انواع مدل های هوش مصنوعی در بینا اکسپرتز_ Single Shot Multibox Detector (SSD)

مدل Single Shot Multibox Detector (SSD) یکی از مدل‌های محبوب، پرکاربرد و قدرتمند در زمینه‌ی تشخیص اشیا در تصاویر است.

انواع مدل های هوش مصنوعی در بینا اکسپرتز_ Single Shot Multibox Detector (SSD)
انواع مدل های هوش مصنوعی در بینا اکسپرتز_ Single Shot Multibox Detector (SSD)

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 Single Shot Multibox Detector (SSD) 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

انواع مدل های هوش مصنوعی در بینا اکسپرتز- Single Shot Multibox Detector(SSD)
انواع مدل های هوش مصنوعی در بینا اکسپرتز- Single Shot Multibox Detector(SSD)

معرفی مدل Single Shot Multibox Detector (SSD)

مدل Single Shot Multibox Detector (SSD) یکی از مدل‌های محبوب، پرکاربرد و قدرتمند در زمینه‌ی تشخیص اشیا در تصاویر است. این مدل در سال ۲۰۱۶ توسط Wei Liu و همکارانش معرفی شد و به دلیل دقت بالا و سرعت مناسب، سادگی، کارایی و اثربخشی در وظایف تشخیص اشیا در زمان واقعی به سرعت مورد توجه محققان و مهندسان قرار گرفت.

مدل Single Shot Multibox Detector (SSD) در بینا اکسپرتز
مدل Single Shot Multibox Detector (SSD) در بینا اکسپرتز

SSD با پیش‌بینی جعبه‌های محدودکننده شی و احتمالات کلاس به طور مستقیم از نقشه‌های ویژگی در مقیاس‌های چندگانه در یک عبور از شبکه عمل می‌کند. این امر با استفاده از مجموعه ای از فیلترهای کانولوشن برای تشخیص اجسام در سطوح مختلف به دست می آید.

معماری پایه SSD
معماری پایه SSD

 

ویژگی‌های کلیدی مدل SSD عبارتند از:

·         سرعت بالا: یکی از مزایای بزرگ SSD این است که به صورت بلادرنگ (real-time) عمل می‌کند. این مدل به دلیل ساختار معماری خاص خود، قادر است تا با سرعت بالایی اشیا را در تصاویر شناسایی کند. این ویژگی SSD را برای کاربردهایی که نیاز به پردازش سریع دارند، مناسب می‌سازد.

·         معماری تک شات: برخلاف مدل‌های قدیمی‌تر مانند R-CNN که نیاز به چندین مرحله پردازش دارند، SSD تنها با یک نگاه (single shot) تمامی اشیا را در تصویر شناسایی و مکان‌یابی می‌کند. این ویژگی باعث کاهش پیچیدگی و افزایش سرعت مدل می‌شود.

·         استفاده از چندین مقیاس: SSD از چندین لایه خروجی در معماری خود استفاده می‌کند که هر کدام مسئول شناسایی اشیا در مقیاس‌های مختلف هستند. این ویژگی باعث افزایش دقت تشخیص اشیا در اندازه‌های مختلف می‌شود.

·         توازن دقت و سرعت: SSD به گونه‌ای طراحی شده است که توازنی مناسب بین دقت و سرعت ارائه دهد. با استفاده از روش‌های بهینه‌سازی مختلف، این مدل قادر است تا با دقت مناسبی اشیا را شناسایی کند، در حالی که سرعت خود را نیز حفظ می‌کند.

·         جعبه های انتخابی: SSD با استفاده از جعبه های انتخابی با اندازه ها و نسبت های مختلف در هر مکان نقشه ویژگی، جعبه های محدود را پیش بینی می کند. این امکان مکان یابی دقیق اشیا با اشکال و اندازه های مختلف را فراهم می کند.

