Ей там! Като доставчик на котва на котва, прекарах много време, гмуркайки се в света на откриването на обекти. Един въпрос, който често се появява, е: Какви са разликите между котвата на главата в единичен клас и откриване на обекти от много клас? Е, нека го разбием.
Разбиране на основите на котвата глава
Първо, за тези, които може да са нови за това, котвата глава е решаваща част в моделите за откриване на обекти. Той е отговорен за генерирането и усъвършенстването на ограничаващите кутии около обекти в изображение или видео. Когато говорим за еднократно и многократно откриване на обекти, ролята на котвата се променя по някои ключови начини.
Единично откриване на обекти от клас
При откриване на обекти от един клас целта е ясна: намерете всички случаи на един конкретен тип обект в изображение. Например, може да търсите всички автомобили на снимка на паркинг. Главата на котвата в този сценарий има сравнително проста работа.
- По -проста задача за класификация: Тъй като има само един клас за откриване, главата на котвата няма нужда да прави разлика между различни видове обекти. Просто трябва да разбере дали регион в изображението съдържа целевия обект или не. Това означава, че класификационният слой в главата на котвата може да бъде по -малко сложен. Например, той може да използва обикновен двоичен класификатор, за да каже „Да, тук има кола“ или „Не, няма“.
- Фокусирайте се върху локализацията: Тъй като частта за класификация е по -малка от главоболие, може да се обърне повече внимание за точно локализиране на обектите. Главата на котвата може да глоби - настройте позицията, размера и формата на ограничаващите кутии около откритите обекти. Това е супер важно, тъй като при откриване на един клас получаването на точното местоположение на всеки обект често е основният приоритет.
Да речем, че използвате нашата котва глава за откриване на един клас наСвредло за пробиване. Главата на котвата може бързо да идентифицира всички сондажни пръти в изображение и точно да начертае ограничаващи кутии около тях, като ви помага да следите позициите им в строителна площадка.
Откриване на много класни обекти
Сега откриването на обекти от много класове е съвсем различна топка. Тук се опитвате да намерите и класифицирате множество видове обекти в едно и също изображение. Например, на улична сцена, може да искате да откриете коли, пешеходци, велосипеди и пътни знаци наведнъж.
- Сложна класификация: Главата на котвата трябва да се справи с много по -сложна задача за класификация. Тя трябва да прави разлика между различни класове обекти. Това обикновено включва по -сложен класификационен слой, като SoftMax класификатор, който може да изведе вероятността обект, принадлежащ към всеки от множеството класове. Например, когато гледате регион в изображението, той трябва да реши дали е кола, пешеходец или нещо друго.
- Балансиране на локализацията и класификацията: При откриване на мулти - клас котвата на котвата не може просто да се съсредоточи върху локализацията. Той трябва да балансира точно класифицирането на обектите с точно локализирането им. Понякога една погрешна класификация може да доведе до неправилни ограничаващи кутии и обратно. И така, дизайнът на котвата глава трябва да бъде по -внимателен, за да се справи с тази търговия.
Представете си, че използвате нашата котва глава за откриване на различни части за строителни машини катоСвързващ вал на свредлаиСондажна платформа въртящ се шпинделв изображение на работилница. Главата на котвата трябва не само да намери тези части, но и правилно да етикетира кое е коя.
Технически разлики в дизайна на котвата
Разликите между еднократно и мулти -класово откриване на обекти също се превръщат в технически разлики в дизайна на котвата на котвата.
- Брой изходни канали: При откриване на един клас класификацията на изхода на котвата на котвата обикновено има по -малко канали. Например, двоичен класификатор може да има само един изходен канал (представляващ вероятността за наличие на целевия клас). При откриване на много класове броят на изходните канали е равен на броя на класовете, плюс един за фоновия клас. Така че, ако откриете 5 класа, класификационният изход ще има 6 канала.
- Генериране на котва: Начинът, по който се генерират котви, също може да варира. При откриване на единичен клас котвите могат да бъдат настроени специално за характеристиките на целевия обект. Например, ако откривате малки, кръгли предмети, котвите могат да бъдат проектирани така, че да имат малък размер и кръгла форма. При откриване на много класове котвите трябва да покрият по -широк спектър от размери на обекти и форми, за да се настанят различни класове.
Показатели за изпълнение
Производителността на котвата глава се измерва по различен начин при еднократно и многократно откриване на обекти.
- Единични - клас показатели: В единично -класово откриване общите показатели включват прецизност, припомняне и оценка F1 -. Прецизността измерва съотношението на правилно откритите обекти от всички обекти, за които моделът твърди, че открива. Припомняне измерва съотношението на правилно откритите обекти от всички действителни обекти в изображението. Резултатът F1 - е комбинация от прецизност и припомняне.
- Показатели за много класове: В допълнение към горните показатели, откриването на много класове също използва показатели като средна средна точност (MAP). Картата изчислява средната точност за всеки клас и след това приема средната стойност във всички класове. Това дава по -изчерпателна мярка за представянето на модела при откриване на множество класове.
Реални - световни приложения
Разликите между единичния клас и мулти -класовата котва глава също влияят на реалните приложения на света.
- Приложения за единично - клас: Откриването на обекти от един - клас е чудесно за задачи, при които се интересувате само от един тип обект. Например, при контрол на качеството в производствен завод, можете да използвате откриване на един клас, за да намерите дефектни продукти от определен тип. Нашата глава на котвата може да бъде персонализирана да открива точно тези дефектни елементи, като ви помага да подобрите качеството на вашето производство.
- Приложения за много класове: Откриването на обекти на много клас се използва в по -сложни сценарии, като самостоятелно шофиране на автомобили. Самостоятелният автомобил трябва да открие пешеходци, други превозни средства, пътни знаци и други. Нашата глава на котвата може да бъде интегрирана в системата за виждане на автомобила, за да се справи ефективно с тази задача за откриване на много класове, което прави колата по -безопасна на пътя.
Заключение
В заключение, разликите между котвата на главата в единичен клас и откриване на обекти от много клас са значителни. От задачата за класификация до дизайна на котвата на котвата и показателите за производителност, всеки аспект е съобразен със специфичните изисквания за откриване на един клас или мулти -клас.
Ако сте на пазара за котва на котвата за нуждите на вашите обекти, независимо дали е за едно -клас или откриване на много клас, ние ви обхванахме. Нашите котвени глави са проектирани с най -новата технология, за да осигурят висока производителност и точност. Ако се интересувате да научите повече или да започнете дискусия за обществени поръчки, не се колебайте да се свържете. Винаги сме щастливи да ви помогнем да намерите идеалното решение за вашия проект.
ЛИТЕРАТУРА
- Girshick, R. (2015). Бързо R - CNN. Протоколи от Международната конференция на IEEE за компютърно виждане.
- Redmon, J., & Farhadi, A. (2017). YOLO9000: По -добре, по -бързо, по -силен. Протоколи от конференцията на IEEE за компютърно зрение и разпознаване на образи.
- Ren, S., He, K., Girshick, R., & Sun, J. (2015). По -бързо R - CNN: Към реалност - откриване на обекти с време с мрежи за предложение за регион. Напредък в системите за обработка на неврална информация.