Small object detection
சிறிய பொருள் கண்டறிதல் என்பது டிஜிட்டல் படங்கள் மற்றும் வீடியோக்களில் உள்ள சிறிய பொருட்களைக் கண்டறிய பல்வேறு நுட்பங்கள் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு குறிப்பிட்ட பொருள் கண்டறிதல் வழக்கு ஆகும். "சிறிய பொருள்கள்" என்பது உள்ளீட்டு படத்தில் ஒரு சிறிய பிக்சல் தடம் கொண்ட பொருள்கள் ஆகும். வான்வழி படங்கள் போன்ற பகுதிகளில், சிறிய பொருட்களின் காரணமாக அதிநவீன பொருள் கண்டறிதல் நுட்பங்கள் குறைவாக நிகழ்த்தப்படுகின்றன. பயன்பாடுகள் சிறிய பொருள் கண்டறிதல் வீடியோ கண்காணிப்பு (போக்குவரத்து வீடியோ கண்காணிப்பு, சிறிய பொருள் மீட்டெடுப்பு, ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல், கடல்சார் கண்காணிப்பு, ட்ரோன் கணக்கெடுப்பு, போக்குவரத்து ஓட்டம் பகுப்பாய்வு மற்றும் பொருள் கண்காணிப்பு போன்ற பல்வேறு துறைகளில் பயன்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளது. சிறிய பொருட்களில் உள்ள சிக்கல்கள் யூ ஒன்லி லுக் ஒன்ஸ் (YOLO) போன்ற நவீனகால பொருள் கண்டறிதல் வழிமுறைகள் அம்சங்களைக் கற்றுக்கொள்ள கன்வொல்யூஷன் அடுக்குகளை பெரிதும் பயன்படுத்துகின்றன. ஒரு பொருள் சுருங்கும் அடுக்குகள் வழியாகச் செல்லும்போது, அதன் அளவு குறைகிறது. எனவே, சிறிய பொருள் பல அடுக்குகளுக்குப் பிறகு மறைந்துவிடும் மற்றும் கண்டறிய முடியாததாகிவிடும். சில நேரங்களில், ஒரு பொருளின் நிழல் பொருளின் ஒரு பகுதியாகவே கண்டறியப்படுகிறது. எனவே, எல்லை பெட்டியின் இடம் ஒரு பொருளை விட நிழலை மையமாகக் கொண்டுள்ளது. வாகனக் கண்டறிதல் விஷயத்தில், பாதசாரி மற்றும் இரு சக்கர வாகனக் கண்டறிதல் இதன் காரணமாக பாதிக்கப்படுகிறது. தற்போது, வான்வழி படங்களில் ட்ரோன்கள் மிகவும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. அவை பறக்கும் போது ஒரு குறிப்பிட்ட நிலையான நிலையை பராமரிக்க உதவும் வன்பொருள் (சென்சார்கள்) மற்றும் மென்பொருள் (வழிமுறைகள்) பொருத்தப்பட்டுள்ளன. காற்று வீசும் சூழ்நிலைகளில், ட்ரோன் தானாகவே அதன் நிலையை பராமரிக்க சிறந்த நகர்வுகளைச் செய்கிறது, மேலும் இது எல்லைக்கு அருகிலுள்ள பார்வையை மாற்றுகிறது. சில புதிய பொருள்கள் படத்தின் எல்லைக்கு அருகில் தோன்றலாம். ஒட்டுமொத்தமாக, இவை வகைப்பாடு, கண்டறிதல் மற்றும் இறுதியில் துல்லியத்தைக் கண்காணிப்பதை பாதிக்கின்றன. முறைகள் சிறிய பொருட்களைக் கண்டறிய பல்வேறு முறைகள் உள்ளன, அவை மூன்று பிரிவுகளின் கீழ் வருகின்றனஃ தற்போதுள்ள நுட்பங்களை மேம்படுத்துதல் ஏற்கனவே உள்ள நுட்பங்களுடன் சிறிய பொருட்களைக் கண்டறிய பல்வேறு வழிகள் உள்ளன. அவற்றில் சில கீழே குறிப்பிடப்பட்டுள்ளன, சிறிய பொருள்களைக் கொண்ட தரவுத் தொகுப்பைத் தேர்ந்தெடுப்பது இயந்திர கற்றல் மாதிரியின் வெளியீடு "அது எவ்வளவு சிறப்பாகப் பயிற்றுவிக்கப்படுகிறது" என்பதைப் பொறுத்தது. எனவே, அத்தகைய பொருள்களைக் கண்டறிய தரவுத் தொகுப்பில் சிறிய பொருள்கள் இருக்க வேண்டும். மேலும், யோலோ போன்ற நவீன கால கண்டுபிடிப்பான்கள் நங்கூரங்களை நம்பியுள்ளன. YOLO இன் சமீபத்திய பதிப்புகள் (YOLOv5 இலிருந்து தொடங்கி) தரவுத் தொகுப்பில் உள்ள பொருள் அளவுகளின் தன்மையின் அடிப்படையில் நல்ல நங்கூரங்களைக் கண்டறிய ஒரு தானியங்கி நங்கூரம் வழிமுறையைப் பயன்படுத்துகிறது. எனவே, தரவுத் தொகுப்பில் சிறிய பொருள்களை வைத்திருப்பது கட்டாயமாகும். தேவைப்பட்டால், விரிவாக்கத்தின் மூலம் அதிக தரவை உருவாக்குவதன் மூலம் ஆழமான கற்றல் மாதிரிகள் பில்லியன் கணக்கான நியூரான்களைக் கொண்டுள்ளன, அவை பயிற்சிக்குப் பிறகு சில எடைகளுக்கு குடியேறுகின்றன. எனவே, சிறந்த பயிற்சிக்கு நல்ல அளவு அளவு மற்றும் தரமான தரவு தேவைப்படுகிறது. தற்போதுள்ள தரவுத் தொகுப்பிலிருந்து மிகவும் மாறுபட்ட தரவை உருவாக்க தரவு அதிகரிப்பு ஒரு பயனுள்ள நுட்பமாகும். பட பிடிப்பு தெளிவுத்திறன் மற்றும் மாதிரியின் உள்ளீட்டு தெளிவுத்திறனை அதிகரிப்பது இவை பொருட்களிலிருந்து அதிக அம்சங்களைப் பெற உதவுகின்றன, மேலும் இறுதியில் அவர்களிடமிருந்து சிறந்தவற்றைக் கற்றுக்கொள்கின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, 1280 X 1280 தெளிவுத்திறன் கொண்ட படத்தில் உள்ள ஒரு பைக் பொருள் 640 X 640 தெளிவுத்திறனை விட அதிக அம்சங்களைக் கொண்டுள்ளது. தானியங்கி கற்றல் நங்கூரங்கள் நங்கூரத்தின் அளவைத் தேர்ந்தெடுப்பது சிறிய பொருளைக் கண்டறிவதில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. அதை கையால் எடுப்பதற்குப் பதிலாக, தரவுத் தொகுப்பின் அடிப்படையில் அதை அடையாளம் காணும் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தவும். நங்கூர அளவை வரையறுக்க YOLOv5 ஒரு கே-மீன்ஸ் வழிமுறையைப் பயன்படுத்துகிறது. பயிற்சி மற்றும் அனுமானத்தின் போது டைலிங் அணுகுமுறை அதிநவீன பொருள் கண்டறிதல்கள் படத்தின் நிலையான அளவை மட்டுமே அனுமதிக்கின்றன மற்றும் அதற்கு ஏற்ப உள்ளீட்டு படத்தின் அளவை மாற்றுகின்றன. இந்த மாற்றம் படத்தில் உள்ள