste neuronske mreže za analizu slike i generiranje kutija za sidrenje u letu. Glava sidra u ovim modelima dio je veće mreže koja može razumjeti kontekst slike. Na primjer, ako gleda sliku gradske ulice, može shvatiti da su automobili obično pravokutni, a ljudi su obično visoki i tanki, te u skladu s tim stvaraju kutije za sidrenje.
Jedna od najvećih prednosti glave sidra utemeljenog na dubokom učenju jest njegova točnost. Budući da može naučiti iz podataka, može otkriti predmete s mnogo većom preciznošću od tradicionalnih metoda. Također može bolje podnijeti predmete različitih ljestvica i orijentacija. Na primjer, ako imate sliku s automobilom koji je parkiran pod kutom, glava sidrenog sidra s dubokim učenjem i dalje ga može točno otkriti.
Računalno, modeli dubokog učenja također su na neki način učinkovitiji. Jednom kada se model obuči, može obraditi slike mnogo brže od tradicionalnih metoda. To je zato što se neuronska mreža može naučiti usredotočiti na najrelevantnije dijelove slike i preskočiti ostatak.
Usporedba ključnih aspekata
Fleksibilnost
Kao što je ranije spomenuto, tradicionalna glava sidra prilično je kruta. Zaglavili ste s kutijama za sidrenje koje definirate na početku. Suprotno tome, glava sidrenja koja se temelji na dubokom učenju izuzetno je fleksibilna. Može se prilagoditi novim podacima i različitim vrstama objekata, a da ne morate ručno prilagoditi parametre okvira sidre. Na primjer, ako počnete otkriti novu vrstu objekta, poput bespilotnih letjelica, sustav s dubokim učenjem može brzo naučiti odgovarajuće veličine sidrenih kutija za bespilotne letjelice, dok bi tradicionalni sustav zahtijevao puno ponovnog inženjerstva.
Točnost
Duboko učenje - glava sidra koja se temelji na sidrištu očito pobjeđuje u smislu točnosti. Tradicionalne metode često se bore s predmetima koji imaju složene oblike ili su u neredu. S druge strane, modeli dubokog učenja mogu koristiti snagu neuronskih mreža za detaljnije analizu slike i preciznije razlikovanje različitih objekata. Na primjer, u prepunom tržišnom sceni, sustav utemeljen na dubokom učenju može preciznije otkriti pojedinačne proizvode na policama u usporedbi s tradicionalnim sustavom.
Računalna učinkovitost
Tradicionalne metode mogu biti računski skupe, posebno za velike slike ili kada se bave velikim brojem kutija za sidrenje. Modeli dubokog učenja, jednom obučeni, mogu obraditi slike mnogo brže. Međutim, proces obuke za modele dubokog učenja može biti vrijeme - konzumirati i zahtijeva puno računalnih resursa. Dakle, to je trgovina - isključeno. Ako radite stvarnu otkrivanje objekta vremena, glava sidrenja koja se temelji na dubokom učenju - obično je bolji izbor, ali ako ste na ograničenom proračunu i ne trebate visoku obradu brzine, tradicionalne metode mogu i dalje biti opcija.
Naša ponuda glave sidra
Kao dobavljačGlava sidra, razumijemo važnost tih razlika. Nudimo rješenja za glavu sidra koja su prikladna i za tradicionalne i za sustave za otkrivanje objekata utemeljenih na dubokom i duboko učenje.
Naša glava sidra za tradicionalne sustave dizajnirana je tako da bude pouzdana i jednostavna za integraciju. Dolazi s raznim unaprijed definiranim veličinama i oblicima kutija za sidrište kako bi se zadovoljile različite potrebe za otkrivanjem. Bez obzira otkrivate li jednostavne geometrijske oblike ili uobičajene predmete, naša tradicionalna glava sidra može obaviti posao.
Za sustave utemeljenih na dubokom učenju razvili smo glavu sidra koja može neprimjetno raditi s popularnim okvirima dubokog učenja. Dizajniran je tako da bude vrlo prilagodljiv i može naučiti iz svojih podataka kako bi optimizirao proces generiranja okvira sidre. To znači da možete dobiti točnije rezultate otkrivanja objekta s manje napora.
Pored glave sidra, isporučujemo i proizvode povezane poputBušilica za bušenjeiViseći osovina za bušenje. Ovi su proizvodi visokokvalitetne i mogu se koristiti u različitim aplikacijama za izgradnju i otkrivanje.
Zašto nas odabrati?
Kad nas odaberete kao svog dobavljača glave sidra, dobivate više od samo proizvoda. Imamo tim stručnjaka koji mogu pružiti tehničku podršku i savjete. Bez obzira jeste li novi u otkrivanju objekata ili iskusnom programeru, možemo vam pomoći da odaberete pravu glavu sidra za svoj projekt.
Također nudimo konkurentne cijene i brzu dostavu. Znamo da je vrijeme novac u poslovnom svijetu i želimo biti sigurni da ćete dobiti svoje proizvode što je brže moguće.
Kontaktirajte nas za nabavu
Ako vas zanima naša glava sidra ili drugi srodni proizvodi, voljeli bismo vas čuti. Bez obzira tražite li rješenje za tradicionalno otkrivanje objekata ili otkrivanje objekta utemeljenih na dubokom učenju, imamo stručnost i proizvode koji će zadovoljiti vaše potrebe. Kontaktirajte nas danas kako biste započeli raspravu o nabavi i radimo zajedno kako bi projekti otkrivanja objekta prebacili na sljedeću razinu.
Reference
- Girshick, R. (2015). Fast R - CNN. U Zborniku Međunarodne konferencije IEEE o računalnom vidu (str. 1440 - 1448).
- Redmon, J., i Farhadi, A. (2017). Yolo9000: Bolje, brže, jače. U Zborniku IEEE konferencije o računalnom vidu i prepoznavanju uzoraka (str. 7263 - 7271).
- Ren, S., He, K., Girshick, R., & Sun, J. (2015). Brži R - CNN: Prema stvarnom vremenskom otkrivanju objekta s regijama. U napretku u sustavima za obradu neuronskih informacija (str. 91 - 99).