Small object detection
ছোট বস্তু সনাক্তকরণ হল বস্তু সনাক্তকরণের একটি নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে যেখানে ডিজিটাল চিত্র এবং ভিডিওতে ছোট বস্তু সনাক্ত করার জন্য বিভিন্ন কৌশল নিযুক্ত করা হয়। "ছোট বস্তু" হল এমন বস্তু যার ইনপুট ইমেজে একটি ছোট পিক্সেল পদচিহ্ন থাকে। বায়বীয় চিত্রের মতো ক্ষেত্রে, ছোট বস্তুর কারণে অত্যাধুনিক বস্তু সনাক্তকরণ কৌশলগুলি কম সঞ্চালিত হয়। ব্যবহার ছোট বস্তু সনাক্তকরণের বিভিন্ন ক্ষেত্রে প্রয়োগ রয়েছে যেমন ভিডিও নজরদারি (ট্রাফিক ভিডিও নজরদারি, ছোট বস্তু পুনরুদ্ধার, অসঙ্গতি সনাক্তকরণ, সামুদ্রিক নজরদারি, ড্রোন জরিপ, ট্রাফিক প্রবাহ বিশ্লেষণ এবং বস্তু ট্র্যাকিং। ছোট বস্তুর সমস্যা আধুনিক দিনের বস্তু সনাক্তকরণ অ্যালগরিদম যেমন ইউ অনলি লুক ওয়ান্স (ওয়াই. ও. এল. ও) বৈশিষ্ট্যগুলি শেখার জন্য কনভোলিউশন স্তরগুলি ব্যাপকভাবে ব্যবহার করে। কোনও বস্তু যখন কনভোলিউশন স্তরগুলির মধ্য দিয়ে যায়, তখন তার আকার হ্রাস পায়। অতএব, ছোট বস্তুটি বেশ কয়েকটি স্তরের পরে অদৃশ্য হয়ে যায় এবং সনাক্ত করা যায় না। কখনও কখনও, কোনও বস্তুর ছায়া বস্তুর একটি অংশ হিসাবে সনাক্ত করা হয়। সুতরাং, বাউন্ডিং বাক্সের স্থাপন একটি বস্তুর পরিবর্তে একটি ছায়ার চারপাশে কেন্দ্র করে থাকে। যানবাহন সনাক্তকরণের ক্ষেত্রে, পথচারী এবং দু "চাকার সনাক্তকরণ এর কারণে ক্ষতিগ্রস্ত হয়। বর্তমানে আকাশ থেকে তোলা ছবিতে ড্রোন ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। এগুলি হার্ডওয়্যার (সেন্সর) এবং সফ্টওয়্যার (অ্যালগরিদম) দিয়ে সজ্জিত যা তাদের উড্ডয়নের সময় একটি নির্দিষ্ট স্থিতিশীল অবস্থান বজায় রাখতে সহায়তা করে। বাতাসের পরিস্থিতিতে, ড্রোনটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে তার অবস্থান বজায় রাখার জন্য সূক্ষ্ম পদক্ষেপ নেয় এবং এটি সীমানার কাছাকাছি দৃশ্য পরিবর্তন করে। এটি সম্ভব যে কিছু নতুন বস্তু চিত্রের সীমানার কাছাকাছি উপস্থিত হতে পারে। সামগ্রিকভাবে, এগুলি শ্রেণীবিভাগ, সনাক্তকরণ এবং শেষ পর্যন্ত সঠিকতা অনুসরণকে প্রভাবিত করে। পদ্ধতি ছোট বস্তু সনাক্ত করার জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি রয়েছে, যা তিনটি বিভাগের অধীনে পড়েঃ বিদ্যমান কৌশলগুলির উন্নতি বিদ্যমান কৌশলগুলির সাহায্যে ছোট বস্তু সনাক্ত করার বিভিন্ন উপায় রয়েছে। এর মধ্যে কয়েকটি নীচে উল্লেখ করা হয়েছে, একটি ডেটা সেট নির্বাচন করা যাতে ছোট ছোট বস্তু রয়েছে মেশিন লার্নিং মডেলের আউটপুট নির্ভর করে "এটি কতটা ভালভাবে প্রশিক্ষিত" তার উপর। সুতরাং, এই ধরনের বস্তু সনাক্ত করার জন্য ডেটা সেটে অবশ্যই ছোট ছোট বস্তু অন্তর্ভুক্ত থাকতে হবে। এছাড়াও, ইয়োলো-র মতো আধুনিক সময়ের আবিষ্কারকগুলি নোঙ্গরের উপর নির্ভর করে। YOLO-র সর্বশেষ সংস্করণগুলি (YOLOv5 থেকে শুরু করে) ডেটা সেটে বস্তুর আকারের প্রকৃতির উপর ভিত্তি করে ভাল নোঙ্গর খুঁজে পেতে একটি স্বয়ংক্রিয় নোঙ্গর অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। অতএব, ডেটা সেটে ছোট বস্তু থাকা বাধ্যতামূলক। প্রয়োজন হলে বর্ধিতকরণের মাধ্যমে আরও তথ্য তৈরি করা ডিপ লার্নিং মডেলগুলিতে কোটি কোটি নিউরন থাকে যা প্রশিক্ষণের পরে কিছু ওজনে স্থির হয়ে যায়। অতএব, উন্নত প্রশিক্ষণের জন্য এর জন্য প্রচুর পরিমাণে পরিমাণগত এবং গুণগত তথ্যের