Top Algoritmi e Librerie di Rilevamento Oggetti in Intelligenza Artificiale (AI)

Top AI Object Detection Algorithms and Libraries

La scienza della visione artificiale ha recentemente subito cambiamenti drammatici nell’identificazione degli oggetti, che è spesso considerata un’area di studio difficile. La localizzazione e la classificazione degli oggetti sono un’area di studio difficile nella visione artificiale a causa della complessità dei due processi che lavorano insieme. Uno dei progressi più significativi nell’apprendimento automatico profondo e nell’elaborazione delle immagini è la rilevazione degli oggetti, la localizzazione e l’etichettatura degli oggetti all’interno di un’immagine data. Un modello di rilevamento degli oggetti è adattabile poiché può essere insegnato a riconoscere e trovare diversi oggetti. Il processo di creazione di localizzazioni degli oggetti fa spesso uso di bounding box.

L’interesse per il rilevamento degli oggetti è stato forte da molto tempo, molto prima dell’avvento delle tecniche di apprendimento profondo e degli strumenti di elaborazione delle immagini all’avanguardia. I modelli per il rilevamento degli oggetti sono spesso insegnati a cercare cose molto particolari. Immagini, film o processi in tempo reale possono trarre vantaggio dai modelli costruiti. Il rilevamento degli oggetti utilizza le caratteristiche degli oggetti per determinare quale si sta cercando. Il modello di rilevamento degli oggetti può cercare quadrati cercando quattro angoli retti, formando un quadrato con lati di lunghezza uguale. Se il modello di rilevamento degli oggetti cerca di individuare qualcosa di sferico, cercherà i centri da cui quella forma può essere costruita. Il riconoscimento facciale e il tracciamento degli oggetti sono esempi di applicazioni per questi metodi di identificazione.

Alcuni utilizzi frequenti del rilevamento degli oggetti includono veicoli a guida autonoma, tracciamento degli oggetti, rilevamento e identificazione facciale, robotica e riconoscimento delle targhe.

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Prima di tutto, diamo un’occhiata ai migliori algoritmi di rilevamento degli oggetti attualmente disponibili.

1. Histogram of Oriented Gradients (HOG)

Nell’elaborazione delle immagini e nelle varie forme di visione artificiale, l’istogramma degli orientamenti dei gradienti (HOG) viene utilizzato come descrittore delle caratteristiche per il rilevamento degli oggetti. L’algoritmo HOG utilizza un processo di orientazione del gradiente per individuare le caratteristiche più importanti di un’immagine. Nel metodo del descrittore dell’istogramma degli orientamenti dei gradienti, l’orientamento del gradiente può verificarsi in determinate regioni di un’immagine, come la finestra di rilevamento. La semplicità delle caratteristiche simili a HOG rende le informazioni che contengono più facilmente digeribili.

Limitazioni: sebbene l’istogramma degli orientamenti dei gradienti (HOG) sia stato una svolta significativa nelle fasi iniziali dell’identificazione degli oggetti, ha presentato diverse gravi limitazioni. Il calcolo complesso dei pixel nelle foto richiede molto tempo e quindi non funziona bene in alcuni casi di riconoscimento degli oggetti in cui lo spazio è limitato.

2. Fast R-CNN

La tecnica Fast R-CNN, o metodo Fast Region-Based Convolutional Network, è un algoritmo di addestramento per il rilevamento degli oggetti. Questo metodo migliora la velocità e l’accuratezza di R-CNN e SPPnet affrontando i loro punti deboli principali. Il software Fast R-CNN (Caffe) è creato in Python e C++.

3. Faster R-CNN

Similmente a R-CNN, Faster R-CNN è un metodo di rilevamento degli oggetti. Rispetto a R-CNN e Fast R-CNN, questo metodo risparmia denaro utilizzando la Region Proposal Network (RPN), che condivide le caratteristiche convoluzionali dell’immagine intera con la rete di rilevamento.

Il modello Faster R-CNN è una variante all’avanguardia della famiglia R-CNN che offre significativi miglioramenti di velocità rispetto ai suoi predecessori. I modelli R-CNN e Fast R-CNN utilizzano un algoritmo di ricerca selettiva per calcolare le proposte di regione. Tuttavia, la tecnica Faster R-CNN si aggiorna a una rete di proposte di regione più robusta.

4. Region-based Convolutional Neural Networks (R-CNN)

Le reti neurali convoluzionali basate su regione migliorano notevolmente il rilevamento degli oggetti rispetto a HOG e SIFT. Nelle modelli R-CNN, utilizziamo le caratteristiche selezionate per estrarre le più importanti (spesso circa 2000 caratteristiche). Un metodo di ricerca selettiva che può ottenere queste proposte regionali più ampie può essere utilizzato in un processo computazionale per determinare quali estrazioni sono le più significative.

