Features from accelerated segment test
એક્સિલરેટેડ સેગમેન્ટ ટેસ્ટ (એફ. એ. એસ. ટી.) ની સુવિધાઓ એ ખૂણા શોધવાની પદ્ધતિ છે, જેનો ઉપયોગ સુવિધા બિંદુઓને બહાર કાઢવા માટે થઈ શકે છે અને પછીથી ઘણા કમ્પ્યુટર વિઝન કાર્યોમાં વસ્તુઓને ટ્રેક કરવા અને મેપ કરવા માટે થાય છે. ફાસ્ટ કોર્નર ડિટેક્ટર મૂળરૂપે એડવર્ડ રોસ્ટન અને ટોમ ડ્રમંડ દ્વારા વિકસાવવામાં આવ્યું હતું, અને તે 2006 માં પ્રકાશિત થયું હતું. ફાસ્ટ કોર્નર ડિટેક્ટરનો સૌથી આશાસ્પદ ફાયદો તેની કોમ્પ્યુટેશનલ કાર્યક્ષમતા છે. તેના નામનો ઉલ્લેખ કરતા, તે ખરેખર અન્ય ઘણી જાણીતી સુવિધા નિષ્કર્ષણ પદ્ધતિઓ કરતાં ઝડપી છે, જેમ કે એસ. આઈ. એફ. ટી., એસ. યુ. એસ. એ. એન. અને હેરિસ ડિટેક્ટર્સ દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાતા ગૌસિયન્સ (ડી. ઓ. જી.) નો તફાવત. વધુમાં, જ્યારે મશીન લર્નિંગ તકનીકો લાગુ કરવામાં આવે છે, ત્યારે ગણતરીના સમય અને સંસાધનોની દ્રષ્ટિએ શ્રેષ્ઠ કામગીરી પ્રાપ્ત કરી શકાય છે. ફાસ્ટ કોર્નર ડિટેક્ટર આ હાઇ-સ્પીડ પ્રદર્શનને કારણે રીઅલ-ટાઇમ વિડિયો પ્રોસેસિંગ એપ્લિકેશન માટે ખૂબ જ યોગ્ય છે. સેગમેન્ટ ટેસ્ટ ડિટેક્ટર ફાસ્ટ કોર્નર ડિટેક્ટર ઉમેદવાર બિંદુ p ખરેખર એક ખૂણો છે કે કેમ તે વર્ગીકૃત કરવા માટે 16 પિક્સલ (ત્રિજ્યા 3 નું બ્રેસેનહામ વર્તુળ) ના વર્તુળનો ઉપયોગ કરે છે. વર્તુળમાં દરેક પિક્સેલને પૂર્ણાંક નંબર 1 થી 16 ઘડિયાળની દિશામાં લેબલ કરવામાં આવે છે. જો વર્તુળમાં N સંલગ્ન પિક્સેલનો સમૂહ ઉમેદવાર પિક્સેલ p (Ip દ્વારા સૂચિત) વત્તા થ્રેશોલ્ડ મૂલ્ય t ની તીવ્રતા કરતાં વધુ તેજસ્વી હોય અથવા ઉમેદવાર પિક્સેલ p બાદબાકી થ્રેશોલ્ડ મૂલ્ય t ની તીવ્રતા કરતાં વધુ ઘાટા હોય, તો p ને ખૂણા તરીકે વર્ગીકૃત કરવામાં આવે છે. શરતો આ રીતે લખી શકાય છેઃ શરત 1: N સંલગ્ન પિક્સેલ્સ S નો સમૂહ, x> Ip + થ્રેશોલ્ડની તીવ્રતા, અથવા શરત 2: N સંલગ્ન પિક્સેલ્સ S નો સમૂહ, તેથી જ્યારે બે શરતોમાંથી કોઈ એક પૂર્ણ થાય છે, ત્યારે ઉમેદવાર p ને ખૂણા તરીકે વર્ગીકૃત કરી શકાય છે. એન, સંલગ્ન પિક્સેલ્સની સંખ્યા અને થ્રેશોલ્ડ મૂલ્ય ટી પસંદ કરવા માટે એક ટ્રેડઓફ છે. એક તરફ શોધાયેલ ખૂણા બિંદુઓની સંખ્યા વધુ ન હોવી જોઈએ, બીજી તરફ, ગણતરીની કાર્યક્ષમતાને ત્યાગ કરીને ઉચ્ચ પ્રદર્શન પ્રાપ્ત કરવું જોઈએ નહીં. મશીન લર્નિંગમાં સુધારો કર્યા વિના, એન ને સામાન્ય રીતે 12 તરીકે પસંદ કરવામાં આવે છે. નોન-કોર્નર પોઇન્ટ્સને બાકાત રાખવા માટે હાઇ-સ્પીડ ટેસ્ટ પદ્ધતિ લાગુ કરી શકાય