Features from accelerated segment test
ایکسلریٹڈ سیگمنٹ ٹیسٹ (ایف اے ایس ٹی) کی خصوصیات ایک کونے کا پتہ لگانے کا طریقہ ہے، جسے فیچر پوائنٹس نکالنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے اور بعد میں کمپیوٹر وژن کے بہت سے کاموں میں اشیاء کو ٹریک کرنے اور نقشہ بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ فاسٹ کارنر ڈیٹیکٹر اصل میں ایڈورڈ راسٹن اور ٹام ڈرمونڈ نے تیار کیا تھا، اور اسے 2006 میں شائع کیا گیا تھا۔ فاسٹ کارنر ڈیٹیکٹر کا سب سے زیادہ امید افزا فائدہ اس کی کمپیوٹیشنل کارکردگی ہے۔ اس کے نام کا حوالہ دیتے ہوئے، یہ درحقیقت بہت سے دوسرے معروف فیچر نکالنے کے طریقوں سے تیز ہے، جیسے کہ ایس آئی ایف ٹی، ایس یو ایس اے این اور ہیرس ڈٹیکٹرز کے ذریعہ استعمال ہونے والے گوسیئنز (ڈی او جی) کا فرق۔ مزید برآں، جب مشین لرننگ کی تکنیکوں کا اطلاق کیا جاتا ہے، تو حساب کتاب کے وقت اور وسائل کے لحاظ سے اعلی کارکردگی کا احساس کیا جا سکتا ہے۔ فاسٹ کارنر ڈیٹیکٹر اس تیز رفتار کارکردگی کی وجہ سے ریئل ٹائم ویڈیو پروسیسنگ ایپلی کیشن کے لیے بہت موزوں ہے۔ سیگمنٹ ٹیسٹ ڈیٹیکٹر فاسٹ کارنر ڈیٹیکٹر 16 پکسلز کے دائرے (رداس 3 کا بریسنھم سرکل) کا استعمال کرتا ہے تاکہ یہ درجہ بندی کی جا سکے کہ آیا امیدوار پوائنٹ p دراصل ایک کونہ ہے۔ دائرے میں ہر پکسل کو انٹیجر نمبر 1 سے 16 تک گھڑی کی سمت میں لیبل کیا جاتا ہے۔ اگر دائرے میں N ملحقہ پکسلز کا ایک سیٹ امیدوار پکسل p کی شدت سے زیادہ روشن ہے (جسے آئی پی سے ظاہر کیا جاتا ہے) اور ایک حد کی قیمت t یا امیدوار پکسل p مائنس حد کی قیمت t کی شدت سے زیادہ گہری ہے، تو p کو کونے کے طور پر درجہ بند کیا جاتا ہے۔ شرائط کو اس طرح لکھا جا سکتا ہے: شرط 1: N ملحقہ پکسلز S کا ایک سیٹ، x> Ip + حد کی شدت، یا شرط 2: N ملحقہ پکسلز S کا ایک سیٹ، لہذا جب دونوں میں سے کسی ایک شرط کو پورا کیا جائے تو امیدوار p کو ایک کونے کے طور پر درجہ بند کیا جا سکتا ہے۔ N کو منتخب کرنے، ملحقہ پکسلز کی تعداد اور حد کی قیمت t کا فرق ہے۔ ایک طرف پائے جانے والے کونے کے نکات کی تعداد بہت زیادہ نہیں ہونی چاہیے، دوسری طرف، کمپیوٹیشنل کارکردگی کی قربانی دے کر اعلی کارکردگی حاصل نہیں کی جانی چاہیے۔ مشین لرننگ کی بہتری کے بغیر، N کو عام طور پر 12 کے طور پر منتخب کیا جاتا ہے۔ نان کارنر پوائنٹس کو خارج کرنے کے لیے تیز رفتار ٹیسٹ کا طریقہ استعمال کیا جا سکتا ہے۔ تیز رفتار ٹیسٹ غیر کونے والے پوائنٹس کو مسترد کرنے کے لیے تیز رفتار ٹیسٹ 4 مثال پکسلز، یعنی پکسل 1، 9، 5 اور 13 کی جانچ کر کے چلایا جاتا ہے۔ کیونکہ کم از کم 12 متصل پکسلز ہونے چاہئیں جو امیدوار کونے سے زیادہ روشن یا گہرے ہوں، لہذا ان 4 مثال پکسلز میں سے کم از کم 3 پکسلز ہونے چاہئیں جو امیدوار کونے سے زیادہ روشن یا گہرے ہوں۔ سب سے پہلے پکسلز 1 اور 9 کی جانچ کی جاتی ہے، اگر I1 اور I9 دونوں [Ip-t، Ip + t] کے اندر ہیں، تو امیدوار p ایک کونے نہیں ہے۔ بصورت دیگر پکسلز 5 اور 13 کی مزید جانچ پڑتال کی جاتی ہے کہ آیا ان میں سے تین آئی پی + ٹی سے زیادہ روشن ہیں یا آئی پی-ٹی سے زیادہ گہرے ہیں۔ اگر ان میں سے 3 موجود ہیں جو یا تو زیادہ روشن ہیں یا گہرے، تو پھر حتمی نتیجے کے لیے باقی پکسلز کی جانچ کی جاتی ہے۔ اور اپنے پہلے مقالے میں موجد کے مطابق، امیدوار کونے کے پکسل کی جانچ کرنے کے لیے اوسطا 3.8 پکسلز کی ضرورت ہوتی ہے۔ ہر امیدوار کونے کے لیے 8.5 پکسلز کے مقابلے میں، 3.8 واقعی ایک بہت بڑی کمی ہے جو کارکردگی کو انتہائی بہتر بنا سکتی ہے۔ تاہم، اس ٹیسٹ کے طریقہ کار میں کئی کمزوریاں ہیں: تیز رفتار ٹیسٹ کو N <12 کے لیے اچھی طرح سے عام نہیں کیا جا سکتا۔ اگر N <12 ہے، تو یہ ممکن ہوگا کہ ایک امیدوار p ایک کونا ہو اور 4 میں سے صرف 2 مثال ٹیسٹ پکسلز دونوں روشن آئی پی + ٹی یا آئی پی-ٹی سے گہرے ہوں۔ ڈٹیکٹر کی کارکردگی ان منتخب ٹیسٹ پکسلز کے انتخاب اور ترتیب پر منحصر ہے۔ تاہم اس بات کا امکان نہیں ہے کہ منتخب کردہ پکسلز بہترین ہوں جو کونے کی ظاہری شکل کی تقسیم کے بارے میں خدشات اٹھاتے ہیں۔ ایک دوسرے سے متصل متعدد خصوصیات کا پتہ چلا ہے۔ مشین لرننگ کے ساتھ بہتری تیز رفتار ٹیسٹ کے پہلے دو کمزوریوں کو دور کرنے کے لیے، پتہ لگانے کے الگورتھم کو بہتر بنانے میں مدد کے لیے مشین لرننگ اپروچ متعارف کرایا گیا ہے۔ یہ مشین لرننگ اپروچ دو مراحل میں کام کرتا ہے۔ سب سے پہلے، دیئے گئے این کے ساتھ کونے کا پتہ لگانے پر تربیتی تصاویر کے ایک سیٹ پر کارروائی کی جاتی ہے جو ٹارگٹ ایپلی کیشن ڈومین سے بہتر ہیں۔ کونوں کا پتہ آسان ترین نفاذ کے ذریعے لگایا جاتا ہے جو لفظی طور پر 16 پکسلز کی انگوٹی نکالتا ہے اور شدت کی اقدار کا موازنہ مناسب حد سے کرتا ہے۔ امیدوار p کے لیے، دائرے x پر ہر مقام کو p → x سے ظاہر کیا جا سکتا ہے۔ ہر پکسل کی حالت، Sp → x درج ذیل تین حالتوں میں سے کسی ایک میں ہونی چاہیے: d، Ip → x ≤ Ip-t (گہرا) s، Ip-t ≤ Ip → x ≤ Ip + t (مماثل) b، Ip → x ≤ Ip + t (روشن) پھر ایک x (تمام p کے لیے یکساں) پارٹیشن P (تمام ٹریننگ امیجز کے تمام پکسلز کا سیٹ) کو 3 مختلف ذیلی سیٹوں میں منتخب کرنا، Pd، Ps، Pb جہاں: Pd = {{p ωP: Sp → x = d} Ps = {p ωP: Sp → x = s} Pb = {p ωP: Sp Kp کو ایک بولین متغیر مان لیں جو اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ آیا p ایک کونا ہے، پھر Kp کی اینٹروپی کا استعمال p کے ایک کونا ہونے کی معلومات کی پیمائش کے لیے کیا جاتا ہے۔ پکسلز Q کے سیٹ کے لیے، KQ (نارمل نہیں) کی کل اینٹروپی یہ ہے: H (Q) = (c + n) log2 (c + n)-clog2c-nlog2n جہاں c = | {i ωQ: की سچ ہے} | (کونوں کی تعداد) جہاں n = | {i ωQ: کی غلط ہے} | (غیر کونوں کی تعداد) معلومات کے حصول کو اس طرح پیش کیا جا سکتا ہے: Hg = H (P)-H (Pb)-H (Ps)-H (Pd) ہر ذیلی سیٹ کو منتخب کرنے کے لیے ایک تکراری عمل لاگو کیا جاتا ہے جو معلومات کے حصول کو زیادہ سے زیادہ کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، سب سے پہلے ایک x کو منتخب کیا جاتا ہے تاکہ P کو Pd، Ps، Pb میں زیادہ سے زیادہ معلومات کے ساتھ تقسیم کیا جا سکے۔ پھر ہر ذیلی سیٹ Pd، Ps، Pb کے لیے، سب سے زیادہ معلومات حاصل کرنے کے لیے ایک اور y کا انتخاب کیا جاتا ہے (نوٹ کریں کہ y، x کی طرح ہو سکتا ہے)۔ یہ تکراری عمل اس وقت ختم ہوتا ہے جب اینٹروپی صفر ہوتی ہے تاکہ اس ذیلی سیٹ کے تمام پکسلز کونے یا غیر کونے ہوں۔ اس پیدا شدہ فیصلہ ٹری کو پھر پروگرامنگ کوڈ میں تبدیل کیا جا سکتا ہے، جیسے کہ C اور C + +، جو کہ صرف نیسٹڈ اگر دیگر بیانات کا ایک مجموعہ ہے۔ اصلاح کے مقصد کے لیے، کوڈ کو مرتب کرنے کے لیے پروفائل گائیڈڈ اصلاح کا استعمال کیا جاتا ہے۔ تعمیل شدہ کوڈ کو بعد میں دیگر تصاویر کے لیے کارنر ڈیٹیکٹر کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔ نوٹ کریں کہ اس فیصلہ ٹری الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے پائے جانے والے کونے سیگمنٹ ٹیسٹ ڈیٹیکٹر کا استعمال کرتے ہوئے نتائج سے قدرے مختلف ہونے چاہئیں۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ فیصلہ ٹری ماڈل ٹریننگ ڈیٹا پر منحصر ہے، جو تمام ممکنہ کونوں کا احاطہ نہیں کر سکتا۔ غیر زیادہ سے زیادہ دبانا "چونکہ سیگمنٹ ٹیسٹ کونے کے رسپانس فنکشن کا حساب نہیں لگاتا ہے، اس لیے غیر زیادہ سے زیادہ دبانے کا اطلاق براہ راست نتیجے میں آنے والی خصوصیات پر نہیں کیا جا سکتا۔" تاہم، اگر N فکسڈ ہے، تو ہر پکسل p کے لیے کونے کی طاقت کو t کی زیادہ سے زیادہ قیمت کے طور پر بیان کیا جاتا ہے جو p کو ایک کونہ بناتا ہے۔ اس لیے دو نقطہ نظر استعمال کیے جا سکتے ہیں: بائنری سرچ الگورتھم کا اطلاق سب سے بڑے ٹی کو تلاش کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے جس کے لیے پی اب بھی ایک کونے میں ہے۔ لہذا ہر بار فیصلہ ٹری الگورتھم کے لیے ایک مختلف ٹی سیٹ کیا جاتا ہے۔ جب یہ سب سے بڑا ٹی تلاش کرنے کا انتظام کرتا ہے، تو اس ٹی کو کونے کی طاقت سمجھا جا سکتا ہے۔ ایک اور نقطہ نظر ایک تکرار اسکیم ہے، جہاں ہر بار t کو سب سے چھوٹی قیمت تک بڑھایا جاتا ہے جس میں سے ٹیسٹ پاس ہوتا ہے۔ فاسٹ-ای آر: بہتر تکرار فاسٹ-ای آر ڈٹیکٹر ایک میٹا ہیورسٹک الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے فاسٹ ڈٹیکٹر کی بہتری ہے، اس معاملے میں مصنوعی اینیلنگ۔ تاکہ اصلاح کے بعد، فیصلہ ٹری کا ڈھانچہ بہتر بنایا جائے اور زیادہ تکرار والے پوائنٹس کے لیے موزوں ہو۔ تاہم، چونکہ مصنوعی اینیلنگ ایک میٹا ہیوریسک الگورتھم ہے، اس لیے ہر بار الگورتھم ایک مختلف بہتر فیصلہ ٹری تیار کرے گا۔ لہذا ایسا حل تلاش کرنے کے لیے موثر طریقے سے بڑی مقدار میں تکرار کرنا بہتر ہے جو حقیقی بہترین کے قریب ہو۔ روسٹن کے مطابق، 3 گیگا ہرٹز پر پینٹیم 4 پر تقریبا 200 گھنٹے لگتے ہیں جو کہ فاسٹ ڈٹیکٹر کو بہتر بنانے کے لیے 100,000 تکرار کے 100 تکرار ہوتے ہیں۔ دوسرے ڈٹیکٹرز کے ساتھ موازنہ روسٹن کی تحقیق میں، فاسٹ اور فاسٹ-ای آر ڈٹیکٹر کا جائزہ کئی مختلف ڈیٹا سیٹوں پر لیا جاتا ہے اور اس کا موازنہ ڈی او جی، ہیرس، ہیرس-لیپلیس، شی-توماسی اور سوسان کارنر ڈٹیکٹرز سے کیا جاتا ہے۔ ڈیٹیکٹرز کے لیے پیرامیٹر کی ترتیبات (فاسٹ کے علاوہ) مندرجہ ذیل ہیں: ریپیٹیبلٹی ٹیسٹ کا نتیجہ تمام ڈیٹا سیٹوں پر فی فریم 0-2000 کونوں کے لیے ریپیٹیبلٹی منحنی خطوط کے تحت اوسط رقبے کے طور پر پیش کیا جاتا ہے (اضافی شور کے علاوہ): سپیڈ ٹیسٹ 3.0 گیگا ہرٹز پینٹیم 4-D کمپیوٹر پر کیے گئے تھے۔ ڈیٹا سیٹ کو ٹریننگ سیٹ اور ٹیسٹ سیٹ میں تقسیم کیا گیا ہے۔ ٹریننگ سیٹ 101 مونوکروم امیجز پر مشتمل ہے جس کی ریزولوشن 992 × 668 پکسلز ہے۔ ٹیسٹ سیٹ مونوکروم 352 × 288 ویڈیو کے 4968 فریموں پر مشتمل ہے۔ اور نتیجہ یہ ہے: حوالہ جات کتابچہ بیرونی لنکس ایڈوانسڈ ویژن ہوم پیج فیچر کا پتہ لگانا (کمپیوٹر وژن)