ในขอบเขตของเครือข่ายประสาทส่วนประกอบต่าง ๆ มีบทบาทสำคัญในการกำหนดประสิทธิภาพและประสิทธิภาพของระบบโดยรวม องค์ประกอบสำคัญอย่างหนึ่งที่ทำให้เกิดคลื่นในช่วงเวลาที่ผ่านมาคือหัวยึด ในฐานะซัพพลายเออร์ที่น่าภาคภูมิใจของหัวหน้าผู้ประกาศข่าวฉันรู้สึกตื่นเต้นที่จะเจาะลึกลงไปในความซับซ้อนของการทำงานของผู้ประกาศข่าวในเครือข่ายประสาทและให้ความกระจ่างเกี่ยวกับความสำคัญของพวกเขา
ทำความเข้าใจกับเครือข่ายประสาท
ก่อนที่เราจะกระโดดเข้าไปในรายละเอียดของหัวยึดมันเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องมีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับเครือข่ายประสาท เครือข่ายประสาทเป็นชุดของอัลกอริทึมแบบจำลองอย่างหลวมหลังจากสมองมนุษย์ออกแบบมาเพื่อรับรู้รูปแบบ พวกเขาตีความข้อมูลทางประสาทสัมผัสผ่านการรับรู้ของเครื่องจักรการติดฉลากหรือการจัดกลุ่มอินพุตดิบ รูปแบบที่พวกเขารับรู้นั้นเป็นตัวเลขที่มีอยู่ในเวกเตอร์ซึ่งต้องแปลข้อมูลจริงทั้งหมด - ไม่ว่าจะเป็นภาพเสียงข้อความหรืออนุกรมเวลาจะต้องแปล
เครือข่ายประสาททั่วไปประกอบด้วยเลเยอร์อินพุตชั้นที่ซ่อนอยู่หนึ่งชั้นหรือมากกว่าและเลเยอร์เอาต์พุต แต่ละชั้นประกอบด้วยเซลล์ประสาทหลายเซลล์และเซลล์ประสาทเหล่านี้เชื่อมต่อกันผ่านการเชื่อมต่อถ่วงน้ำหนัก น้ำหนักจะถูกปรับระหว่างกระบวนการฝึกอบรมเพื่อลดความแตกต่างระหว่างเอาต์พุตที่คาดการณ์ไว้และเอาต์พุตจริง
หัวสมอคืออะไร?
หนึ่งหัวยึดในบริบทของเครือข่ายประสาทเป็นโมดูลเฉพาะที่มักใช้ในงานตรวจจับวัตถุ การตรวจจับวัตถุเป็นกระบวนการของการระบุและการแปลวัตถุที่น่าสนใจในภาพหรือวิดีโอ หัวยึดได้รับการออกแบบมาเพื่อทำนายการมีอยู่ของวัตถุในตำแหน่งที่แตกต่างกันเครื่องชั่งและอัตราส่วนภาพภายในภาพ
Anchor Heads ทำงานอย่างไร
การสร้างสมอเรือ
ขั้นตอนแรกในการทำงานของหัวยึดคือการสร้างจุดยึด Anchors เป็นกล่องที่กำหนดไว้ล่วงหน้าซึ่งมีเครื่องชั่งและอัตราส่วนภาพที่แตกต่างกันซึ่งวางไว้ในช่วงเวลาปกติในแผนที่คุณลักษณะของภาพ จุดยึดเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับกระบวนการตรวจจับ ตัวอย่างเช่นในแผนที่คุณสมบัติขนาด (h \ times w) เราสามารถสร้างจุดยึดหลายตัวที่แต่ละเซลล์กริด จำนวนจุดยึดต่อเซลล์กริดขึ้นอยู่กับจำนวนของเครื่องชั่งและอัตราส่วนภาพที่เราเลือก
สมมติว่าเรามี (k) อัตราส่วนต่าง ๆ และ (s) เครื่องชั่งที่แตกต่างกัน จากนั้นในแต่ละเซลล์กริดเราจะมีจุดยึด (k \ times s) จุดยึดเหล่านี้ครอบคลุมขนาดวัตถุและรูปร่างที่เป็นไปได้ที่หลากหลายเพิ่มโอกาสในการตรวจจับวัตถุในมิติต่าง ๆ
การสกัดคุณลักษณะ
เมื่อแองเคอร์ถูกสร้างขึ้นแล้วหัวยึดจะดึงคุณสมบัติออกจากแผนที่คุณลักษณะที่ตำแหน่งที่สอดคล้องกับจุดยึดแต่ละอัน คุณสมบัติเหล่านี้จะใช้เพื่อทำนายว่าวัตถุมีอยู่ภายในกล่องขอบเขตของสมอและถ้าเป็นเช่นนั้นตำแหน่งที่แน่นอนและคลาสของวัตถุ
