Small object detection
छोटी वस्तु का पता लगाना वस्तु का पता लगाने का एक विशेष मामला है जहां डिजिटल छवियों और वीडियो में छोटी वस्तुओं का पता लगाने के लिए विभिन्न तकनीकों का उपयोग किया जाता है। "छोटी वस्तुएँ" वे वस्तुएँ हैं जिनके इनपुट छवि में एक छोटा पिक्सेल पदचिह्न होता है। हवाई इमेजरी जैसे क्षेत्रों में, छोटी वस्तुओं के कारण अत्याधुनिक ऑब्जेक्ट डिटेक्शन तकनीकों का प्रदर्शन किया जाता है। छोटे ऑब्जेक्ट डिटेक्शन का उपयोग वीडियो निगरानी (ट्रैफिक वीडियो निगरानी, छोटी ऑब्जेक्ट पुनर्प्राप्ति, विसंगति का पता लगाना, समुद्री निगरानी, ड्रोन सर्वेक्षण, ट्रैफिक प्रवाह विश्लेषण और ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग जैसे विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है। छोटी वस्तुओं के साथ समस्याएं यू ओनली लुक वन्स (YOLO) जैसे आधुनिक ऑब्जेक्ट डिटेक्शन एल्गोरिदम विशेषताओं को सीखने के लिए कन्वोलुशन परतों का भारी उपयोग करते हैं। जैसे-जैसे कोई वस्तु संवहनी परतों से गुजरती है, उसका आकार कम हो जाता है। इसलिए, छोटी वस्तु कई परतों के बाद गायब हो जाती है और अज्ञात हो जाती है। कभी-कभी, किसी वस्तु की छाया का पता वस्तु के एक हिस्से के रूप में लगाया जाता है। तो, बाउंडिंग बॉक्स का स्थान एक वस्तु के बजाय एक छाया के चारों ओर केंद्रित होता है। वाहन का पता लगाने के मामले में, पैदल चलने वालों और दोपहिया वाहनों का पता लगाने में परेशानी होती है। वर्तमान में, हवाई इमेजरी में ड्रोन का बहुत व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। वे हार्डवेयर (सेंसर) और सॉफ्टवेयर (एल्गोरिदम) से लैस हैं जो उनकी उड़ान के दौरान एक विशेष स्थिर स्थिति बनाए रखने में मदद करते हैं। हवादार परिस्थितियों में, ड्रोन अपनी स्थिति बनाए रखने के लिए स्वचालित रूप से अच्छी चाल चलाता है और यह सीमा के पास के दृश्य को बदल देता है। यह संभव हो सकता है कि कुछ नई वस्तुएं छवि सीमा के पास दिखाई दें। कुल मिलाकर, ये वर्गीकरण, पता लगाने और अंततः सटीकता पर नज़र रखने को प्रभावित करते हैं। विधियाँ छोटी वस्तुओं का पता लगाने के लिए विभिन्न विधियाँ उपलब्ध हैं, जो तीन श्रेणियों में आती हैंः मौजूदा तकनीकों में सुधार मौजूदा तकनीकों के साथ छोटी वस्तुओं का पता लगाने के विभिन्न तरीके हैं। उनमें से कुछ का उल्लेख नीचे किया गया है, एक डेटा सेट का चयन करना जिसमें छोटी वस्तुएँ हों मशीन लर्निंग मॉडल का आउटपुट इस बात पर निर्भर करता है कि इसे कितनी अच्छी तरह से प्रशिक्षित किया गया है। इसलिए, ऐसी वस्तुओं का पता लगाने के लिए डेटा सेट में छोटी वस्तुएं शामिल होनी चाहिए। इसके अलावा, आधुनिक समय के डिटेक्टर, जैसे कि योलो, लंगर पर निर्भर करते हैं। योलो के नवीनतम संस्करण (योलोव5 से शुरू) डेटा सेट में वस्तु के आकार की प्रकृति के आधार पर अच्छे लंगर खोजने के लिए एक ऑटो-एंकर एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। इसलिए, डेटा सेट में छोटी वस्तुओं का होना अनिवार्य है। वृद्धि के माध्यम से अधिक डेटा उत्पन्न करना, यदि आवश्यक हो तो गहन शिक्षण मॉडल में अरबों न्यूरॉन्स होते हैं जो प्रशिक्षण के बाद कुछ वजन तक बस जाते हैं। इसलिए, बेहतर प्रशिक्षण