Gli R-FCN utilizzano un detector basato su regioni per rilevare gli oggetti. Invece di utilizzare una sottorete costosa per regione come Fast R-CNN o Faster R-CNN, questo detector basato su regioni è convoluzionale, con quasi tutti i calcoli condivisi sull’intera immagine. L’R-FCN, come il Faster R-CNN, è costruito da una collezione di design completamente convoluzionali che vengono condivisi attraverso i diversi livelli.

5. Region-based Fully Convolutional Network (R-FCN)

Per rilevare gli oggetti, R-FCN utilizza un rilevatore basato su regioni. L’R-FCN, come il Faster R-CNN, è costruito a partire da una collezione di design completamente convoluzionali condivisi tra i vari livelli. Tutti i livelli di peso addestrabili in questa tecnica sono convoluzioni che separano le regioni di interesse (ROI) l’una dall’altra e rispettive sfondi.

6. Single Shot Detector (SSD)

Uno degli approcci più veloci per il calcolo in tempo reale delle attività di identificazione degli oggetti è il rilevatore a singolo scatto per previsioni multi-box. SSD sta per Single Shot Detector ed è una tecnica per la rilevazione degli oggetti nelle immagini che utilizza una singola, altamente addestrata rete neurale profonda. Il metodo SSD suddivide lo spazio di output del bounding box in una collezione di dimensioni e forme di box predefinite da utilizzare con immagini di rapporti di aspetto variabili. L’approccio scala su o giù a seconda della sua posizione dopo la discretizzazione quando viene applicato a una mappa delle caratteristiche.

SSD incorpora tutti i calcoli in una singola rete, eliminando la necessità di fasi intermedie come la creazione di proposte o il campionamento di pixel/caratteristiche. SSD fornisce un framework unificato per l’addestramento e l’inferenza e offre un’accuratezza competitiva rispetto agli approcci che utilizzano una fase di proposta di oggetti diversa.

7. YOLO (You Only Look Once)

Per la rilevazione degli oggetti, YOLO, o “You Only Look Once”, è una tecnica comune utilizzata dai ricercatori di tutto il mondo. Il modello YOLO standard, che utilizza questa tecnica, analizza le immagini a un tasso di 45 frame al secondo in tempo reale, mentre il Fast YOLO, che utilizza una versione più compatta della rete, elabora 155 frame al secondo e ottiene ancora il doppio del mAP rispetto ad altri rilevatori in tempo reale.

Oltre alla sua velocità, l’alta accuratezza complessiva dell’algoritmo YOLO deriva dall’eliminazione dei tipi di errori di sfondo che affliggono altri approcci. Grazie al suo design, YOLO può imparare e comprendere rapidamente molti oggetti. Tuttavia, il riconoscimento di piccoli oggetti in un’immagine o video diminuisce il tasso di recupero.

8. RetinaNet

Uno dei migliori modelli con capacità di identificazione degli oggetti a scatto singolo, RetinaNet è stato lanciato nel 2017 e ha rapidamente superato altri algoritmi importanti per la rilevazione degli oggetti dell’epoca. Attualmente, RetinaNet è tra i migliori algoritmi per la rilevazione degli oggetti. Può essere utilizzato al posto di un rilevatore a scatto singolo per fornire risultati migliori, più veloci e più affidabili durante l’elaborazione delle foto.

9. Spatial Pyramid Pooling (SPP-net)

Una topologia di rete chiamata Spatial Pyramid Pooling (SPP-net) può fornire una rappresentazione di lunghezza fissa di un’immagine indipendente dalle sue dimensioni o ingrandimenti. I ricercatori possono utilizzare SPP-net per creare rappresentazioni di lunghezza fissa per l’addestramento dei rilevatori mediante l’aggregazione delle caratteristiche in aree arbitrarie (sotto-immagini) dopo un singolo calcolo delle mappe delle caratteristiche dall’immagine completa. Si dice che il pooling a piramide sia resistente alle deformazioni degli oggetti e che SPP-net migliori tutti gli algoritmi di classificazione delle immagini basati su CNN.

La rilevazione degli oggetti è una sottoarea della computer vision e dell’elaborazione delle immagini che cerca esempi di classi predefinite di oggetti semantici nei media digitali. Vediamo cinque utili librerie open-source personalizzate per il riconoscimento degli oggetti che sono meno conosciute ma altrettanto utili.