กระบวนการสกัดคุณลักษณะมักเกี่ยวข้องกับเลเยอร์ convolutional ที่ออกแบบมาเพื่อจับภาพข้อมูลทั้งในท้องถิ่นและระดับโลกเกี่ยวกับวัตถุ เลเยอร์ convolutional เหล่านี้ได้รับการฝึกฝนให้เรียนรู้คุณสมบัติที่เกี่ยวข้องที่แยกแยะคลาสต่าง ๆ ของวัตถุ
การจำแนกประเภทและการถดถอย
หลังจากการแยกฟีเจอร์แล้วหัวยึดจะทำสองภารกิจหลัก: การจำแนกและการถดถอย
การจำแนกประเภท: งานการจำแนกประเภทคือการพิจารณาว่าจุดยึดมีวัตถุหรือเป็นเพียงพื้นหลัง โดยทั่วไปจะทำโดยใช้เลเยอร์ softmax ที่ส่งออกการกระจายความน่าจะเป็นผ่านคลาสรวมถึงคลาสพื้นหลัง ตัวอย่างเช่นหากเราตรวจพบรถยนต์คนเดินเท้าและจักรยานชั้น softmax จะส่งออกความน่าจะเป็นที่สมอมีรถยนต์คนเดินเท้าจักรยานหรือเป็นเพียงพื้นหลัง
การถดถอย: งานการถดถอยคือการปรับแต่งตำแหน่งและขนาดของกล่องขอบเขตของสมอเพื่อให้พอดีกับวัตถุจริงได้ดีขึ้น สิ่งนี้ทำได้โดยการทำนายการชดเชยในพิกัดกลางความกว้างและความสูงของกล่องยึด ออฟเซ็ตเหล่านี้จะถูกใช้เพื่อปรับกล่องจุดยึดให้แนบวัตถุที่แม่นยำยิ่งขึ้น
การปราบปรามสูงสุด -
หลังจากขั้นตอนการจำแนกและการถดถอยเราอาจจบลงด้วยกล่องขอบเขตที่ทับซ้อนกันหลายกล่องที่ทำนายวัตถุเดียวกัน ในการกำจัดกล่องที่ซ้ำซ้อนเหล่านี้จะใช้กระบวนการที่เรียกว่าไม่ใช่การปราบปรามสูงสุด (NMS) NMS เลือกกล่องขอบเขตที่มีคะแนนความมั่นใจสูงสุดและระงับกล่องอื่น ๆ ทั้งหมดที่มีการทับซ้อนกันสูง (โดยปกติจะวัดโดยสี่แยกเหนือ Union, IOU) ด้วยกล่องที่เลือก
ความสำคัญของการยึดหัวในเครือข่ายประสาท
Anchor Heads มีข้อดีหลายประการในงานตรวจจับวัตถุ
ความยืดหยุ่น
ด้วยการใช้แองเคอร์ที่มีสเกลและอัตราส่วนที่แตกต่างกันหัวยึดสามารถจัดการวัตถุที่มีขนาดและรูปร่างต่าง ๆ สิ่งนี้ทำให้เหมาะสำหรับการตรวจจับวัตถุในสถานการณ์ที่หลากหลายตั้งแต่วัตถุขนาดเล็กในภาพขนาดใหญ่ไปจนถึงวัตถุขนาดใหญ่ในภาพขนาดเล็ก
ประสิทธิภาพ
หัวยึดมีประสิทธิภาพในการคำนวณเนื่องจากพวกเขาทำงานบนชุดยึดที่กำหนดไว้ล่วงหน้า สิ่งนี้จะช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการตรวจจับเมื่อเทียบกับวิธีการที่พยายามค้นหาวัตถุในวิธีที่ไม่มีข้อ จำกัด
ความแม่นยำสูง
การรวมกันของการจำแนกประเภทและงานการถดถอยในหัวยึดช่วยให้การตรวจจับวัตถุที่แม่นยำ ขั้นตอนการถดถอยช่วยปรับแต่งกล่องขอบเขตในขณะที่ขั้นตอนการจำแนกประเภททำให้มั่นใจได้ว่าคลาสที่ถูกต้องจะถูกกำหนดให้กับแต่ละวัตถุ
แอปพลิเคชันของหัวยึด
หัวยึดมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในแอปพลิเคชันต่าง ๆ รวมถึง:
ยานพาหนะอิสระ
ในยานพาหนะอิสระการตรวจจับวัตถุมีความสำคัญสำหรับงานต่าง ๆ เช่นการตรวจจับคนเดินเท้าการตรวจจับยานพาหนะและการรับรู้ป้ายจราจร Anchor Heads สามารถช่วยในการตรวจจับวัตถุเหล่านี้ได้อย่างแม่นยำในเวลาจริงเพื่อให้มั่นใจถึงความปลอดภัยและประสิทธิภาพของยานพาหนะ
