Small object detection
چھوٹے آبجیکٹ کا پتہ لگانا آبجیکٹ کا پتہ لگانے کا ایک خاص معاملہ ہے جہاں ڈیجیٹل تصاویر اور ویڈیوز میں چھوٹے آبجیکٹ کا پتہ لگانے کے لیے مختلف تکنیکیں استعمال کی جاتی ہیں۔ "چھوٹے آبجیکٹ" وہ آبجیکٹ ہوتے ہیں جن کے ان پٹ امیج میں چھوٹے پکسل فٹ پرنٹ ہوتے ہیں۔ فضائی منظر کشی جیسے علاقوں میں، چھوٹی اشیاء کی وجہ سے آبجیکٹ کا پتہ لگانے کی جدید ترین تکنیکیں انجام دی جاتی ہیں۔ چھوٹے آبجیکٹ کا پتہ لگانے کے مختلف شعبوں میں استعمال ہوتے ہیں جیسے ویڈیو نگرانی (ٹریفک ویڈیو نگرانی، چھوٹے آبجیکٹ کی بازیافت، بے ضابطگی کا پتہ لگانا، سمندری نگرانی، ڈرون سروے، ٹریفک کے بہاؤ کا تجزیہ، اور آبجیکٹ ٹریکنگ۔ چھوٹی اشیاء کے ساتھ مسائل جدید دور کے آبجیکٹ کا پتہ لگانے کے الگورتھم جیسے کہ یو اونلی لک ونس (YOLO) خصوصیات کو سیکھنے کے لیے ارتقاء کی تہوں کا بہت زیادہ استعمال کرتے ہیں۔ جیسے جیسے کوئی شے ارتقاء کی تہوں سے گزرتی ہے، اس کا سائز کم ہوتا جاتا ہے۔ لہذا، چھوٹی چیز کئی تہوں کے بعد غائب ہو جاتی ہے اور ناقابل شناخت ہو جاتی ہے۔ بعض اوقات، کسی شے کے سائے کا پتہ خود شے کے ایک حصے کے طور پر لگایا جاتا ہے۔ لہذا، باؤنڈنگ باکس کی جگہ کسی شے کے بجائے سائے کے ارد گرد مرکوز ہوتی ہے۔ گاڑی کا پتہ لگانے کے معاملے میں، پیدل چلنے والوں اور دو پہیہ گاڑیوں کا پتہ لگانے میں اس کی وجہ سے تکلیف ہوتی ہے۔ اس وقت فضائی منظر کشی میں ڈرون کا بہت زیادہ استعمال ہوتا ہے۔ وہ ہارڈ ویئر (سینسر) اور سافٹ ویئر (الگورتھم) سے لیس ہوتے ہیں جو ان کی پرواز کے دوران ایک خاص مستحکم پوزیشن کو برقرار رکھنے میں مدد کرتے ہیں۔ ہوا دار حالات میں، ڈرون خود بخود اپنی پوزیشن برقرار رکھنے کے لیے عمدہ حرکتیں کرتا ہے اور اس سے حدود کے قریب کا نظارہ بدل جاتا ہے۔ یہ ممکن ہو سکتا ہے کہ کچھ نئی اشیاء تصویر کی حد کے قریب ظاہر ہوں۔ مجموعی طور پر، یہ درجہ بندی، پتہ لگانے اور بالآخر ٹریکنگ کی درستگی کو متاثر کرتے ہیں۔ طریقے چھوٹی اشیاء کا پتہ لگانے کے لیے مختلف طریقے دستیاب ہیں، جو تین زمروں میں آتے ہیں: موجودہ تکنیکوں کو بہتر بنانا موجودہ تکنیکوں سے چھوٹی اشیاء کا پتہ لگانے کے مختلف طریقے ہیں۔ ان میں سے کچھ کا ذکر ذیل میں کیا گیا ہے، ایک ڈیٹا سیٹ کا انتخاب کرنا جس میں چھوٹی چھوٹی اشیاء ہوں مشین لرننگ ماڈل کی آؤٹ پٹ کا انحصار اس بات پر ہے کہ "اسے کتنی اچھی تربیت دی گئی ہے"۔ لہذا، ڈیٹا سیٹ میں ایسی اشیاء کا پتہ لگانے کے لیے چھوٹی اشیاء شامل ہونی چاہئیں۔ نیز، جدید دور کے ڈٹیکٹر، جیسے YOLO، اینکرز پر انحصار کرتے ہیں۔ YOLO کے تازہ ترین ورژن (YOLOv5 سے شروع کرتے ہوئے) ڈیٹا سیٹ میں آبجیکٹ سائز کی نوعیت کی بنیاد پر اچھے اینکرز تلاش کرنے کے لیے آٹو اینکر الگورتھم کا استعمال کرتے ہیں۔ لہذا، ڈیٹا سیٹ میں چھوٹی اشیاء کا ہونا لازمی ہے۔ اگر ضرورت ہو تو اضافہ کے ذریعے مزید ڈیٹا تیار کرنا ڈیپ لرننگ ماڈلز میں اربوں نیوران ہوتے ہیں جو تربیت کے بعد کچھ وزن تک پہنچ جاتے ہیں۔ لہذا، اسے بہتر تربیت کے لیے اچھی مقدار میں مقداری اور معیاری اعداد و شمار کی ضرورت ہوتی ہے۔ موجودہ ڈیٹا سیٹ سے زیادہ متنوع ڈیٹا تیار کرنے کے لیے ڈیٹا اگمینٹیشن مفید تکنیک ہے۔ امیج کیپچر ریزولوشن اور ماڈل کے ان پٹ ریزولوشن میں اضافہ یہ اشیاء سے مزید خصوصیات حاصل کرنے اور آخر کار ان سے بہترین سیکھنے میں مدد کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، 1280 X 1280 ریزولوشن والی تصویر میں بائیک آبجیکٹ میں 640 X 640 ریزولوشن سے زیادہ خصوصیات ہیں۔ آٹو لرننگ اینکرز اینکر سائز کا انتخاب چھوٹے آبجیکٹ کا پتہ لگانے میں اہم کردار ادا کرتا ہے۔ اسے ہاتھ سے چننے کے بجائے، الگورتھم کا استعمال کریں جو ڈیٹا سیٹ کی بنیاد پر اس کی شناخت کرتے ہیں۔ YOLOv5 اینکر سائز کی وضاحت کے لیے K-مینز الگورتھم کا استعمال کرتا ہے۔ تربیت کے دوران ٹائلنگ اپروچ اور جدید ترین آبجیکٹ ڈیٹیکٹر صرف تصویر کے مقررہ سائز کی اجازت دیتے ہیں اور اس کے مطابق ان پٹ تصویر کا سائز تبدیل کرتے ہیں۔ یہ تبدیلی تصویر میں موجود چھوٹی چھوٹی اشیاء کو خراب کر سکتی ہے۔ ٹائلنگ اپروچ اس وقت مدد کرتا ہے جب کسی تصویر میں ماڈل کے مقررہ ان پٹ سائز سے زیادہ ریزولوشن ہو۔ اسے نیچے اسکیل کرنے کے بجائے، تصویر کو ٹائلوں میں توڑ دیا جاتا ہے اور پھر تربیت میں استعمال کیا جاتا ہے۔ تخمینہ کے دوران بھی یہی نقطہ نظر استعمال کیا جاتا ہے۔ فیچر پرامڈ نیٹ ورک (ایف پی این) کثیر پیمانے پر خصوصیات سیکھنے کے لیے فیچر پرامڈ نیٹ ورک کا استعمال کریں: مثال کے طور پر جڑواں فیچر پرامڈ نیٹ ورک (ٹی ایف پی این)، توسیعی فیچر پرامڈ نیٹ ورک (ای ایف پی این)۔ ایف پی این ارتقاء کی تہوں کے خلاف چھوٹی اشیاء کی خصوصیات کو برقرار رکھنے میں مدد کرتا ہے۔ ایڈ آن تکنیک موجودہ طریقوں میں ترمیم کرنے کے بجائے، کچھ ایڈ آن تکنیک موجود ہیں، جنہیں چھوٹی اشیاء کا پتہ لگانے کے لیے موجودہ طریقوں کے اوپر براہ راست رکھا جا سکتا ہے۔ ایسی ہی ایک تکنیک سلائسنگ ایڈیڈ ہائپر انفریشن (ایس اے ایچ آئی) ہے۔ تصویر کو مختلف سائز کے متعدد اوور لیپنگ پیچوں میں کاٹا جاتا ہے۔ ہائپر پیرامیٹرز ان کے طول و عرض کی وضاحت کرتے ہیں۔ پھر ٹھیک ٹیوننگ کے دوران پہلو تناسب کو برقرار رکھتے ہوئے پیچ کا سائز تبدیل کیا جاتا ہے۔ یہ پیچ پھر ماڈل کی تربیت کے لیے فراہم کیے جاتے ہیں۔ چھوٹے آبجیکٹ کا پتہ لگانے کے لیے اچھی طرح سے بہتر تکنیکیں مختلف گہری سیکھنے کی تکنیکیں دستیاب ہیں جو اس طرح کے آبجیکٹ کا پتہ لگانے کے مسائل پر توجہ مرکوز کرتی ہیں: مثال کے طور پر، فیچر فیوزڈ ایس ایس ڈی، YOLO-Z۔ اس طرح کے طریقے "چھوٹی اشیاء کی خصوصیات کو برقرار رکھنے کے طریقے پر کام کرتے ہیں جب کہ وہ ارتقاء نیٹ ورک سے گزرتے ہیں"۔ دیگر ایپلی کیشنز ہجوم گنتی گاڑی کی دوبارہ شناخت جانوروں کا پتہ لگانے والی مچھلی کا پتہ لگانا بھی دیکھیں قانون نافذ کرنے والے اداروں میں یو اے وی کا استعمال انڈر واٹر کمپیوٹر وژن انٹیلیجنٹ ٹرانسپورٹیشن سسٹم حوالہ جات بیرونی لنکس ویز ڈرون ڈیٹا سیٹ بذریعہ اے آئی ایس کے وائی ای ٹیم لیب آف مشین لرننگ اینڈ ڈیٹا مائننگ، تیانجن یونیورسٹی، چین۔ امیجنگ امیج سینسر