R-CNN vs R-CNN FAST vs R-CNN 더 빠른 VS YOLO- 분석 Vidhya

객체 감지 : R-CNN에서 Yolo까지-컴퓨터 비전을 통한 여정

컴퓨터가 볼뿐만 아니라 이미지를 이해한다고 상상해보십시오. 이것은 컴퓨터 비전의 중추적 인 영역 인 객체 감지의 본질입니다. 바쁜 거리를 탐색하는 자율 주행 자동차에서 위협을 식별하는 보안 시스템에 이르기까지 물체 감지는 조용히 순조롭고 정확한 운영을 보장합니다.

그러나 컴퓨터는 어떻게 식별 된 객체로 픽셀을 변환합니까? 이 기사는 객체 감지 알고리즘의 진화를 탐구하여 R-CNN에서 Yolo까지의 진행 상황을 차트로, 일부 영역에서 인간 능력을 넘어 기계 비전을 밀어 넣은 중요한 속도 분야의 트레이드 오프를 강조합니다.

다루는 주요 영역 :

• 객체 감지 및 컴퓨터 비전의 중요성 소개.
• 물체 감지 알고리즘의 진화 : R-CNN에서 Yolo.
• R-CNN, 빠른 R-CNN, 더 빠른 R-CNN 및 Yolo에 대한 자세한 설명 : 메커니즘, 강점 및 약점.
• 각 알고리즘의 실제 응용 프로그램.

목차 :

• R-CNN 가족 : 혁신의 역사
  • R-CNN : 획기적인
  • 빠른 R-CNN : 속도와 정확도가 결합되었습니다
  • 더 빠른 R-CNN : 빠른 지역 제안
• Yolo : 한 눈에
• 알고리즘 비교 : 객체 감지의 진화
• 객체 감지의 미래 : 경계 추진
  • 감지 할 차례
• 자주 묻는 질문

R-CNN 가족 : 혁신의 역사

R-CNN (CNN 기능이있는 영역) : 개척자

2014 년에 도입 된 R-CNN은 객체 감지에 혁명을 일으켰습니다. 그 과정 :

1. 선택적 검색을 사용하여 지역 제안서 (약 2000 년경)를 생성합니다.
2. 각 영역에서 CNN 기능을 추출합니다.
3. SVM 분류기를 사용하여 영역을 분류합니다.

장점	제한
이전 방법보다 정확도가 상당히 높습니다	매우 느리게 (이미지 당 47 초)
기능 추출을 위해 CNN의 전력을 활용했습니다	다단계 파이프 라인, 엔드 투 엔드 훈련을 방해합니다

실제 응용 프로그램 : R-CNN을 사용하여 그릇에 과일을 식별한다고 상상해보십시오. 그것은 수많은 지역을 제안하고, 각각 개별적으로 분석하며, 각 사과와 오렌지의 위치를 ​​정확히 찾아냅니다.

빠른 R-CNN : 속도와 정확도가 결합되었습니다

빠른 R-CNN은 정확도를 희생하지 않고 R-CNN의 속도 문제를 해결했습니다.

1. CNN을 통해 전체 이미지를 한 번 처리합니다.
2. ROI 풀링을 사용하여 각 지역 제안에 대한 기능을 추출합니다.
3. 분류 및 경계 상자 회귀 분석을 위해 SoftMax 레이어를 사용합니다.

장점	제한
R-CNN보다 실질적으로 빠릅니다 (이미지 당 2 초)	외부 지역 제안, 병목 현상에 의존합니다
단일 단계 교육
감지 정확도 향상

실제 응용 프로그램 : 소매에서 빠른 R-CNN은 선반에서 제품을 신속하게 식별하고 찾아 재고 관리를 간소화합니다.

더 빠른 R-CNN : 빠른 지역 제안

더 빠른 R-CNN은 지역 제안 네트워크 (RPN)를 도입하여 엔드 투 엔드 교육을 가능하게했습니다.

1. 완전히 컨볼 루션 네트워크를 사용하여 지역 제안을 생성합니다.
2. 감지 네트워크와 함께 전체 이미지 컨볼 루션 기능을 공유합니다.
3. RPN과 빠른 R-CNN을 동시에 훈련시킵니다.

장점	제한
거의 실시간 성능 (5 fps)	모든 하드웨어에서 실시간 애플리케이션에 충분하지 않습니다
지역 제안이 개선되어 정확도가 높습니다
전체 엔드 투 엔드 훈련 가능

실제 응용 프로그램 : 자율 주행에서 더 빠른 R-CNN은 차량, 보행자 및 도로 표지판을 거의 실시간으로 실시간으로 감지하고 분류하여 빠른 의사 결정을 위해 필수적입니다.

Yolo : 한 눈에

Yolo (한 번만 보이면) 단일 회귀 문제로 취급하여 물체 탐지를 혁신했습니다.

1. 이미지를 그리드로 나눕니다.
2. 각 그리드 셀의 경계 상자 및 클래스 확률을 예측합니다.
3. 전체 이미지에서 단일 전진 패스를 수행합니다.

장점	제한
매우 빠른 (45155 fps)	작은 물체 또는 특이한 종횡비로 어려움을 겪습니다
비디오 스트리밍을 실시간으로 처리합니다
일반화 가능한 객체 표현을 배웁니다

실제 응용 프로그램 : Yolo는 스포츠 분석에서 뛰어나 여러 플레이어와 공을 실시간으로 추적하여 즉각적인 게임 분석을 위해 실시간으로 추적합니다.

알고리즘 비교 : 객체 감지의 진화

객체 감지의 미래 : 경계 추진

R-CNN에서 Yolo까지의 여정은 놀라운 진전을 보여줍니다. 그러나 연구에 중점을 둔 연구는 계속됩니다.

1. 단순화 된 탐지를위한 앵커가없는 검출기.
2. 강화 된 기능 추출을위한주의 메커니즘.
3. 자율 주행과 같은 응용 분야의 3D 객체 감지.
4. Edge Devices 및 IoT 응용 프로그램의 가벼운 모델.

감지 할 차례

물체 감지는 더 이상 연구 실험실에 국한되지 않습니다. 접근성은 개발자, 학생 및 애호가가 혁신적인 응용 프로그램을 만들 수 있도록 힘을 실어줍니다.

자주 묻는 질문

Q1. 객체 감지 란 무엇입니까? A : 객체 감지는 이미지 나 비디오 내에서 시각적 객체를 식별하고 분류합니다.

Q2. R-CNN은 어떻게 작동합니까? A : R-CNN은 지역 제안, CNN 기능 추출 및 SVM 분류를 사용합니다.

Q3. 빠른 R-CNN의 주요 개선은 무엇입니까? A : 빠른 R-CNN은 ROI 풀링을 사용하여 전체 이미지를 한 번 처리하여 정확도를 유지하면서 속도가 크게 증가합니다.

Q4. 더 빠른 R-CNN은 어떻게 다릅니 까? A : 더 빠른 R-CNN은 RPN을 도입하여 엔드 투 엔드 교육 및 거의 실시간 성능을 가능하게합니다.

Q5. Yolo를 독특하게 만드는 이유는 무엇입니까? A : Yolo는 객체 감지를 단일 회귀 문제로 취급하여 단일 전진 패스를 통해 극도의 속도를 달성합니다.

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