جعبه های انتخابی چندگانه SSD
جعبه های انتخابی چندگانه SSD

·         چارچوب یکپارچه: SSD به طور همزمان وظایف محلی سازی و طبقه بندی اشیا را انجام می دهد و نیاز به مراحل تشخیص و طبقه بندی جداگانه را از بین می برد.

به طور کلی، SSD یک الگوریتم تشخیص اشیا همه کاره و موثر است که به طور گسترده در کاربردهای مختلف از جمله رانندگی خودران، نظارت و روباتیک مورد استفاده قرار گرفته است. سادگی و کارایی آن، آن را به یک انتخاب محبوب برای کارهای تشخیص اشیا در زمان واقعی تبدیل کرده است.

بک بون های بینا اکسپرتز در مدل SSD
بک بون های بینا اکسپرتز در مدل SSD

 

MobileNet: MobileNet یک معماری شبکه عصبی کانولوشن سبک وزن است که برای برنامه های موبایل و بینایی جاسازی شده طراحی شده است. از پیچیدگی های قابل تفکیک عمیق برای کاهش پیچیدگی محاسباتی و در عین حال حفظ دقت بالا استفاده می کند. MobileNet به دلیل کارایی خود شناخته شده است و به طور گسترده در وظایف مختلف بینایی کامپیوتری از جمله تشخیص اشیا مورد استفاده قرار گرفته است.

با ترکیب SSD با بک بون MobileNet، مدل SSD TensorFlow با بک بون MobileNet سرعت و دقت به تعادل مناسب دست می یابد و آن را برای تشخیص اشیا در زمان واقعی در دستگاه‌های دارای محدودیت منابع مانند تلفن‌های همراه، هواپیماهای بدون سرنشین یا سیستم‌های تعبیه شده مناسب می‌سازد.

این مدل به ویژه در سناریوهایی که پردازش بلادرنگ مورد نیاز است، مانند نظارت، وسایل نقلیه خودران و برنامه های واقعیت افزوده مفید است. علاوه بر این، کارایی آن باعث می شود که برای استقرار در دستگاه های لبه با منابع محاسباتی محدود مناسب باشد.

ResNet152: ResNet152 یک معماری شبکه عصبی کانولوشن عمیق است که متعلق به خانواده ResNet است. این ویژگی با عمق آن، دارای 152 لایه و استفاده از اتصالات باقی مانده برای آموزش شبکه های عصبی بسیار عمیق است. ResNet152 عملکرد چشمگیری را در وظایف مختلف بینایی کامپیوتری از جمله طبقه بندی تصویر، تشخیص اشیا و تقسیم بندی معنایی نشان داده است. با گنجاندن ResNet152 به عنوان شبکه ستون فقرات برای استخراج ویژگی ها در مدل TensorFlow SSD، این مدل می تواند از ویژگی های غنی و گویا آموخته شده توسط ResNet152 برای بهبود دقت تشخیص اشیا استفاده کند. ResNet152 قادر به گرفتن الگوها و جزئیات پیچیده در تصاویر ورودی است که می تواند برای تشخیص اشیاء با مقیاس ها، جهت گیری ها و ظاهرهای مختلف مفید باشد.

ترکیبی از SSD با ستون فقرات ResNet152 مخصوصاً برای کارهای ردیابی اشیا که نیاز به دقت بالایی دارند، مانند تشخیص اشیاء با دانه بندی ریز، تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی و تجزیه و تحلیل تصاویر ماهواره ای مناسب است. با این حال، توجه به این نکته مهم است که استفاده از یک شبکه ستون فقرات عمیق‌تر مانند ResNet152 ممکن است پیچیدگی محاسباتی و نیازهای حافظه مدل را افزایش دهد و به طور بالقوه بر سرعت استنتاج و امکان‌سنجی استقرار تأثیر بگذارد.