के लिए अच्छी मात्रा में मात्रात्मक और गुणात्मक डेटा की आवश्यकता होती है। डेटा वृद्धि एक मौजूदा डेटा सेट से अधिक विविध डेटा उत्पन्न करने के लिए उपयोगी तकनीक है। इमेज कैपचर रिज़ॉल्यूशन और मॉडल के इनपुट रिज़ॉल्यूशन को बढ़ाना ये वस्तुओं से अधिक सुविधाएँ प्राप्त करने में मदद करते हैं और अंततः उनसे सबसे अच्छा सीखते हैं। उदाहरण के लिए, 1280 x 1280 रिज़ॉल्यूशन छवि में एक बाइक ऑब्जेक्ट में 640 x 640 रिज़ॉल्यूशन की तुलना में अधिक विशेषताएं हैं। स्वचालित लर्निंग एंकर एंकर आकार का चयन छोटी वस्तु का पता लगाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। इसे हाथ से चुनने के बजाय, एल्गोरिदम का उपयोग करें जो डेटा सेट के आधार पर इसकी पहचान करते हैं। YOLOv5 लंगर के आकार को परिभाषित करने के लिए एक के-मीन्स एल्गोरिथ्म का उपयोग करता है। प्रशिक्षण के दौरान टाइलिंग दृष्टिकोण और अत्याधुनिक ऑब्जेक्ट डिटेक्टर केवल छवि के निश्चित आकार की अनुमति देते हैं और उसके अनुसार इनपुट छवि के आकार को बदलते हैं। यह परिवर्तन छवि में छोटी वस्तुओं को विकृत कर सकता है। टाइलिंग दृष्टिकोण तब मदद करता है जब किसी छवि में मॉडल के निश्चित इनपुट आकार की तुलना में उच्च रिज़ॉल्यूशन होता है; इसे नीचे बढ़ाने के बजाय, छवि को टाइलों में विभाजित किया जाता है और फिर प्रशिक्षण में उपयोग किया जाता है। अनुमान के दौरान भी इसी दृष्टिकोण का उपयोग किया जाता है। फीचर पिरामिड नेटवर्क (एफ. पी. एन.) बहु-स्तरीय सुविधाओं को सीखने के लिए एक फीचर पिरामिड नेटवर्क का उपयोग करता हैः जैसे, ट्विन फीचर पिरामिड नेटवर्क (टी. एफ. पी. एन.), विस्तारित फीचर पिरामिड नेटवर्क (ई. एफ. पी. एन.)। एफ. पी. एन. कन्वोलुशन परतों के खिलाफ छोटी वस्तुओं की विशेषताओं को बनाए रखने में मदद करता है। ऐड-ऑन तकनीकें मौजूदा तरीकों को संशोधित करने के बजाय, कुछ ऐड-ऑन तकनीकें हैं, जिन्हें छोटी वस्तुओं का पता लगाने के लिए मौजूदा दृष्टिकोणों के शीर्ष पर सीधे रखा जा सकता है। ऐसी ही एक तकनीक है स्लाइसिंग एडेड हाइपर इन्फरेंस (एसएएचआई)। छवि को विभिन्न आकार के कई अतिव्यापी पैच में काटा जाता है। हाइपर-पैरामीटर उनके आयामों को परिभाषित करते हैं। फाइन-ट्यूनिंग के दौरान पहलू अनुपात को बनाए रखते हुए, फिर पैच का आकार बदला जाता है। इन पैच को फिर मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए प्रदान किया जाता है। छोटी वस्तुओं का पता लगाने के लिए अच्छी तरह से अनुकूलित तकनीकें विभिन्न गहन शिक्षण तकनीकें उपलब्ध हैं जो ऐसी वस्तुओं का पता लगाने की समस्याओं पर ध्यान केंद्रित करती हैंः जैसे, फीचर-फ्यूज्ड एसएसडी, योलो-जेड। इस तरह के तरीके "कन्वोलुशन नेटवर्क से गुजरते हुए छोटी वस्तुओं की विशेषताओं को कैसे बनाए रखा जाए" पर काम करते हैं। अन्य अनुप्रयोग क्राउड काउंटिंग व्हीकल री-आइडेंटिफिकेशन एनिमल डिटेक्शन फिश डिटेक्शन भी देखें कन्वोलुशनल न्यूरल नेटवर्क कानून प्रवर्तन में यू. ए. वी. का उपयोग अंडरवाटर कंप्यूटर विजन बुद्धिमान परिवहन प्रणाली संदर्भ बाहरी लिंक मशीन लर्निंग एंड डेटा माइनिंग लैब, टियांजिन विश्वविद्यालय, चीन में ए. आई. एस. के. वाई. ई. ई. टीम द्वारा विसड्रोन डेटासेट। छवि संवेदक इमेजिंग