Ей там! Като доставчик на котва глава, през годините видях много промени в областта на откриването на обекти. Днес искам да се потопя в разликите между котвата на котвата в традиционното и дълбокото учене, базирано на обекти.
Традиционно откриване на обекти с котва глава
Нека започнем с традиционното откриване на обекти. В старите училищни дни откриването на обекти беше малко болка във врата. Традиционните методи разчитат силно на ръка - изработени функции и предварително дефинирани правила. Когато стана дума за котва глава, той имаше доста основна роля.
В традиционните системи котвата се използва главно за генериране на набор от предварително дефинирани кутии за котва. Тези кутии за котва бяха фиксирани по размер и съотношение на страните. Идеята беше да се покрият различни региони на изображение с тези кутии и след това да се провери дали има обект във всеки от тях.
Процесът беше нещо като риболовна експедиция. Изхвърляте куп мрежи (кутии за котва) и след това вижте дали улавяте нещо. Главата на котвата ще определи формата и размера на тези мрежи. Например, може да имате кутии за котва, които са били квадратни, правоъгълни или дори кръгли, в зависимост от това какъв вид предмети се опитвате да откриете.
Едно от големите ограничения на традиционната котва глава беше липсата на гъвкавост. Тъй като кутиите за котва бяха предварително дефинирани, беше наистина трудно да се адаптира към обекти с различни размери и форми, които не бяха отчетени в първоначалния дизайн. Ако се опитвате да откриете малък обект в голямо изображение, предварително дефинираните кутии за котва може да са твърде големи и ще пропуснете целта. От друга страна, ако търсите голям предмет и кутиите за котва бяха твърде малки, ще имате същия проблем.
Друг проблем беше изчислителната цена. Традиционните методи често изискват много мощност на обработка, за да се оцени всяка кутия за котва. Трябваше да изчислите функции за всяка една кутия и това може да отнеме много време, особено за изображения с висока разделителна способност.
Дълбоко обучение - Откриване на обекти, базирани на котва с глава на котвата
Сега, нека поговорим за играта - Changer: Deep Learning - базиран на обекти. Когато на сцената дойде дълбоко обучение, то напълно революционизира начина, по който подхождаме към откриването на обекти, а котвата Head получи голямо надграждане.
В системите, базирани на дълбоко обучение - котвата е по -интелигентна. Вместо да разчита на предварително дефинирани кутии за котва, той може да научи оптималните размери на кутията за котва и съотношенията на аспектите от данните. Това означава, че системата може да се адаптира към различни видове обекти много по -добре.
Моделите за дълбоко обучение, като по -бързи R - CNN и YOLO, използват невронни мрежи, за да анализират изображението и да генерират кутии за котва в движение. Главата на котвата в тези модели е част от по -голяма мрежа, която може да разбере контекста на изображението. Например, ако гледа изображение на градска улица, може да разбере, че автомобилите обикновено са правоъгълни и хората обикновено са високи и тънки и съответно генерират кутии за котва.
Едно от най -големите предимства на задълбоченото обучение - базирана на котва, е неговата точност. Тъй като може да се поучи от данните, той може да открие обекти с много по -висока точност от традиционните методи. Той също може да се справи с обектите от различни мащаби и ориентации по -добре. Например, ако имате изображение с кола, която е паркирана под ъгъл, дълбокото обучение, базирана на котва, все още може да го открие точно.
Изчислено моделите за дълбоко обучение също са по -ефективни по някакъв начин. След като моделът е обучен, той може да обработва изображения много по -бързо от традиционните методи. Това е така, защото невронната мрежа може да се научи да се фокусира върху най -подходящите части на изображението и да прескочи останалите.
Сравнение на ключови аспекти
Гъвкавост
Както бе споменато по -рано, традиционната глава на котвата е доста твърда. Заседнали сте с кутиите за котва, които определяте в началото. За разлика от тях, Deep Learning - базирана на котва глава е изключително гъвкава. Той може да се адаптира към нови данни и различни видове обекти, без да се налага ръчно да регулирате параметрите на кутията за котва. Например, ако започнете да откривате нов тип обект, като дронове, системата, базирана на дълбоко обучение, може бързо да научи подходящите размери на кутията за котва за дронове, докато традиционната система ще изисква много преназначаване.
