Обнаружение объектов

Обнаружение объектов - это техника компьютерного зрения, которая позволяет системам искусственного интеллекта идентифицировать и находить объекты на изображении или видео. Эта технология выходит за рамки простой классификации изображения; она определяет точное местоположение объектов и рисует вокруг них ограничительные рамки, предоставляя информацию о том, "что" и "где" находятся объекты в визуальной сцене. Эта способность является основополагающей для многих приложений ИИ, позволяя машинам воспринимать визуальный мир и взаимодействовать с ним таким образом, который в точности повторяет человеческое зрение.

Ключевые понятия в обнаружении объектов

Обнаружение объектов включает в себя несколько важных концепций, которые крайне важны для понимания того, как работают эти системы. Граничные рамки - это прямоугольные рамки, нарисованные вокруг обнаруженных объектов, обеспечивающие четкое визуальное представление их местоположения. Другой ключевой метрикой является Intersection over Union (IoU), которая измеряет перекрытие между предсказанной рамкой и рамкой истинного положения, помогая оценить точность обнаружения. Кроме того, для оценки общей производительности моделей обнаружения объектов используется показатель средней точности (mAP), учитывающий как точность, так и запоминание по нескольким классам.

Типы архитектур обнаружения объектов

В основном существует два типа архитектур обнаружения объектов: одноступенчатые и двухступенчатые детекторы. Одноэтапные детекторы, такие как Ultralytics YOLO , созданы для скорости и эффективности, обрабатывая все изображение за один проход, чтобы предсказать граничные поля и вероятности классов одновременно. Это делает их идеальными для приложений реального времени, где важна быстрая обработка. В отличие от них, двухэтапные детекторы сначала генерируют предложения регионов, а затем классифицируют их, обычно обеспечивая более высокую точность, но ценой более низкой скорости обработки.

Обнаружение объектов по сравнению со смежными понятиями

Хотя обнаружение объектов - это мощная техника, важно отличать ее от смежных задач компьютерного зрения. Классификация изображений подразумевает присвоение всему изображению одной метки, указывающей на основной объект или сцену. Семантическая сегментация идет дальше, классифицируя каждый пиксель на изображении по заранее определенным категориям, предоставляя подробную карту сцены. Обнаружение объектов, однако, сочетает в себе аспекты обоих методов, не только классифицируя множество объектов на изображении, но и точно определяя их местоположение с помощью ограничивающих рамок.

Реальные применения обнаружения объектов

Обнаружение объектов находит широкое применение в различных отраслях, меняя методы работы предприятий и улучшая повседневную жизнь. Вот два ярких примера:

Автономные транспортные средства

В автомобильной промышленности обнаружение объектов имеет решающее значение для развития автономных транспортных средств. Самоуправляемые автомобили полагаются на обнаружение объектов, чтобы идентифицировать и отслеживать пешеходов, другие транспортные средства, светофоры и дорожные знаки в режиме реального времени. Это позволяет автомобилю безопасно перемещаться и принимать обоснованные решения, например, когда тормозить, ускоряться или менять полосу движения. Точное и быстрое обнаружение объектов необходимо для обеспечения безопасности и надежности систем автономного вождения. Узнай больше об искусственном интеллекте в самоуправляемых автомобилях.

Розничная торговля

Обнаружение объектов также революционизирует индустрию розничной торговли, автоматизируя и улучшая различные процессы. Например, в автоматизированной розничной торговле системы обнаружения объектов могут идентифицировать товары, когда они помещаются в корзину, автоматически обновляя биллинговую систему и оптимизируя процесс оформления заказа. Это не только повышает качество обслуживания покупателей, сокращая время ожидания, но и улучшает управление запасами и уменьшает количество ошибок. Кроме того, система обнаружения объектов может использоваться для мониторинга полок, обеспечивая правильное расположение товаров на складе и их выкладку.

Инструменты и фреймворки

Для разработки и развертывания моделей обнаружения объектов существует несколько инструментов и фреймворков. Ultralytics YOLO Это ведущий фреймворк, известный своим балансом скорости и точности, что делает его подходящим для широкого спектра приложений. Ultralytics YOLO модели, такие как YOLOv8, разработаны с учетом удобства использования и эффективности, что позволяет разработчикам легко обучать и развертывать модели для обнаружения объектов в реальном времени. Кроме того, OpenCV предоставляет обширную библиотеку функций для обработки изображений и видео, которые необходимы для создания надежных приложений для обнаружения объектов.

Для тех, кто хочет изучить обнаружение объектов без глубокого кодирования, Ultralytics HUB предлагает платформу no-code для обучения и развертывания моделей. Это делает его доступным для пользователей с разным уровнем технической экспертизы, чтобы использовать мощь обнаружения объектов в своих проектах.