প্রয়োজন হয়। ডেটা বর্ধন একটি বিদ্যমান ডেটা সেট থেকে আরও বৈচিত্র্যময় ডেটা তৈরি করার জন্য দরকারী কৌশল। ইমেজ ক্যাপচার রেজোলিউশন এবং মডেলের ইনপুট রেজোলিউশন বৃদ্ধি করা এগুলি বস্তু থেকে আরও বৈশিষ্ট্য পেতে এবং শেষ পর্যন্ত তাদের কাছ থেকে সেরাটি শিখতে সহায়তা করে। উদাহরণস্বরূপ, 1280 x 1280 রেজোলিউশনের ছবিতে একটি বাইক অবজেক্টের 640 x 640 রেজোলিউশনের চেয়ে বেশি বৈশিষ্ট্য রয়েছে। স্বয়ংক্রিয় লার্নিং অ্যাঙ্কর ছোট বস্তু সনাক্তকরণে অ্যাঙ্করের আকার নির্বাচন করা গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এটি হাতে বাছাই করার পরিবর্তে, ডেটা সেটের উপর ভিত্তি করে এটি সনাক্ত করে এমন অ্যালগরিদম ব্যবহার করুন। YOLOv5 নোঙ্গরের আকার নির্ধারণ করতে একটি কে-মিনস অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। প্রশিক্ষণের সময় টাইলিং পদ্ধতি এবং অত্যাধুনিক অবজেক্ট ডিটেক্টর শুধুমাত্র ছবির নির্দিষ্ট আকারের অনুমতি দেয় এবং সেই অনুযায়ী ইনপুট চিত্রের আকার পরিবর্তন করে। এই পরিবর্তনটি ছবির ছোট ছোট বস্তুগুলিকে বিকৃত করতে পারে। টাইলিং পদ্ধতি সাহায্য করে যখন কোনও ছবির মডেলের নির্দিষ্ট ইনপুট আকারের তুলনায় উচ্চ রেজোলিউশন থাকে; এটিকে স্কেল করার পরিবর্তে, ছবিটি টাইলে বিভক্ত করা হয় এবং তারপর প্রশিক্ষণে ব্যবহার করা হয়। অনুমানের সময়ও একই পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়। ফিচার পিরামিড নেটওয়ার্ক (এফ. পি. এন) বহু-মাত্রায় বৈশিষ্ট্য শেখার জন্য একটি ফিচার পিরামিড নেটওয়ার্ক ব্যবহার করুনঃ যেমন, টুইন ফিচার পিরামিড নেটওয়ার্ক (টি. এফ. পি. এন), এক্সটেন্ডেড ফিচার পিরামিড নেটওয়ার্ক (ই. এফ. পি. এন)। এফপিএন কনভোলিউশন স্তরগুলির বিরুদ্ধে ছোট বস্তুর বৈশিষ্ট্যগুলি বজায় রাখতে সহায়তা করে। অ্যাড-অন কৌশলগুলি বিদ্যমান পদ্ধতিগুলি সংশোধন করার পরিবর্তে, কিছু অ্যাড-অন কৌশল রয়েছে, যা ছোট বস্তু সনাক্ত করার জন্য বিদ্যমান পদ্ধতির উপরে সরাসরি স্থাপন করা যেতে পারে। এরকম একটি কৌশল হল স্লাইসিং এইডেড হাইপার ইনফারেন্স (এসএএইচআই)। ছবিটি বিভিন্ন আকারের একাধিক ওভারল্যাপিং প্যাচগুলিতে কাটা হয়। হাইপার-প্যারামিটারগুলি তাদের মাত্রা নির্ধারণ করে। তারপর সূক্ষ্ম-সুরকরণের সময় দিক অনুপাত বজায় রাখার সময় প্যাচগুলি পুনরায় আকার দেওয়া হয়। এই প্যাচগুলি মডেলটিকে প্রশিক্ষণের জন্য সরবরাহ করা হয়। ছোট বস্তু সনাক্তকরণের জন্য সু-অনুকূলিত কৌশল বিভিন্ন গভীর শিক্ষার কৌশল উপলব্ধ রয়েছে যা এই ধরনের বস্তু সনাক্তকরণ সমস্যার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করেঃ যেমন, ফিচার-ফিউজড এসএসডি, ইয়োলো-জেড। এই ধরনের পদ্ধতিগুলি "কনভোলিউশন নেটওয়ার্কের মধ্য দিয়ে যাওয়ার সময় ছোট বস্তুর বৈশিষ্ট্যগুলি কীভাবে বজায় রাখা যায়"-এর উপর কাজ করে। অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশন ভিড় গণনা যানবাহন পুনরায় সনাক্তকরণ প্রাণী সনাক্তকরণ মাছ সনাক্তকরণ আরও দেখুন কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক আইন প্রয়োগকারী সংস্থায় ইউএভি-র ব্যবহার আন্ডারওয়াটার কম্পিউটার ভিশন ইন্টেলিজেন্ট ট্রান্সপোর্টেশন সিস্টেম রেফারেন্স বাহ্যিক লিঙ্ক চীনের তিয়ানজিন বিশ্ববিদ্যালয়ের ল্যাব অফ মেশিন লার্নিং অ্যান্ড ডেটা মাইনিং-এ এআইএসকেওয়াইওয়াইই টিমের ভিসড্রোন ডেটাসেট। ইমেজ সেন্সর ইমেজিং