Точност
Дълбоко обучение - базирана на котва глава ясно печели по отношение на точността. Традиционните методи често се борят с обекти, които имат сложни форми или са в претрупани среди. Моделите за дълбоко обучение, от друга страна, могат да използват силата на невронните мрежи, за да анализират изображението по -подробно и да разграничават по -точно различни обекти. Например, в претъпкана пазарна сцена, системата, базирана на дълбоко обучение, може по -точно да открие отделни продукти на рафтовете в сравнение с традиционната система.
Изчислителна ефективност
Традиционните методи могат да бъдат изчислително скъпи, особено за големи изображения или при работа с голям брой кутии за котва. Моделите за дълбоко обучение, веднъж обучени, могат да обработват изображения много по -бързо. Процесът на обучение на моделите за дълбоко обучение обаче може да бъде много време - отнема и изисква много изчислителни ресурси. И така, това е търговия. Ако правите реални - откриване на обекти във времето, Deep Learning - базирана на котва глава обикновено е по -добрият избор, но ако сте на ограничен бюджет и не се нуждаете от обработка с висока скорост, традиционните методи все още могат да бъдат опция.
Нашите предложения за котва
Като доставчик наКотва глава, Ние разбираме значението на тези различия. Ние предлагаме решения за котва за глава, които са подходящи както за традиционните, така и за дълбокото обучение, базирани на обекти.
Нашата котва за традиционните системи е проектирана да бъде надеждна и лесна за интегриране. Той се предлага с разнообразни размери и форми преди дефинирани котва за задоволяване на различни нужди за откриване. Независимо дали откривате прости геометрични форми или общи предмети, нашата традиционна глава на котвата може да свърши работата.
За системи, базирани на дълбоко обучение, ние разработихме котва глава, която може да работи безпроблемно с популярни рамки за дълбоко обучение. Той е проектиран да бъде много адаптивен и може да се учи от вашите данни, за да оптимизира процеса на генериране на котва. Това означава, че можете да получите по -точни резултати от откриване на обекти с по -малко усилия.
В допълнение към котвата глава, ние доставяме и свързани продукти катоСвредло за пробиванеиСвързващ вал на свредла. Тези продукти са с високо качество и могат да се използват в различни приложения за строителство и откриване.
Защо да ни изберем?
Когато ни изберете като своя доставчик на глава на котвата, получавате повече от просто продукт. Имаме екип от експерти, които могат да предоставят техническа поддръжка и съвети. Независимо дали сте нов за откриване на обекти или опитен разработчик, можем да ви помогнем да изберете правилната глава на котвата за вашия проект.
Ние също предлагаме конкурентни цени и бърза доставка. Знаем, че времето е пари в света на бизнеса и искаме да се уверим, че получавате вашите продукти възможно най -бързо.
Свържете се с нас за обществени поръчки
Ако се интересувате от нашата котва или други свързани продукти, ще се радваме да чуем от вас. Независимо дали търсите решение за традиционно откриване на обекти или задълбочено обучение, базирано на обекти, ние разполагаме с експертиза и продукти, за да отговорим на вашите нужди. Свържете се с нас днес, за да започнете дискусия за обществени поръчки и нека работим заедно, за да изведете вашите проекти за откриване на обекти на следващото ниво.
ЛИТЕРАТУРА
- Girshick, R. (2015). Бързо R - CNN. В доклади на Международната конференция на IEEE за компютърно зрение (стр. 1440 - 1448).
- Redmon, J., & Farhadi, A. (2017). YOLO9000: По -добре, по -бързо, по -силен. В доклади от конференцията на IEEE за компютърно зрение и разпознаване на образи (стр. 7263 - 7271).
- 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. В напредъка в системите за обработка на невронна информация (стр. 91 - 99).