در BinaExperts از مدل های هوش مصنوعی مختلفی استفاده شده است که عناوین آن­ها در زیر آمده است. در ادامه طی این مقاله به معرفیDETECTRON2 FASTER RCNN و در بخش های بعدی مدل های دیگر، هر کدام به تفصیل شرح داده شده است.

·         YOLO

·         CenterNet

·         EfficientNet

·         Faster R-CNN

·         Single Shot Multibox Detector (SSD)

·         DETR

·         DETECTRON2 FASTER RCNN

·         RETINANET

معرفی مدل بینایی کامپیوتر DETECTRON2 FASTER RCNN

در این پست، قصد داریم به معرفی مدل بینایی کامپیوتر Detectron2 Faster R-CNN بپردازیم. این مدل یکی از پیشرفته‌ترین و پرکاربردترین مدل‌های تشخیص اشیا است که توسط تیم تحقیقاتی فیسبوک (FAIR) توسعه داده شده است. در ادامه، به توضیح کامل‌تر ویژگی‌ها، کاربردها و نحوه استفاده از این مدل خواهیم پرداخت.

Detectron2 چیست؟

Detectron2 یک پلتفرم متن‌باز برای تشخیص اشیا، تقسیم‌بندی تصاویر و تشخیص نقاط کلیدی است. این پلتفرم که توسط تیم تحقیقاتی فیسبوک (FAIR) توسعه داده شده است، نسخه بهبود یافته‌ای از پلتفرم قبلی آن‌ها یعنی Detectron است. Detectron2 با بهره‌گیری از چارچوب یادگیری عمیق PyTorch طراحی شده و به دلیل عملکرد و دقت بالای آن، در میان محققان و توسعه‌دهندگان بسیار محبوب است. معماری پایه Detectron2 در شکل زیر به نمایش در آمده است.

ویژگی‌های کلیدی Detectron2

پشتیبانی از مدل‌های پیشرفته: Detectron2 از مدل‌های متعددی مانند Faster R-CNN، Mask R-CNN، RetinaNet و غیره پشتیبانی می‌کند.

سهولت استفاده: به دلیل طراحی ماژولار و ساختار مناسب، استفاده و تنظیم این پلتفرم بسیار آسان است.

قابلیت توسعه: توسعه‌دهندگان می‌توانند به راحتی مدل‌ها و الگوریتم‌های خود را در این پلتفرم پیاده‌سازی کنند.

کارایی بالا: این پلتفرم بهینه‌سازی شده و از قدرت پردازشی GPU برای تسریع آموزش و استنتاج مدل‌ها بهره می‌برد.

Faster R-CNN چیست؟

Faster R-CNN مخفف "Region-based Convolutional Neural Networks" است و یکی از پیشرفته‌ترین معماری‌های تشخیص اشیا به شمار می‌رود. این مدل به طور خاص برای بهبود سرعت و دقت در تشخیص اشیا طراحی شده است و شامل دو بخش اصلی است:

شبکه پیشنهاد منطقه (RPN):

این بخش وظیفه تولید نواحی پیشنهادی که ممکن است حاوی اشیا باشند را بر عهده دارد.

با استفاده از یک شبکه عصبی کانولوشنی، این نواحی را از تصویر ورودی استخراج می‌کند و نقاط مشکوک به وجود اشیا را پیشنهاد می‌دهد.

شبکه تشخیص:

این بخش از شبکه عصبی کانولوشنی برای استخراج ویژگی‌ها و تشخیص دقیق اشیا در نواحی پیشنهادی استفاده می‌کند.

هر ناحیه پیشنهادی با دقت بررسی می‌شود تا نوع شی موجود و مکان دقیق آن در تصویر مشخص شود.

ویژگی‌های Detectron2 Faster R-CNN

دقت بالا: مدل Faster R-CNN در تشخیص اشیا دقت بسیار بالایی دارد و می‌تواند اشیا را حتی در شرایط پیچیده و شلوغ تشخیص دهد.

انعطاف‌پذیری: این مدل به راحتی قابل تنظیم و انطباق با انواع داده‌ها و کاربردهای مختلف است. توسعه‌دهندگان می‌توانند با تغییر پارامترها و تنظیمات، مدل را به نیازهای خاص خود انطباق دهند.

سرعت بهینه: با وجود اینکه مدل‌های R-CNN سنتی بسیار کند بودند، Faster R-CNN با استفاده از RPN سرعت تشخیص را به طور قابل توجهی افزایش داده است.

متن‌باز بودن: پلتفرم Detectron2 به صورت متن‌باز ارائه شده است که امکان استفاده و توسعه آن را برای جامعه محققان و توسعه‌دهندگان فراهم می‌کند. این ویژگی باعث شده است که به سرعت پیشرفت کرده و بهبود یابد.

کاربردهای Detectron2 Faster R-CNN

خودروهای خودران و ایمنی جاده ها:

تشخیص عابران پیاده، وسایل نقلیه، علائم راهنمایی و رانندگی و موانع و ایمنی جاده‌ای برای ایجاد سیستم‌های رانندگی خودکار.

مراقبت های پزشکی:

تشخیص ناهنجاری‌های پزشکی در تصاویر رادیولوژی، MRI و CT اسکن. این مدل می‌تواند به پزشکان در تشخیص سریع‌تر و دقیق‌تر بیماری‌ها کمک کند.

نظارت، امنیت و مدیریت ترافیک:

تشخیص افراد و اشیا در تصاویر دوربین‌های مداربسته برای اهداف نظارتی و امنیتی. این کاربرد در مکان‌های عمومی، فرودگاه‌ها، و ساختمان‌های حساس بسیار مفید است.

تجارت الکترونیک:

برچسب‌گذاری خودکار محصولات در تصاویر ویدئویی و عکاسی برای بهبود تجربه کاربری و جستجوی سریع‌تر و دقیق‌تر در پلتفرم‌های تجارت الکترونیک.

کشاورزی هوشمند:

تشخیص و شمارش گیاهان، شناسایی آفات و بیماری‌ها در محصولات کشاورزی برای بهبود مدیریت و بهره‌وری مزارع.

رباتیک:

استفاده در ربات‌های خودکار برای شناسایی و تعامل با اشیا در محیط‌های مختلف.

نتیجه‌گیری

مدل Detectron2 Faster R-CNN یکی از قدرتمندترین ابزارهای موجود برای تشخیص اشیا است که به دلیل دقت بالا، انعطاف‌پذیری و سرعت مناسب، در بسیاری از صنایع کاربرد دارد. این مدل می‌تواند به عنوان یک ابزار حیاتی در توسعه سیستم‌های هوشمند و تحلیل داده‌های تصویری مورد استفاده قرار گیرد. در تصاویر زیر کاربردهای متنوع این مدل نمایش داده شده است.

امیدواریم این پست برای شما مفید واقع شده باشد. نظرات و سوالات خود را در بخش تماس با ما به اشتراک بگذارید. اگر علاقه‌مند به یادگیری بیشتر درباره مدل‌های تشخیص اشیا و کاربردهای آن‌ها هستید، مقالات و مطالب دیگر ما در وبلاگ بینا اکسپرتز را از دست ندهید.

برای کسب اطلاعات بیشتر و شروع به کار با مدل های بینایی کامپیوتر موجود در پلتفرم بینا اکسپرتز، به  https://binaexperts.com  مراجعه کنید.