சிறிய பொருட்களை சிதைக்கக்கூடும். மாதிரியின் நிலையான உள்ளீட்டு அளவை விட ஒரு படம் அதிக தெளிவுத்திறனைக் கொண்டிருக்கும்போது ஓடுகள் அணுகுமுறை உதவுகிறது; அதை அளவிடுவதற்குப் பதிலாக, படம் ஓடுகளாக உடைக்கப்பட்டு பின்னர் பயிற்சியில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. அனுமானத்தின் போதும் இதே அணுகுமுறை பயன்படுத்தப்படுகிறது. அம்ச பிரமிடு நெட்வொர்க் (எஃப். பி. என்) பல அளவுகளில் அம்சங்களைக் கற்றுக்கொள்ள ஒரு அம்ச பிரமிடு நெட்வொர்க்கைப் பயன்படுத்துகிறதுஃ எ. கா., இரட்டை அம்ச பிரமிடு நெட்வொர்க்குகள் (டி. எஃப். பி. என்), நீட்டிக்கப்பட்ட அம்ச பிரமிடு நெட்வொர்க் (ஈ. எஃப். பி. என்). கன்வொல்யூஷன் அடுக்குகளுக்கு எதிராக சிறிய பொருட்களின் அம்சங்களைத் தக்கவைக்க எஃப். பி. என் உதவுகிறது. தற்போதுள்ள முறைகளை மாற்றியமைப்பதற்குப் பதிலாக, சில ஆட்-ஆன் நுட்பங்கள் உள்ளன, அவை சிறிய பொருட்களைக் கண்டறிய ஏற்கனவே உள்ள அணுகுமுறைகளுக்கு மேல் நேரடியாக வைக்கப்படலாம். அத்தகைய ஒரு நுட்பம் ஸ்லைசிங் எய்டட் ஹைப்பர் இன்ஃபெரன்ஸ் (எஸ்ஏஹெச்ஐ) ஆகும். படம் வெவ்வேறு அளவிலான பல ஒன்றுடன் ஒன்று இணைக்கப்பட்ட திட்டுகளாக வெட்டப்படுகிறது. ஹைப்பர் அளவுருக்கள் அவற்றின் பரிமாணங்களை வரையறுக்கின்றன. பின்னர் பேட்ச்கள் மறுஅளவிடப்படுகின்றன, அதே நேரத்தில் ஃபைன்-ட்யூனிங்கின் போது அஸ்பெக்ட் விகிதத்தை பராமரிக்கிறது. இந்த இணைப்புகள் பின்னர் மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்க வழங்கப்படுகின்றன. சிறிய பொருள் கண்டறிதலுக்கான நன்கு உகந்த நுட்பங்கள் அத்தகைய பொருள் கண்டறிதல் சிக்கல்களில் கவனம் செலுத்தும் பல்வேறு ஆழமான கற்றல் நுட்பங்கள் உள்ளனஃ எ. கா., அம்சம்-இணைக்கப்பட்ட எஸ்எஸ்டி, யோலோ-இசட். இத்தகைய முறைகள் "சிறிய பொருட்களின் அம்சங்கள் கன்வொல்யூஷன் நெட்வொர்க்குகள் வழியாக செல்லும்போது அவற்றை எவ்வாறு பராமரிப்பது" என்பதில் செயல்படுகின்றன. பிற பயன்பாடுகள் கூட்டத்தை எண்ணும் வாகனம் மறு அடையாளம் விலங்கு கண்டறிதல் மீன் கண்டறிதல் மேலும் காண்க கன்வொல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் சட்ட அமலாக்கத்தில் யுஏவி-களின் பயன்பாடு நீருக்கடியில் கணினி பார்வை நுண்ணறிவு போக்குவரத்து அமைப்பு குறிப்புகள் வெளிப்புற இணைப்புகள் விச்ட்ரோன் தரவுத்தொகுப்பு AISKYEYE குழுவால் இயந்திர கற்றல் மற்றும் தரவு சுரங்க ஆய்வகத்தில், தியான்ஜின் பல்கலைக்கழகம், சீனா. பட சென்சார்கள் இமேஜிங்