• ImageAI

Lo scopo principale della libreria ImageAI è facilitare lo sviluppo di strategie efficienti per i progetti di identificazione degli oggetti utilizzando una quantità minima di codice. La libreria ImageAI in Python è user-friendly per incorporare le capacità all’avanguardia dell’IA nel software e nell’hardware esistenti. Il riconoscimento degli oggetti e l’elaborazione delle immagini sono solo due aree in cui la libreria ImageAI spera di assistere gli sviluppatori fornendo una vasta gamma di algoritmi di computer vision e approcci di deep learning.

Molte operazioni relative al rilevamento degli oggetti possono essere eseguite con l’aiuto della libreria ImageAI. Queste includono il riconoscimento delle immagini, il rilevamento degli oggetti nelle immagini, il rilevamento degli oggetti nei video, l’analisi del rilevamento dei video, l’addestramento e l’inferenza personalizzati per il riconoscimento delle immagini e l’addestramento e l’inferenza personalizzati per il rilevamento degli oggetti. La funzione di riconoscimento delle immagini può identificare fino a mille oggetti distinti all’interno di un’immagine. ImageAI aiuterà in vari utilizzi specifici e generali della computer vision, come il riconoscimento delle immagini in contesti e settori specifici.

• Mmdetection

Mmdetection è una suite gratuita per il rilevamento degli oggetti basata su Python. Scomponendo il framework di rilevamento nelle sue parti costituenti, permette di assemblare facilmente architetture personalizzate di rilevamento degli oggetti combinando altri moduli. Questo strumento è incluso nel progetto OpenMMLab.

• GluonCV

Per quanto riguarda le tecniche di deep learning utilizzate nella computer vision, GluonCV è tra i principali framework di librerie con la maggior parte delle implementazioni all’avanguardia. Alcune delle sue qualità più importanti sono una vasta collezione di API, strategie di implementazione e set di dati di addestramento. Lo scopo principale di questa raccolta di risorse è aiutare chiunque sia interessato in questo campo a raggiungere i propri obiettivi più rapidamente. Quando si tratta di modelli di deep learning per la visione artificiale, GluonCV ha tutto ciò di cui hai bisogno con implementazioni di metodi SOTA.

Questo framework fornisce tutti i metodi all’avanguardia attualmente disponibili per svolgere diverse attività. È compatibile con MXNet e PyTorch e offre risorse estese come tutorial e file di aiuto per aiutarti a iniziare con una vasta gamma di argomenti. Puoi utilizzare la vasta collezione di modelli di addestramento della libreria per adattare un modello di machine-learning alle tue esigenze.

• YOLOv3_TensorFlow

Un’implementazione efficace di questo tipo è il paradigma YOLO v3. La libreria YOLOv3 TensorFlow è un’implementazione pionieristica dell’architettura YOLO per l’elaborazione e il calcolo del rilevamento degli oggetti. Offre calcoli GPU veloci, risultati efficienti e pipeline di dati, conversioni di pesi, periodi di addestramento ridotti e molto altro. La libreria è disponibile al link nella sezione seguente, ma lo sviluppo si è interrotto su questo framework (come su molti altri) e ora viene utilizzato PyTorch al suo posto.

• Darkflow

Come equivalente di TensorFlow, Darkflow è la traduzione del protocollo darknet. Ispirato al framework darknet, Darkflow è un porting del codice originale al linguaggio Python e TensorFlow per renderlo utilizzabile da una varietà più ampia di sviluppatori e scienziati dei dati. L’installazione dell’architettura dark flow richiede alcuni componenti di base. Python3, TensorFlow, NumPy e Opencv sono alcuni esempi di questi fondamenti indispensabili.

Molte cose sono possibili con la libreria dark flow. Il framework dark flow supporta modelli YOLO e gli utenti possono ottenere pesi personalizzati specifici del modello. La libreria darkflow supporta molte attività, tra cui l’analisi delle annotazioni, la progettazione della rete, la tracciatura del grafico con il flusso, l’addestramento del modello, la personalizzazione del dataset, la creazione di file in tempo reale o video, il salvataggio del modello nel formato protobuf e l’utilizzo del framework Darkflow per applicazioni simili.

Anche oggi, l’identificazione degli oggetti è uno degli utilizzi più critici dell’apprendimento approfondito e della visione artificiale. Ci sono stati diversi progressi e sviluppi nelle tecniche di rilevamento degli oggetti. L’identificazione degli oggetti non è limitata alle immagini statiche, può essere effettuata con precisione ed efficienza anche con filmati e registrazioni live. È probabile che in futuro vengano sviluppati molti altri algoritmi e librerie utili per il rilevamento degli oggetti.