در BinaExperts از مدل های هوش مصنوعی مختلفی استفاده شده است که عناوین آن­ها در زیر آمده است. در ادامه طی این مقاله به معرفی Faster R-CNN 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 Faster R-CNN در بینایی ماشین

در دنیای بینایی ماشین، شناسایی و تشخیص دقیق اشیا در تصاویر همواره یکی از چالش‌های بزرگ و پرکاربرد بوده است. یکی از پیشرفته‌ترین و کارآمدترین مدل‌های موجود برای این منظور، مدل Faster R-CNN است. در این پست، شما را با این مدل قدرتمند آشنا می کنیم و نشان می دهیم چگونه می‌توانید از آن در پلتفرم بینا اکسپرتز بهره ببرید.

مدل Faster R-CNN چیست؟

Faster R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network) یکی از مدل‌های پیشرفته یادگیری عمیق است که برای شناسایی اشیا در تصاویر استفاده می‌شود. این مدل توسط Shaoqing Ren و همکارانش در سال ۲۰۱۵ معرفی شد و به دلیل دقت و سرعت بالای خود، به سرعت جایگاه ویژه‌ای در بین محققان و توسعه‌دهندگان پیدا کرد. Faster R-CNN یک الگوریتم تشخیص اشیا پرکاربرد است که بر اساس شبکه پیشنهادی منطقه (RPN) و چارچوب شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) ساخته شده است. به دلیل دقت و کارایی خود در تشخیص اشیا درون تصاویر شناخته شده است.

مدل Faster R-CNN از سه بخش اصلی تشکیل شده است:

·         شبکه عصبی کانولوشنی (CNN):  به عنوان استخراج‌کننده ویژگی‌های تصویر عمل می‌کند. Faster R-CNN معمولاً از یک CNN از پیش آموزش دیده (به عنوان مثال ResNet، VGG) به عنوان شبکه خود برای استخراج ویژگی استفاده می کند. CNN تصویر ورودی را پردازش می‌کند و ویژگی های مهم را استخراج می‌کند که هم توسط RPN و هم شبکه تشخیص شی بعدی استفاده می‌شود.

·         شبکه پیشنهاد ناحیه(Region Proposal Network) (RPN): که نواحی پیشنهادی برای حضور اشیا را تولید می‌کند. RPN یک شبکه کاملاً کانولوشنی است، جعبه‌های محدودکننده شی را در یک تصویر پیشنهاد می‌کند. RPN بر روی نقشه‌ ویژگی های استخراج شده از تصویر ورودی با استفاده از یک بک بون CNN (به عنوان مثال، ResNet) عمل می‌کند و مختصات جعبه مرزی و امتیازات شی را برای مکان‌های بالقوه اشیا پیش‌بینی می‌کند.

·         شبکه تشخیص: که نواحی پیشنهادی را دریافت کرده، نوع و موقعیت اشیا را تعیین می‌کند. این ساختار به مدل امکان می‌دهد تا با سرعت بالا و دقت چشمگیر، اشیا را در تصاویر شناسایی کرده و تشخیص دهد.

مدل Faster R-CNN به عملکرد پیشرفته‌ای در وظایف تشخیص اشیا دست یافته است، دقت و سرعت را به طور موثر متعادل می‌کند. این به طور گسترده در کاربردهای مختلف مانند رانندگی خودران، نظارت و تجزیه و تحلیل تصویر، که در آن مکان‌یابی دقیق و طبقه‌بندی اشیا ضروری است، مورد استفاده قرار گرفته است.

پلتفرم بینا اکسپرتز، یکی از پیشروان در ارائه راه‌حل‌های بینایی ماشین، امکان استفاده از مدل Faster R-CNN را برای کاربران خود فراهم کرده است. این پلتفرم با ارائه محیطی کاربرپسند و ابزارهای متنوع، به کاربران اجازه می‌دهد تا به راحتی مدل‌های بینایی ماشین را پیاده‌سازی و اجرا کنند.

1-      بک بون Inception:

Inception خانواده ای از معماری های شبکه عصبی کانولوشن است که به دلیل کارایی و اثربخشی در وظایف تشخیص تصویر شناخته شده است. Inception مورد استفاده در TensorFlow Faster R-CNN معمولاً به انواع معماری Inception اشاره دارد (به عنوان مثال، Inception-v2، Inception-v3) که در مجموعه داده های مقیاس بزرگ مانند ImageNet از قبل آموزش داده شده اند.

با ترکیب چارچوب  Faster R-CNN با بک بون Inception، مدل TensorFlow Faster R-CNN با Inception به تعادل بین دقت و کارایی دست می یابد. از نقاط قوت معماری Inception برای استخراج ویژگی استفاده می کند، و در عین حال کارایی محاسباتی را حفظ می کند. این باعث می شود آن را برای کاربردهای مختلف مانند رانندگی خودکار، نظارت و تجزیه و تحلیل تصویر مناسب کند.

2-     بک بون ResNet101:

با ترکیب چارچوب R-CNN Faster با ستون فقرات ResNet101، TensorFlow Faster R-CNN با مدل ResNet101 به عملکردی پیشرفته در وظایف تشخیص اشیا دست می یابد. از ویژگی‌های غنی آموخته شده توسط ResNet101 برای شناسایی و طبقه‌بندی دقیق اشیا درون تصاویر استفاده می‌کند و آن را برای کاربردهای مختلف مانند رانندگی خودکار، نظارت و تجزیه و تحلیل تصویر مناسب می‌سازد.

ویژگی‌های کلیدی مدل Faster R-CNN

سرعت بالا: یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های مدل Faster R-CNN سرعت بالای آن در تشخیص اشیاست. به لطف استفاده از شبکه پیشنهاد ناحیه (RPN) که به صورت مستقیم و کارآمد نواحی پیشنهادی را تولید می‌کند، این مدل توانسته است سرعت بالایی در پردازش تصاویر داشته باشد.

دقت بالا: مدل Faster R-CNN به دلیل استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق و پیچیده، دقت بسیار بالایی در شناسایی و تشخیص اشیا دارد. این مدل توانسته است در بسیاری از چالش‌ها و مسابقات بینایی ماشین نتایج چشمگیری کسب کند.

یکپارچگی مراحل: بر خلاف مدل‌های قبلی مانند R-CNN و Fast R-CNN که هر مرحله به صورت جداگانه انجام می‌شد، مدل Faster R-CNN تمام مراحل را به صورت یکپارچه و در یک فرآیند سرتاسری (end-to-end) انجام می‌دهد.

انعطاف‌پذیری: این مدل قابلیت تنظیم و بهینه‌سازی برای کاربردهای مختلف را دارد. می‌توان با تنظیمات مختلف و استفاده از داده‌های متفاوت، مدل را برای کاربردهای خاصی مانند تشخیص چهره، شناسایی اشیای خاص و غیره بهینه‌سازی کرد.

نتیجه‌گیری

مدل Faster R-CNN به عنوان یکی از بهترین ابزارهای موجود برای شناسایی و تشخیص اشیا در تصاویر، توانسته است جایگاه ویژه‌ای در بین محققان و توسعه‌دهندگان پیدا کند. با استفاده از پلتفرم بینا اکسپرتز، شما می‌توانید به راحتی از قابلیت‌های بی‌نظیر این مدل بهره‌مند شوید و پروژه‌های بینایی ماشین خود را با سرعت و دقت بالا پیش ببرید.

برای کسب اطلاعات بیشتر و شروع به کار با مدل Faster R-CNN در پلتفرم بینا اکسپرتز، به http://binaexperts.com مراجعه کنید.