اكتشف كيف تُحدِث أجهزة الكشف القائمة على المرساة ثورة في اكتشاف الأجسام من خلال تحديد الموقع الدقيق، والقدرة على التكيف على نطاق واسع، والتطبيقات الواقعية.
الكاشفات المستندة إلى المرساة هي نوع من نماذج الكشف عن الأجسام التي يشيع استخدامها في الرؤية الحاسوبية. وهي تستخدم مربعات محددة مسبقًا، تُعرف باسم "المراسي"، للتنبؤ بمواقع وفئات الأجسام داخل الصورة. تعمل نقاط الارتساء هذه كنقاط مرجعية تساعد النموذج على توليد مقترحات للأجسام المحتملة. وهي فعالة بشكل خاص في تحديد الأجسام من مختلف الأحجام والأشكال، مما يجعلها خيارًا شائعًا في العديد من بنيات الكشف عن الأجسام.
تعمل أجهزة الكشف القائمة على المرساة باستخدام شبكة من مربعات التثبيت بمقاييس ونسب أبعاد مختلفة تنزلق عبر الصورة. يتم وضع مربعات الارتكاز هذه بشكل استراتيجي لتغطية مجموعة واسعة من أحجام وأشكال الأجسام المحتملة. أثناء عملية التدريب، يتعلم النموذج تصنيف كل صندوق تثبيت على أنه يحتوي على جسم أو مجرد خلفية. كما يقوم أيضًا بتحسين موضع مربعات التثبيت هذه لاكتشاف الأجسام بدقة. يتضمن هذا التنقيح تعديل أبعاد صندوق الارتكاز وموضعه ليتطابق بشكل أفضل مع الصندوق المحيط الحقيقي للجسم. يكون الناتج النهائي عبارة عن مجموعة من المربعات المحدّدة، لكل منها تصنيف مطابق ودرجة ثقة تشير إلى احتمالية وجود كائن ما.
بالنسبة للمستخدمين الذين هم على دراية بمفاهيم التعلم الآلي الأساسية، تخيل أنك تبحث عن أنواع مختلفة من المركبات في موقف سيارات كبير. بدلاً من مسح المنطقة بأكملها بشكل عشوائي، فإنك تستخدم مناطق بحث محددة مسبقاً (نقاط ارتكاز) بأحجام وأشكال مختلفة - صغيرة للدراجات النارية ومتوسطة للسيارات وكبيرة للحافلات. يمكنك نقل مناطق البحث هذه عبر موقف السيارات، والتحقق من كل واحدة منها لمعرفة ما إذا كانت تحتوي على مركبة. إذا تطابقت منطقة البحث بشكل وثيق مع إحدى المركبات، فإنك تقوم بتعديل حجمها وموضعها لتناسب المركبة بشكل مثالي. تساعدك هذه الطريقة على تحديد موقع جميع المركبات في الموقف بسرعة ودقة.
توفر أجهزة الكشف القائمة على المرساة العديد من المزايا التي تجعلها مناسبة لمجموعة واسعة من التطبيقات:
على الرغم من أن أجهزة الكشف القائمة على المرساة فعالة، إلا أن لها بعض القيود مقارنةً بأجهزة الكشف الخالية من المرساة. تتنبأ الكاشفات الخالية من المراسي بمواقع الأجسام مباشرةً دون استخدام مربعات تثبيت محددة مسبقًا. فيما يلي بعض الاختلافات الرئيسية:
للمزيد من المعلومات حول فوائد الكشف الخالي من المرساة، يمكنك الاطلاع على المقال الخاص بفوائد Ultralytics YOLO11 كونه كاشفًا خاليًا من المرساة.
تُستخدم أجهزة الكشف القائمة على المرساة على نطاق واسع في مختلف الصناعات نظرًا لقوتها وقدرتها على التكيف. وهي فعالة بشكل خاص في السيناريوهات التي يمكن أن تظهر فيها الأجسام بمقاييس ونسب أبعاد مختلفة. فيما يلي مثالان ملموسان لتطبيقات واقعية:
تستخدم العديد من النماذج الشائعة للكشف عن الكائنات أساليب قائمة على الارتكاز. الإصدارات السابقة من Ultralytics YOLO العائلية، مثل YOLOv4، هي كاشفات معروفة تعتمد على المرساة. تشمل النماذج البارزة الأخرى Faster R-CNN، التي قدمت مفهوم شبكة اقتراح المنطقة (RPN) لتوليد مقترحات المنطقة باستخدام المراسي، وFaster Shot MultiBox Detector (المصدر) (SSD)، الذي يستخدم خرائط ميزات متعددة بمقاييس مختلفة لاكتشاف الأجسام. وضعت هذه النماذج معايير قياسية في مجال الكشف عن الأجسام ولا تزال مؤثرة في تطوير بنيات جديدة.
