컴퓨터 비전에서 딥러닝의 표적 탐지 적용

객체 감지는 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 작업입니다. 그 목표는 이미지나 비디오에서 특정 객체를 식별하고 해당 객체의 위치와 카테고리에 레이블을 지정하는 것입니다. 딥 러닝은 객체 감지, 특히 CNN(컨볼루션 신경망) 기반 방법에서 큰 성공을 거두었습니다. 이 글에서는 컴퓨터 비전 딥러닝 타겟 감지의 개념과 구현 단계를 소개합니다.

1. 개념

1. 표적 탐지의 정의

표적 탐지는 이미지나 영상을 통해 특정 물체를 식별하고 해당 물체의 위치와 카테고리에 라벨을 붙이는 것입니다. 이미지 분류 및 객체 감지와 비교할 때 대상 감지에는 여러 객체를 찾아야 하므로 더 어렵습니다.

2. 표적 탐지 적용

표적 탐지는 스마트 홈, 스마트 교통, 보안 모니터링, 의료 영상 분석 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. 그 중 자율주행 분야에서 목표물 탐지는 환경 인식과 의사결정을 위한 중요한 기반이다.

3. 표적 탐지 평가 지표

표적 탐지 평가 지표에는 주로 정밀도, 재현율, 정확도, F1 값 등이 포함됩니다. 그 중 정밀도는 감지된 객체 중 실제 객체가 차지하는 비율을 의미합니다. 즉, 감지된 객체 중 올바르게 분류된 객체가 차지하는 비율은 실제로 감지된 실제 객체의 수에 대해 올바르게 감지된 실제 객체의 비율을 나타냅니다. 정확도(accuracy rate)는 감지된 전체 개체 수에 대한 올바르게 분류된 개체 수의 비율을 나타내며, F1 값은 정밀도와 재현율의 조화 평균입니다.

2. 구현 단계

표적 탐지의 구현 단계에는 주로 데이터 준비, 모델 구성, 모델 훈련 및 모델 테스트와 같은 여러 단계가 포함됩니다.

1. 데이터 준비

데이터 준비는 데이터 수집, 데이터 정리, 데이터 라벨링 등을 포함하는 표적 탐지의 첫 번째 단계입니다. 데이터 준비 단계의 품질은 모델의 정확성과 견고성에 직접적인 영향을 미칩니다.

2. 모델 구축

모델 구축은 적절한 모델 아키텍처 선택, 손실 함수 설계, 하이퍼파라미터 설정 등을 포함하는 타겟 탐지의 핵심 단계입니다. 현재 딥러닝에서 일반적으로 사용되는 타겟 탐지 모델에는 Faster R-CNN, YOLO, SSD 등이 있습니다.

3. 모델 훈련

모델 훈련은 모델의 정확성과 견고성을 향상시키기 위해 주석이 달린 데이터를 사용하여 모델을 훈련하는 것을 말합니다. 모델 훈련 과정에서는 적절한 최적화 알고리즘 선택, 학습률 설정, 데이터 향상 수행 등이 필요합니다.

4. 모델 테스트

모델 테스트는 테스트 데이터를 사용하여 모델 성능을 평가하고 모델 최적화를 수행하는 것을 의미합니다. 모델 테스트에서는 정밀도, 재현율, 정확도, F1 값 등 모델의 평가 지표를 계산해야 합니다. 동시에 수동 검사 및 오류 수정을 위해 인식 결과를 시각화해야 합니다.

3. 예제

Faster R-CNN을 예로 들어 표적 탐지 구현 단계를 소개합니다.

1. PASCAL VOC, COCO 등 레이블이 지정된 데이터 세트를 수집합니다. 중복, 누락 및 기타 잘못된 데이터를 제거하려면 데이터 세트를 정리하십시오. 카테고리, 위치 및 기타 정보를 포함하여 데이터 세트에 라벨을 지정합니다.

2 RPN(지역 제안 네트워크)과 대상 분류 네트워크의 두 단계를 포함하는 Faster R-CNN과 같은 적절한 모델 아키텍처를 선택합니다. RPN 단계에서는 컨볼루션 신경망을 사용하여 이미지에서 여러 후보 영역을 추출합니다. 표적 분류 네트워크에서는 각 후보 지역을 분류하고 회귀하여 최종 표적 탐지 결과를 얻는다. 동시에 다중 작업 손실 함수와 같은 손실 함수가 모델을 최적화하도록 설계되었습니다.

3. 주석이 달린 데이터 세트를 사용하여 모델을 훈련하고 손실 기능을 최적화합니다. 훈련 과정에서 확률적 경사하강법과 같은 최적화 알고리즘을 사용하여 모델 매개변수를 조정합니다. 동시에 데이터 다양성을 높이고 모델 견고성을 향상시키기 위해 무작위 자르기, 회전 등과 같은 데이터 향상이 수행됩니다.

4. 테스트 데이터 세트를 사용하여 모델을 평가하고 최적화합니다. 정밀도, 재현율, 정확도, F1 값 등과 같은 모델 평가 지표를 계산합니다. 수동 검사 및 오류 수정을 위해 인식 결과를 시각화합니다.

위 내용은 컴퓨터 비전에서 딥러닝의 표적 탐지 적용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!