Menggunakan algoritma pengurangan dimensi untuk mencapai pengesanan sasaran: petua dan langkah

Pengesanan objek ialah tugas utama dalam penglihatan komputer, di mana matlamatnya adalah untuk mengenal pasti dan mencari objek yang menarik dalam imej atau video. Algoritma pengurangan dimensi ialah kaedah yang biasa digunakan untuk pengesanan sasaran dengan menukar data imej berdimensi tinggi kepada perwakilan ciri berdimensi rendah. Ciri-ciri ini boleh menyatakan maklumat utama sasaran dengan berkesan, dengan itu menyokong ketepatan dan kecekapan pengesanan sasaran.

Langkah 1: Sediakan set data

Mula-mula, sediakan set data berlabel yang mengandungi imej asal dan kawasan minat yang sepadan. Kawasan ini boleh dianotasi atau dijana secara manual menggunakan algoritma pengesanan objek sedia ada. Setiap wilayah perlu diberi anotasi dengan kotak sempadan dan maklumat kategori.

Langkah 2: Bina model

Untuk mencapai tugas pengesanan sasaran, biasanya perlu membina model pembelajaran mendalam yang boleh menerima imej asal sebagai input dan output koordinat kotak sempadan kawasan itu berkepentingan. Pendekatan biasa ialah menggunakan model regresi berdasarkan rangkaian neural convolutional (CNN). Dengan melatih model ini, pemetaan daripada imej ke koordinat kotak sempadan boleh dipelajari untuk mengesan kawasan yang menarik. Algoritma pengurangan dimensi ini boleh mengurangkan dimensi data input dan mengekstrak maklumat ciri yang berkaitan dengan pengesanan sasaran dengan berkesan, dengan itu meningkatkan prestasi pengesanan.

Langkah 3: Latih model

Selepas menyediakan set data dan model, anda boleh mula melatih model. Matlamat latihan adalah untuk membolehkan model meramalkan koordinat kotak sempadan kawasan yang diminati setepat mungkin. Fungsi kehilangan biasa ialah ralat min kuasa dua (MSE), yang mengukur perbezaan antara koordinat kotak sempadan yang diramalkan dan koordinat sebenar. Algoritma pengoptimuman seperti keturunan kecerunan boleh digunakan untuk meminimumkan fungsi kehilangan, dengan itu mengemas kini parameter berat model.

Langkah 4: Uji model

Selepas latihan selesai, anda boleh menggunakan set data ujian untuk menilai prestasi model. Pada masa ujian, model digunakan pada imej dalam set data ujian dan koordinat kotak sempadan yang diramalkan adalah output. Ketepatan model kemudiannya dinilai dengan membandingkan kotak sempadan yang diramalkan dengan kotak sempadan beranotasi kebenaran tanah. Penunjuk penilaian yang biasa digunakan termasuk ketepatan, ingat semula, mAP, dsb.

Langkah 5: Gunakan model

Selepas lulus ujian, anda boleh menggunakan model terlatih pada tugas pengesanan sasaran sebenar. Bagi setiap imej input, model akan mengeluarkan koordinat kotak sempadan kawasan yang diminati untuk mengesan objek sasaran. Seperti yang diperlukan, kotak sempadan keluaran boleh diproses selepas, seperti penindasan bukan maksimum (NMS), untuk meningkatkan ketepatan keputusan pengesanan.

Antaranya, langkah 2 membina model adalah langkah kritikal, yang boleh dicapai menggunakan teknologi pembelajaran mendalam seperti rangkaian neural konvolusi. Semasa latihan dan ujian, fungsi kerugian dan metrik penilaian yang sesuai perlu digunakan untuk mengukur prestasi model. Akhirnya, melalui aplikasi praktikal, pengesanan tepat objek sasaran boleh dicapai.

Contoh menggunakan algoritma pengurangan dimensi untuk mencapai pengesanan sasaran

Selepas memperkenalkan kaedah dan langkah khusus, mari lihat contoh pelaksanaan. Berikut ialah contoh mudah yang ditulis dalam Python yang menggambarkan cara melaksanakan pengesanan objek menggunakan algoritma pengurangan dimensi:

import numpy as np  
import cv2  
  
# 准备数据集  
image_path = 'example.jpg'  
annotation_path = 'example.json'  
image = cv2.imread(image_path)  
with open(annotation_path, 'r') as f:  
    annotations = np.array(json.load(f))  
  
# 构建模型  
model = cv2.dnn.readNetFromCaffe('deploy.prototxt', 'res101_iter_70000.caffemodel')  
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, scalefactor=0.007843, size=(224, 224), mean=(104.0, 117.0, 123.0), swapRB=False, crop=False)  
model.setInput(blob)  
  
# 训练模型  
output = model.forward()  
indices = cv2.dnn.NMSBoxes(output, score_threshold=0.5, nms_threshold=0.4)  
  
# 应用模型  
for i in indices[0]:  
    box = output[i, :4] * np.array([image.shape[1], image.shape[0], image.shape[1], image.shape[0]])  
    cv2.rectangle(image, (int(box[0]), int(box[1])), (int(box[2]), int(box[3])), (0, 255, 0), 2)  
cv2.imshow('Output', image)  
cv2.waitKey(0)

Contoh kod ini menggunakan perpustakaan OpenCV untuk melaksanakan pengesanan objek. Pertama, set data berlabel perlu disediakan, yang mengandungi imej asal dan kawasan minat yang sepadan. Dalam contoh ini, kami menganggap bahawa kami sudah mempunyai fail JSON yang mengandungi maklumat anotasi. Kemudian, bina model pembelajaran mendalam, di sini menggunakan model ResNet101 yang telah terlatih. Seterusnya, model digunakan pada imej input untuk mendapatkan koordinat kotak sempadan yang diramalkan. Akhir sekali, kotak sempadan yang diramalkan digunakan pada imej dan output dipaparkan.

Atas ialah kandungan terperinci Menggunakan algoritma pengurangan dimensi untuk mencapai pengesanan sasaran: petua dan langkah. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!