Обнаружение объектов на изображениях (YOLO, R-CNN)
Введение
Обнаружение объектов — это задача компьютерного зрения, которая заключается в нахождении и классификации объектов на изображении или видео. Это ключевой компонент для многих приложений, таких как автономные автомобили, робототехника, интеллектуальное видеонаблюдение и распознавание лиц.
Существует два основных подхода к обнаружению объектов:
- Одностадийные методы обнаружения, такие как YOLO, SSD, RetinaNet — они делают предсказания классов объектов и их координат на изображении за один этап.
- Двухстадийные методы, такие как R-CNN — сначала выделяют регионы интереса, а затем классифицируют каждый регион.
Далее мы рассмотрим два популярных алгоритма обнаружения объектов — YOLO и R-CNN.
YOLO (You Only Look Once)
YOLO — это одностадийный алгоритм обнаружения объектов, предложенный в 2015 году. Основные особенности YOLO:
- Вся сеть YOLO смотрит на изображение только один раз, делая предсказания сразу для всего изображения.
- Это позволяет добиться очень высокой скорости обнаружения.
- Использует единую нейронную сеть для обнаружения объектов разных классов.
Архитектура YOLO:
Изображение делится на S x S сетку. Каждая ячейка сетки отвечает за обнаружение объекта, если объект присутствует в этой ячейке.
Для каждой ячейки сеть выдает:
Координаты ограничивающего бокса объекта (x, y, w, h)
Доверие (вероятность наличия объекта в этой ячейке)
C классификаций с довериями для каждого класса
YOLO демонстрирует очень высокую скорость обнаружения без существенной потери точности. Однако точность YOLO обычно немного ниже, чем у двухстадийных методов как R-CNN.
R-CNN (Regions with CNN Features)
R-CNN — это двухстадийный подход к обнаружению объектов:
Стадия 1 — Извлечение регионов:
Изображение разбивается на регионы интереса с использованием алгоритма выделения регионов (например, Selective Search)
Для каждого региона извлекаются признаки с помощью свёрточной нейронной сети (например, ResNet)
Стадия 2 — Классификация регионов:
Для каждого региона производится классификация с помощью классификатора (например, SVM)
Классификатор выдаёт предсказанный класс и вероятность для каждого региона
К регионам применяется подавление немаксимумов для удаления дубликатов
Преимущества R-CNN:
Очень высокая точность обнаружения объектов
Легко тренировать отдельно извлечение признаков и классификатор
Недостатки:
Низкая скорость из-за извлечения признаков для каждого региона
Сложная многостадийная архитектура
Последующие версии R-CNN (Fast R-CNN, Faster R-CNN) улучшили скорость и упростили архитектуру.
Вывод
YOLO и R-CNN — это два популярных подхода к обнаружению объектов с разными преимуществами и недостатками. YOLO позволяет достичь высокой скорости, а R-CNN обеспечивает очень высокую точность, но медленнее. Выбор подхода зависит от требований конкретного приложения.
Вопросы и ответы
Вопрос: Какой алгоритм лучше использовать для приложений, где важна высокая скорость обнаружения объектов в реальном времени?
Ответ: Для приложений, где критически важна скорость, лучше подходит одностадийный алгоритм YOLO. Он позволяет делать предсказания для всего изображения за один проход, достигая высокой скорости обнаружения объектов в реальном времени.
Вопрос: Как сравниваются точности обнаружения YOLO и R-CNN?
Ответ: В целом, двухстадийные методы как R-CNN обеспечивают более высокую точность обнаружения объектов по сравнению с одностадийным YOLO. Однако разрыв в точности сокращается в последних версиях YOLO. Выбор алгоритма зависит от приоритета — скорости или точности для конкретной задачи.
Вопрос: Можно ли использовать YOLO для обнаружения мелких объектов?
Ответ: Изначально YOLO имел проблемы с обнаружением мелких объектов, так как изображение делится на крупную сетку. Но в новых версиях YOLOv4 и YOLOv5 это улучшено за счет использования более мелких ячеек в сетке и других усовершенствований архитектуры. Поэтому современные версии YOLO могут достаточно хорошо обнаруживать и мелкие объекты.