Small object detection
નાના પદાર્થની શોધ એ પદાર્થની શોધનો એક ચોક્કસ કેસ છે જ્યાં ડિજિટલ છબીઓ અને વિડિયોમાં નાના પદાર્થોને શોધવા માટે વિવિધ તકનીકોનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. "નાના પદાર્થો" એ પદાર્થો છે જે ઇનપુટ છબીમાં નાના પિક્સેલ પદચિહ્ન ધરાવે છે. હવાઈ છબી જેવા ક્ષેત્રોમાં, નાના પદાર્થોને કારણે અત્યાધુનિક પદાર્થ શોધવાની તકનીકો ઓછી કરવામાં આવે છે. નાના ઓબ્જેક્ટ ડિટેક્શનનો ઉપયોગ વિડિયો સર્વેલન્સ (ટ્રાફિક વિડિયો સર્વેલન્સ, સ્મોલ ઓબ્જેક્ટ રીટ્રીવલ, એનોમલી ડિટેક્શન, મેરીટાઇમ સર્વેલન્સ, ડ્રોન સર્વેઇંગ, ટ્રાફિક ફ્લો એનાલિસિસ અને ઓબ્જેક્ટ ટ્રેકિંગ જેવા વિવિધ ક્ષેત્રોમાં થાય છે. નાના પદાર્થો સાથેની સમસ્યાઓ યુ ઓનલી લુક વન્સ (YOLO) જેવા આધુનિક ઓબ્જેક્ટ ડિટેક્શન અલ્ગોરિધમ્સ સુવિધાઓ શીખવા માટે કન્વોલ્યુશન સ્તરોનો ભારે ઉપયોગ કરે છે. જેમ જેમ પદાર્થ કોન્વોલ્યુશન સ્તરોમાંથી પસાર થાય છે, તેમ તેમ તેનું કદ ઘટે છે. તેથી, નાની વસ્તુ ઘણા સ્તરો પછી અદૃશ્ય થઈ જાય છે અને શોધી ન શકાય તેવી બની જાય છે. કેટલીકવાર, પદાર્થની છાયા પદાર્થના જ એક ભાગ તરીકે શોધાય છે. તેથી, બાઉન્ડિંગ બોક્સની પ્લેસમેન્ટ ઑબ્જેક્ટને બદલે છાયાની આસપાસ કેન્દ્રિત હોય છે. વાહનની શોધના કિસ્સામાં, રાહદારીઓ અને દ્વિચક્રી વાહનોની શોધને કારણે નુકસાન થાય છે. હાલમાં, હવાઈ છબીઓમાં ડ્રોનનો ખૂબ વ્યાપક ઉપયોગ થાય છે. તેઓ હાર્ડવેર (સેન્સર) અને સોફ્ટવેર (અલ્ગોરિધમ્સ) થી સજ્જ છે જે તેમની ઉડાન દરમિયાન ચોક્કસ સ્થિર સ્થિતિ જાળવવામાં મદદ કરે છે. પવનની સ્થિતિમાં, ડ્રોન આપમેળે તેની સ્થિતિ જાળવવા માટે સારી ચાલ કરે છે અને તે સરહદની નજીકના દૃશ્યને બદલે છે. શક્ય છે કે કેટલીક નવી વસ્તુઓ છબીની સીમાની નજીક દેખાય. એકંદરે, આ વર્ગીકરણ, શોધ અને આખરે ચોકસાઈને ટ્રેક કરવા પર અસર કરે છે. પદ્ધતિઓ નાની વસ્તુઓને શોધવા માટે વિવિધ પદ્ધતિઓ ઉપલબ્ધ છે, જે ત્રણ શ્રેણીઓ હેઠળ આવે છેઃ હાલની તકનીકોમાં સુધારો હાલની તકનીકો સાથે નાની વસ્તુઓને શોધવાની વિવિધ રીતો છે. તેમાંના કેટલાકનો નીચે ઉલ્લેખ કરવામાં આવ્યો છે, નાના પદાર્થો ધરાવતા ડેટા સમૂહની પસંદગી મશીન લર્નિંગ મોડેલનું આઉટપુટ "તે કેટલી સારી રીતે પ્રશિક્ષિત છે" તેના પર આધાર રાખે છે. તેથી, ડેટા સેટમાં આવી વસ્તુઓને શોધવા માટે નાની વસ્તુઓનો સમાવેશ થવો આવશ્યક છે. ઉપરાંત, આધુનિક સમયના ડિટેક્ટર્સ, જેમ કે યોલો, એન્કર પર આધાર રાખે છે. YOLO ની નવીનતમ આવૃત્તિઓ (YOLOv5 થી શરૂ કરીને) ડેટા સેટમાં ઑબ્જેક્ટ કદની પ્રકૃતિના આધારે સારા એન્કર શોધવા માટે ઓટો-એન્કર અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરે છે. તેથી, ડેટા સેટમાં નાની વસ્તુઓ હોવી ફરજિયાત છે. જો જરૂરી હોય તો વૃદ્ધિ દ્વારા વધુ માહિતી પેદા કરવા માટે ડીપ લર્નિંગ મોડેલોમાં અબજો ચેતાકોષો હોય છે જે તાલીમ પછી કેટલાક વજનમાં સ્થિર થાય છે. તેથી, વધુ સારી તાલીમ માટે તેને સારી માત્રામાં માત્રાત્મક અને ગુણાત્મક માહિતીની જરૂર પડે છે. વર્તમાન ડેટા સમૂહમાંથી વધુ વૈવિધ્યસભર ડેટા પેદા કરવા માટે