છે. હાઇ-સ્પીડ ટેસ્ટ નોન-કોર્નર પોઇન્ટ્સને નકારી કાઢવા માટે હાઇ-સ્પીડ ટેસ્ટ 4 ઉદાહરણ પિક્સેલ્સ, એટલે કે પિક્સેલ 1,9,5 અને 13 ની તપાસ કરીને ચલાવવામાં આવે છે. કારણ કે ત્યાં ઓછામાં ઓછા 12 સંલગ્ન પિક્સેલ્સ હોવા જોઈએ જે ઉમેદવાર ખૂણા કરતાં બધા તેજસ્વી અથવા ઘાટા હોવા જોઈએ, તેથી આ 4 ઉદાહરણ પિક્સેલ્સમાંથી ઓછામાં ઓછા 3 પિક્સેલ્સ હોવા જોઈએ જે ઉમેદવાર ખૂણા કરતાં બધા તેજસ્વી અથવા ઘાટા હોય. પ્રથમ પિક્સેલ્સ 1 અને 9 ની તપાસ કરવામાં આવે છે, જો I1 અને I9 બંને [Ip-t, Ip + t] ની અંદર હોય, તો ઉમેદવાર p એક ખૂણો નથી. નહિંતર 5 અને 13 પિક્સેલ્સની વધુ તપાસ કરવામાં આવે છે કે શું તેમાંથી ત્રણ આઇપી + ટી કરતાં તેજસ્વી છે કે આઇપી-ટી કરતાં ઘાટા છે. જો તેમાંના 3 હોય જે કાં તો તેજસ્વી અથવા ઘાટા હોય, તો બાકીના પિક્સેલ્સની અંતિમ નિષ્કર્ષ માટે તપાસ કરવામાં આવે છે. અને તેના પ્રથમ પેપરમાં શોધક અનુસાર, ઉમેદવારના ખૂણાના પિક્સેલની તપાસ કરવા માટે સરેરાશ 3.8 પિક્સેલ્સની જરૂર પડે છે. દરેક ઉમેદવાર ખૂણા માટે 8.5 પિક્સેલ્સની સરખામણીમાં, 3.8 ખરેખર એક મહાન ઘટાડો છે જે પ્રદર્શનમાં ખૂબ સુધારો કરી શકે છે. જો કે, આ પરીક્ષણ પદ્ધતિ માટે ઘણી નબળાઈઓ છેઃ N <12 માટે હાઇ-સ્પીડ પરીક્ષણને સારી રીતે સામાન્યીકૃત કરી શકાતું નથી. જો એન <12 હોય, તો શક્ય છે કે ઉમેદવાર પી એક ખૂણો હોય અને 4 માંથી માત્ર 2 ઉદાહરણ પરીક્ષણ પિક્સેલ્સ બંને તેજસ્વી આઇપી + ટી અથવા આઇપી-ટી કરતા ઘાટા હોય. ડિટેક્ટરની કાર્યક્ષમતા આ પસંદ કરેલા પરીક્ષણ પિક્સેલ્સની પસંદગી અને ક્રમ પર આધારિત છે. જો કે તે અસંભવિત છે કે પસંદ કરેલ પિક્સેલ્સ શ્રેષ્ઠ છે જે ખૂણાના દેખાવના વિતરણ વિશે ચિંતા કરે છે. બહુવિધ સુવિધાઓ એકબીજાની બાજુમાં શોધાય છે મશીન લર્નિંગ સાથે સુધારો હાઇ-સ્પીડ ટેસ્ટના પ્રથમ બે નબળાઈ બિંદુઓને સંબોધવા માટે, શોધ અલ્ગોરિધમને સુધારવામાં મદદ કરવા માટે મશીન લર્નિંગ અભિગમ રજૂ કરવામાં આવે છે. આ મશીન લર્નિંગ અભિગમ બે તબક્કામાં કામ કરે છે. પ્રથમ, આપેલ એન સાથે કોર્નર ડિટેક્શન તાલીમ છબીઓના સમૂહ પર પ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે જે લક્ષ્ય એપ્લિકેશન ડોમેનમાંથી પ્રાધાન્યક્ષમ છે. ખૂણાઓ સૌથી સરળ અમલીકરણ દ્વારા શોધી કાઢવામાં આવે છે જે શાબ્દિક રીતે 16 પિક્સેલ્સની વીંટી કાઢે છે અને યોગ્ય થ્રેશોલ્ડ સાથે તીવ્રતાના મૂલ્યોની સરખામણી કરે છે. ઉમેદવાર p માટે, વર્તુળ x ω {1,2,3,., 16} પરના દરેક સ્થાનને p → x દ્વારા સૂચવી શકાય છે. દરેક પિક્સેલની