ระบบเฝ้าระวัง
ระบบเฝ้าระวังขึ้นอยู่กับการตรวจจับวัตถุเพื่อตรวจสอบและวิเคราะห์การเคลื่อนไหวของผู้คนและวัตถุในพื้นที่ที่กำหนด หัวยึดสามารถใช้ในการตรวจจับผู้บุกรุกตรวจสอบการไหลของการจราจรและระบุกิจกรรมที่น่าสงสัย
การถ่ายภาพทางการแพทย์
ในการถ่ายภาพทางการแพทย์การตรวจจับวัตถุใช้เพื่อระบุโรคเนื้องอกและความผิดปกติอื่น ๆ ในรังสี X - การสแกน CT และภาพ MRI Anchor Heads สามารถช่วยในการตรวจจับวัตถุเหล่านี้ได้อย่างแม่นยำช่วยแพทย์ในการวินิจฉัยและการวางแผนการรักษา
ส่วนประกอบที่เกี่ยวข้องในเครื่องจักรก่อสร้าง
เช่นเดียวกับที่หัวหน้าผู้ยึดมีความสำคัญในเครือข่ายประสาทนอกจากนี้ยังมีส่วนประกอบสำคัญในเครื่องจักรก่อสร้าง ตัวอย่างเช่นไฟล์การขุดเจาะแกนหมุนโรตารี่เป็นส่วนสำคัญของแท่นขุดเจาะ มันให้แรงหมุนที่จำเป็นในการขับเคลื่อนเจาะแกนสำหรับการขุดเจาะลงไปที่พื้น ส่วนประกอบเหล่านี้ทำงานร่วมกันเพื่อให้แน่ใจว่าการทำงานของเครื่องจักรก่อสร้างมีประสิทธิภาพคล้ายกับความแตกต่างของส่วนประกอบในเครือข่ายประสาททำงานร่วมกันเพื่อให้ได้การตรวจจับวัตถุที่แม่นยำ
ทำไมต้องเลือกหัวยึดของเรา
ในฐานะซัพพลายเออร์ของหัวหน้าผู้ประกาศข่าวเราภูมิใจในการนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพสูง หัวยึดของเราได้รับการออกแบบโดยใช้เทคโนโลยีล่าสุดและได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับประสิทธิภาพและความแม่นยำ เรามีทีมผู้เชี่ยวชาญที่ทำงานอย่างต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงการออกแบบและการทำงานของผลิตภัณฑ์ของเรา
หัวสมอของเราสามารถปรับแต่งได้สูงเช่นกัน เราสามารถปรับจำนวนเครื่องชั่งอัตราส่วนภาพและพารามิเตอร์อื่น ๆ ตามข้อกำหนดเฉพาะของโครงการของคุณ ไม่ว่าคุณจะทำงานในโครงการวิจัยขนาดเล็กหรือแอปพลิเคชั่นอุตสาหกรรมขนาดใหญ่เราสามารถจัดหาจุดยึดที่เหมาะสมสำหรับคุณ
ติดต่อเราเพื่อรับการจัดซื้อ
หากคุณมีความสนใจในหัวยึดของเราหรือมีคำถามใด ๆ เกี่ยวกับวิธีการทำงานในเครือข่ายประสาทเราขอแนะนำให้คุณติดต่อเรา เราพร้อมที่จะมีการอภิปรายเชิงลึกเกี่ยวกับความต้องการของคุณและให้โซลูชั่นที่ดีที่สุดแก่คุณ ติดต่อเราเพื่อเริ่มกระบวนการจัดซื้อและนำโครงการตรวจจับวัตถุของคุณไปอีกระดับ
การอ้างอิง
- Redmon, J. , & Farhadi, A. (2018) YOLOV3: การปรับปรุงที่เพิ่มขึ้น arxiv preprint arxiv: 1804.02767
- Ren, S. , He, K. , Girshick, R. , & Sun, J. (2015) เร็วกว่า R - CNN: ไปสู่การตรวจจับวัตถุจริง - เวลาด้วยเครือข่ายข้อเสนอภูมิภาค ความก้าวหน้าในระบบการประมวลผลข้อมูลระบบประสาท
- Lin, Ty, Goyal, P. , Girshick, R. , เขา, K. , & Dollár, P. (2017) การสูญเสียโฟกัสสำหรับการตรวจจับวัตถุหนาแน่น การดำเนินการประชุมนานาชาติ IEEE เรื่องวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์