ડેટા વૃદ્ધિ એ ઉપયોગી તકનીક છે. ઇમેજ કેપ્ચર રિઝોલ્યુશન અને મોડેલના ઇનપુટ રિઝોલ્યુશનમાં વધારો આ વસ્તુઓમાંથી વધુ સુવિધાઓ મેળવવામાં મદદ કરે છે અને આખરે તેમની પાસેથી શ્રેષ્ઠ શીખવામાં મદદ કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, 1280 X 1280 રીઝોલ્યુશન છબીમાં બાઇક ઓબ્જેક્ટ 640 X 640 રિઝોલ્યુશન કરતાં વધુ સુવિધાઓ ધરાવે છે. ઓટો લર્નિંગ એન્કર એન્કરનું કદ પસંદ કરવું નાના પદાર્થની શોધમાં મહત્વપૂર્ણ ભૂમિકા ભજવે છે. તેને હાથથી પસંદ કરવાને બદલે, એલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરો જે તેને ડેટા સેટના આધારે ઓળખે છે. YOLOv5 એન્કર કદને વ્યાખ્યાયિત કરવા માટે કે-મીન્સ અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરે છે. તાલીમ અને અનુમાન દરમિયાન ટાઇલિંગ અભિગમ અત્યાધુનિક ઓબ્જેક્ટ ડિટેક્ટર્સ માત્ર છબીના નિશ્ચિત કદને મંજૂરી આપે છે અને તેના અનુસાર ઇનપુટ છબીનું કદ બદલે છે. આ ફેરફાર છબીમાં નાની વસ્તુઓને વિકૃત કરી શકે છે. જ્યારે છબીમાં મોડેલના નિશ્ચિત ઇનપુટ કદ કરતાં ઉચ્ચ રીઝોલ્યુશન હોય ત્યારે ટાઇલિંગ અભિગમ મદદ કરે છે; તેને નીચે માપવાને બદલે, છબીને ટાઇલ્સમાં વિભાજિત કરવામાં આવે છે અને પછી તાલીમમાં ઉપયોગમાં લેવાય છે. આ જ અભિગમનો ઉપયોગ અનુમાન દરમિયાન પણ થાય છે. ફીચર પિરામિડ નેટવર્ક (એફ. પી. એન.) બહુવિધ સ્તરે સુવિધાઓ શીખવા માટે ફીચર પિરામિડ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરેઃ દા. ત., ટ્વીન ફીચર પિરામિડ નેટવર્ક (ટી. એફ. પી. એન.), એક્સટેન્ડેડ ફીચર પિરામિડ નેટવર્ક (ઇ. એફ. પી. એન.). એફપીએન કન્વોલ્યુશન સ્તરો સામે નાની વસ્તુઓની લાક્ષણિકતાઓને ટકાવી રાખવામાં મદદ કરે છે. એડ-ઓન તકનીકો હાલની પદ્ધતિઓમાં ફેરફાર કરવાને બદલે, કેટલીક એડ-ઓન તકનીકો છે, જે નાની વસ્તુઓને શોધવા માટે હાલના અભિગમોની ટોચ પર સીધી મૂકી શકાય છે. આવી જ એક તકનીક છે સ્લાઇસિંગ એઇડેડ હાયપર ઇન્ફરન્સ (એસએએચઆઈ). છબીને વિવિધ કદના બહુવિધ ઓવરલેપિંગ પેચોમાં કાપવામાં આવે છે. હાયપર-પરિમાણો તેમના પરિમાણોને વ્યાખ્યાયિત કરે છે. પછી ફાઇન-ટ્યુનિંગ દરમિયાન એસ્પેક્ટ રેશિયો જાળવી રાખીને પેચનું કદ બદલવામાં આવે છે. આ પેચો પછી મોડેલને તાલીમ આપવા માટે આપવામાં આવે છે. નાના પદાર્થની શોધ માટે સારી રીતે અનુકૂળ તકનીકો વિવિધ ઊંડા શિક્ષણ તકનીકો ઉપલબ્ધ છે જે આવી પદાર્થની શોધ સમસ્યાઓ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છેઃ દા. ત., ફીચર-ફ્યુઝ્ડ એસએસડી, યોલો-ઝેડ. આવી પદ્ધતિઓ "નાના પદાર્થોની લાક્ષણિકતાઓને કેવી રીતે ટકાવી રાખવી જ્યારે તેઓ કોન્વોલ્યુશન નેટવર્કમાંથી પસાર થાય છે" પર કામ કરે છે. અન્ય એપ્લિકેશનો ભીડ ગણતરી વાહનની પુનઃ ઓળખ પશુ શોધ માછલીની શોધ પણ જુઓ કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક કાયદાના અમલીકરણમાં યુએવીનો ઉપયોગ અન્ડરવોટર કમ્પ્યુટર વિઝન ઇન્ટેલિજન્ટ ટ્રાન્સપોર્ટેશન સિસ્ટમ સંદર્ભો બાહ્ય લિંક્સ વિઝડ્રોન ડેટાસેટ બાય AISKYEYE ટીમ લેબ ઓફ મશીન લર્નિંગ એન્ડ ડેટા માઇનિંગ, ટિયાંજિન યુનિવર્સિટી, ચીન. છબી સેન્સર ઇમેજિંગ