સ્થિતિ, Sp → x નીચેની ત્રણ સ્થિતિઓમાંથી એકમાં હોવી જોઈએઃ d, Ip → x ≤ Ip-t (ઘાટા) s, Ip-t ≤ Ip → x ≤ Ip + t (સમાન) b, Ip → x ≤ Ip + t (તેજસ્વી) પછી x (બધા p માટે સમાન) પાર્ટીશનો P (તમામ તાલીમ છબીઓના તમામ પિક્સેલોનો સમૂહ) ને 3 જુદા જુદા સબસેટમાં પસંદ કરો, Pd, Ps, Pb જ્યાંઃ Pd = {{p ωP: Sp → x = d} Ps = {p ωP: Sp ≤ x = s} Pb = {p ωP: Sp ωP: Sp ωP: Sp ω ધારો કે Kp એ બુલિયન ચલ છે જે સૂચવે છે કે શું p એ ખૂણો છે, તો પછી Kp ની એન્ટ્રોપીનો ઉપયોગ p એ ખૂણો હોવાની માહિતીને માપવા માટે થાય છે. પિક્સેલ્સ Q ના સમૂહ માટે, KQ (સામાન્યીકૃત નથી) ની કુલ એન્ટ્રોપી છેઃ H (Q) = (c + n) log2 (c + n)-clog2c-nlog2n જ્યાં c = | {i ωQ: કી સાચું છે} | (ખૂણાઓની સંખ્યા) જ્યાં n = | {i ωQ: કી ખોટું છે} | (બિન-ખૂણાઓની સંખ્યા) માહિતી લાભ પછી આ રીતે રજૂ કરી શકાય છેઃ Hg = H (P)-H (Pb)-H (Ps)-H (Pd) દરેક ઉપગણને પસંદ કરવા માટે પુનરાવર્તિત પ્રક્રિયા લાગુ કરવામાં આવે છે જે માહિતી લાભને મહત્તમ કરી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, શરૂઆતમાં સૌથી વધુ માહિતી સાથે P ને Pd, Ps, Pb માં વિભાજિત કરવા માટે x પસંદ કરવામાં આવે છે; પછી દરેક સબસેટ Pd, Ps, Pb માટે, સૌથી વધુ માહિતી મેળવવા માટે અન્ય y પસંદ કરવામાં આવે છે (નોંધ લો કે y એ x સમાન હોઈ શકે છે). આ પુનરાવર્તિત પ્રક્રિયા ત્યારે સમાપ્ત થાય છે જ્યારે એન્ટ્રોપી શૂન્ય હોય છે જેથી તે સબસેટના તમામ પિક્સેલ્સ ખૂણા અથવા બિન-ખૂણા હોય. આ પેદા થયેલ નિર્ણય વૃક્ષને પછી સી અને સી + + જેવા પ્રોગ્રામિંગ કોડમાં રૂપાંતરિત કરી શકાય છે, જે માત્ર નેસ્ટેડ ઇફ-એલ્સ સ્ટેટમેન્ટનો સમૂહ છે. ઓપ્ટિમાઇઝેશન હેતુ માટે, પ્રોફાઇલ-માર્ગદર્શિત ઓપ્ટિમાઇઝેશનનો ઉપયોગ કોડને સંકલિત કરવા માટે થાય છે. પાલન કરેલ કોડનો ઉપયોગ પછીથી અન્ય છબીઓ માટે કોર્નર ડિટેક્ટર તરીકે થાય છે. નોંધ લો કે આ નિર્ણય વૃક્ષ અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરીને શોધાયેલ ખૂણાઓ સેગમેન્ટ ટેસ્ટ ડિટેક્ટરનો ઉપયોગ કરતા પરિણામોથી થોડા અલગ હોવા જોઈએ. આનું કારણ એ છે કે તે નિર્ણય વૃક્ષ મોડેલ તાલીમ ડેટા પર આધારિત છે, જે તમામ સંભવિત ખૂણાઓને આવરી શક્યું નથી. નોન-મેક્સિમમ સપ્રેશન "સેગમેન્ટ ટેસ્ટ કોર્નર રિસ્પોન્સ ફંક્શનની ગણતરી કરતું નથી, તેથી નોન-મેક્સિમમ સપ્રેશન સીધી પરિણામી સુવિધાઓ પર લાગુ કરી શકાતું નથી". જો કે, જો N નિશ્ચિત હોય, તો દરેક પિક્સેલ p માટે ખૂણાની મજબૂતાઈને t ના મહત્તમ મૂલ્ય તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે જે p ને ખૂણો બનાવે છે. તેથી બે અભિગમોનો ઉપયોગ કરી શકાય છેઃ દ્વિસંગી શોધ અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ સૌથી મોટો ટી શોધવા માટે કરી શકાય છે, જેના માટે પી હજુ પણ એક ખૂણો છે. તેથી દરેક વખતે નિર્ણય વૃક્ષ અલ્ગોરિધમ માટે એક અલગ ટી સેટ કરવામાં આવે છે. જ્યારે તે સૌથી મોટો ટી શોધવાની વ્યવસ્થા કરે છે, ત્યારે તે ટીને ખૂણાની તાકાત તરીકે ગણી શકાય. બીજો અભિગમ એક પુનરાવર્તન યોજના છે, જ્યાં દરેક વખતે t ને સૌથી નાના મૂલ્ય સુધી વધારવામાં આવે છે, જેમાંથી પરીક્ષણ પાસ થાય છે. ફાસ્ટ-ઇઆરઃ ઉન્નત પુનરાવર્તનીયતા ફાસ્ટ-ઇઆર ડિટેક્ટર એ મેટા-હ્યુરિસ્ટિક અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરીને ફાસ્ટ ડિટેક્ટરમાં સુધારો છે, આ કિસ્સામાં સિમ્યુલેટેડ એનિલિંગ છે. જેથી ઓપ્ટિમાઇઝેશન પછી, નિર્ણય વૃક્ષનું માળખું ઓપ્ટિમાઇઝ કરવામાં આવશે અને ઉચ્ચ પુનરાવર્તિતતા ધરાવતા બિંદુઓ માટે યોગ્ય રહેશે. જો કે, સિમ્યુલેટેડ એનિલિંગ એ મેટાહ્યુરિસિક અલ્ગોરિધમ હોવાથી, દરેક વખતે અલ્ગોરિધમ એક અલગ ઓપ્ટિમાઇઝ્ડ ડિસિઝન ટ્રી જનરેટ કરશે. તેથી વાસ્તવિક શ્રેષ્ઠતાની નજીકનો ઉકેલ શોધવા માટે અસરકારક રીતે મોટી માત્રામાં પુનરાવર્તનો લેવાનું વધુ સારું છે. રોસ્ટનના જણાવ્યા અનુસાર, પેન્ટિયમ 4 પર 3 ગીગાહર્ટ્ઝ પર લગભગ 200 કલાક લાગે છે, જે ફાસ્ટ ડિટેક્ટરને શ્રેષ્ઠ બનાવવા માટે 100,000 પુનરાવર્તનોનું 100 પુનરાવર્તન છે. અન્ય ડિટેક્ટર્સ સાથે સરખામણી રોસ્ટનના સંશોધનમાં, ફાસ્ટ અને ફાસ્ટ-ઇઆર ડિટેક્ટરનું મૂલ્યાંકન વિવિધ ડેટાસેટ્સ પર કરવામાં આવે છે અને તેની સરખામણી ડીઓજી, હેરિસ, હેરિસ-લેપલેસ, શી-તોમાસી અને સુસાન કોર્નર ડિટેક્ટર્સ સાથે કરવામાં આવે છે. ડિટેક્ટર્સ માટે પરિમાણ સેટિંગ્સ (ફાસ્ટ સિવાય) નીચે મુજબ છેઃ પુનરાવર્તનીયતા પરીક્ષણ પરિણામ તમામ ડેટાસેટ્સ પર ફ્રેમ દીઠ ખૂણાઓ માટે પુનરાવર્તનીયતા વળાંક હેઠળ સરેરાશ વિસ્તાર તરીકે રજૂ કરવામાં આવે છે (એડિટિવ ઘોંઘાટ સિવાય): ગતિ પરીક્ષણો 3 ગીગાહર્ટ્ઝ પેન્ટિયમ 4-ડી કમ્પ્યુટર પર કરવામાં આવ્યા હતા. ડેટાસેટને તાલીમ સમૂહ અને પરીક્ષણ સમૂહમાં વહેંચવામાં આવે છે. તાલીમ સમૂહમાં 992 × 668 પિક્સેલ્સના રિઝોલ્યુશન સાથે 101 મોનોક્રોમ છબીઓ છે. પરીક્ષણ સમૂહમાં મોનોક્રોમ 352 × 288 વિડિયોની 4968 ફ્રેમનો સમાવેશ થાય છે. અને પરિણામ છેઃ સંદર્ભ ગ્રંથસૂચિ બાહ્ય લિંક્સ એડવાન્સ્ડ વિઝન હોમપેજ ફીચર ડિટેક્શન (કમ્પ્યુટર વિઝન)