MobileNet: MobileNet FPN یک معماری شبکه عصبی کانولوشن سبک وزن است که برای برنامه های موبایل و بینایی جاسازی شده طراحی شده است. از پیچیدگی های قابل تفکیک عمیق برای کاهش پیچیدگی محاسباتی و در عین حال حفظ دقت بالا استفاده می کند. MobileNet به دلیل کارایی خود شناخته شده است و به طور گسترده در وظایف مختلف بینایی کامپیوتری از جمله تشخیص اشیا مورد استفاده قرار گرفته است.

شبکه هرمی ویژگی (FPN): FPN یک معماری استخراج ویژگی است که برای ثبت ویژگی های چند مقیاسی از تصاویر ورودی طراحی شده است. با ساختن یک هرم ویژگی با سطوح مختلف تفکیک و اطلاعات معنایی به این امر دست می یابد. FPN توانایی شبکه ستون فقرات را برای تشخیص اشیاء در مقیاس های مختلف افزایش می دهد و عملکرد کلی مدل تشخیص اشیا را بهبود می بخشد.

با ترکیب SSD با ستون فقرات MobileNet و FPN، مدل TensorFlow SSD با MobileNetFPN به تعادلی بین سرعت، کارایی و دقت دست می‌یابد. از ماهیت سبک و کارآمد MobileNet برای استخراج ویژگی بهره می برد و در عین حال از نمایش ویژگی های چند مقیاسی ارائه شده توسط FPN بهره می برد.

این مدل به ویژه برای کارهای تشخیص اشیا در زمان واقعی در دستگاه‌های دارای محدودیت منابع مانند تلفن‌های همراه، هواپیماهای بدون سرنشین یا سیستم‌های تعبیه‌شده مناسب است. این یک مبادله خوب بین اندازه مدل، سرعت استنتاج و دقت تشخیص ارائه می دهد و آن را برای طیف گسترده ای از کاربردها در بینایی کامپیوتر مناسب می کند.

کاربردهای مدل SSD

سیستم‌های نظارت و امنیت: به دلیل سرعت بالا و دقت مناسب، SSD می‌تواند در سیستم‌های نظارتی برای شناسایی و ردیابی افراد و اشیا مورد استفاده قرار گیرد. این کاربرد می‌تواند در مکان‌های عمومی، فرودگاه‌ها، و مراکز خرید بسیار مفید باشد.

کاربردهای مختلف SSD
کاربردهای مختلف SSD

خودروهای خودران: در صنعت خودروهای خودران، شناسایی سریع و دقیق اشیا اطراف خودرو از اهمیت بالایی برخوردار است. SSD می‌تواند به عنوان یکی از مدل‌های اصلی برای این کاربرد مورد استفاده قرار گیرد.

برنامه‌های موبایلی و واقعیت افزوده: SSD به دلیل سبک بودن و نیاز به محاسبات کمتر، می‌تواند در برنامه‌های موبایلی و واقعیت افزوده برای تشخیص اشیاء و تعامل با محیط مورد استفاده قرار گیرد.

رباتیک: در زمینه رباتیک، شناسایی اشیا و محیط اطراف یکی از چالش‌های اصلی است. مدل SSD می‌تواند در این زمینه به ربات‌ها کمک کند تا محیط اطراف خود را بهتر شناسایی کنند و تعامل بهتری با آن داشته باشند.

نتیجه‌گیری

مدل Single Shot Multibox Detector (SSD) با ویژگی‌هایی مانند سرعت بالا، معماری تک شات، استفاده از چندین مقیاس و توازن بین دقت و سرعت به یکی از مدل‌های پرکاربرد در زمینه تشخیص اشیا تبدیل شده است. این مدل در کاربردهای مختلفی از جمله سیستم‌های نظارتی، خودروهای خودران، برنامه‌های موبایلی و رباتیک مورد استفاده قرار می‌گیرد و به دلیل کارایی بالا و سادگی پیاده‌سازی، همچنان در حال گسترش و بهبود است.

برای کسب اطلاعات بیشتر و شروع به کار با مدل Single Shot Multibox Detector (SSD) در پلتفرم بینا اکسپرتز، به  https://binaexperts.com  مراجعه کنید.