コンピュータービジョンにおけるディープラーニングのターゲット検出アプリケーション

オブジェクト検出は、コンピューター ビジョンの分野における重要なタスクであり、その目標は、画像やビデオから特定のオブジェクトを識別し、その位置とカテゴリにラベルを付けることです。深層学習は、物体検出、特に畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) に基づく方法で大きな成功を収めています。この記事では、コンピュータービジョンディープラーニングターゲット検出の概念と実装手順を紹介します。

1. コンセプト

1. ターゲット検出の定義

ターゲット検出は画像によるものですまたはビデオを使用して、特定のオブジェクトを識別し、その位置とカテゴリにラベルを付けます。画像分類や物体検出と比較して、ターゲット検出は複数の物体の位置を特定する必要があるため、より困難です。

2. ターゲット検出の応用

ターゲット検出は、スマート ホーム、スマート交通、セキュリティ監視など、多くの分野で広く使用されています。 、医療画像解析など。中でも自動運転の分野では、目標検出は環境認識や意思決定の重要な基盤となります。

3. ターゲット検出の評価指標

ターゲット検出の評価指標には、主に精度、再現率、正解率、F1 値、等このうち、精度とは、検出された物体に占める現実の物体の割合、つまり、検出された物体のうち正しく分類された物体の割合を指し、再現率とは、実際に分類された現実の物体の数に対する、正しく検出された現実の物体の数の割合を指します。存在する; 精度率 検出されたオブジェクトの総数に対する正しく分類されたオブジェクトの数の比率を指し、F1 値は精度と再現率の調和平均です。

#2. 実装手順

#ターゲット検出の実装手順には、主にデータの準備、モデルの構築、モデルのトレーニング、モデルのトレーニングなどのいくつかの段階が含まれます。モデルのテストです。

1. データ準備

データ準備はターゲット検出の最初のステップであり、データ収集、データ クリーニング、データのラベル付けなどが含まれます。 。データ準備フェーズの品質は、モデルの精度と堅牢性に直接影響します。

2. モデル構築

モデル構築はターゲット検出の中核となるステップであり、適切なモデル アーキテクチャの選択、損失関数の設計が含まれます。 、ハイパーパラメータの設定など。現在、深層学習で一般的に使用されているターゲット検出モデルには、Faster R-CNN、YOLO、SSD などが含まれます。

3. モデル トレーニング

モデル トレーニングとは、モデルの精度と堅牢性を向上させるために、注釈付きデータを使用してモデルをトレーニングすることを指します。モデルのトレーニング プロセスでは、適切な最適化アルゴリズムの選択、学習率の設定、データ強化の実行などを行う必要があります。

4. モデル テスト

モデル テストとは、テスト データを使用してモデルのパフォーマンスを評価し、モデルを最適化することを指します。モデルのテストでは、適合率、再現率、精度、F1値などのモデルの評価指標を計算する必要があります。同時に、手動検査とエラー修正のために認識結果を視覚化する必要があります。

3. 例

Faster R-CNN を例として、ターゲット検出の実装手順を紹介します。

1. PASCAL VOC、COCO などのラベル付きデータセットを収集します。データセットをクリーンアップして、重複データ、欠落データ、その他の不良データを削除します。カテゴリ、場所、その他の情報を含むデータ セットにラベルを付けます。

2. 領域提案ネットワーク (RPN) とターゲット分類ネットワークの 2 つの段階を含む Faster R-CNN など、適切なモデル アーキテクチャを選択します。 RPN 段階では、畳み込みニューラル ネットワークを使用して画像からいくつかの候補領域を抽出します。ターゲット分類ネットワークでは、各候補領域が分類および回帰されて、最終的なターゲット検出結果が得られます。同時に、マルチタスク損失関数などの損失関数がモデルを最適化するように設計されます。

3. アノテーション付きデータセットを使用してモデルをトレーニングし、損失関数を最適化します。トレーニング プロセス中に、確率的勾配降下法などの最適化アルゴリズムを使用してモデル パラメーターが調整されます。同時に、ランダムなトリミングや回転などのデータ拡張が実行され、データの多様性が高まり、モデルの堅牢性が向上します。

4. テスト データ セットを使用してモデルを評価し、モデルを最適化します。精度、再現率、精度、F1 値などのモデル評価指標を計算します。認識結果を視覚化して手動検査とエラー修正を行います。

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