上海阿里巴巴做网站,重庆建设网站哪家好,做养生的网站多吗,自己怎么创建免费网站导读#xff1a;从简单的图像分类到3D姿势识别#xff0c;计算机视觉从来不缺乏有趣的问题和挑战。通过肉眼我们可以检测出一张宠物照中的猫和狗#xff0c;可以识别出梵高作品《星夜》中的星星和月亮#xff0c;那如何通过算法赋予机器“看”的智能#xff0c;就是我们接…导读从简单的图像分类到3D姿势识别计算机视觉从来不缺乏有趣的问题和挑战。通过肉眼我们可以检测出一张宠物照中的猫和狗可以识别出梵高作品《星夜》中的星星和月亮那如何通过算法赋予机器“看”的智能就是我们接下来要讲的。
本文首先会介绍目标检测的概念然后介绍一种简化了的目标检测问题——定位 分类以及它存在的问题最后由浅入深逐步进入到目标检测常用的模型及方法如 Faster R-CNN、SSD 等。这个过程中 会涉及很多细节的概念和知识点具体的技术讲解请下载下方电子书详阅。
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1、目标检测常用的模型及方法1.1R-CNN 学者们在这个方向做了很多研究比较有名的是 selective search 方法具体方法这里不做详细说明感兴趣的读者可以看关于 selective search 的论文。大家只要知道这是一种从图片中选出潜在物体候选框(Regions of InterestROI)的方 法即可。有了获取 ROI 的方法接下来就可以通过分类和合并的方法来获取最终的 目标检测结果。基于这个思路有了下面的 R-CNN 方法。
选出潜在目标候选框(ROI)训练一个好的特征提取器训练最终的分类器为每个类训练一个回归模型用来微调 ROI 与真实矩形框位置和大小的偏差
1.2Fast R-CNN 针对 R-CNN 的 3 个主要问题我们思考一下是否有更好的解决方案。首先是速度2000 个 ROI 的 CNN 特征提取占用了大量的时间是否可以用更好的方法比如共享卷积层来同时处理所有 2000 个 ROI ?
其次是 CNN 的特征不会因 SVM 和回归的调整而更新。
R-CNN 的操作流程比较复杂能否有更好的方式使得训练过程成为端到端的? 接下来我们将介绍 Firshick 等人于 2015 年提出的 Fast R-CNN[2]它非常巧 妙地解决了 R-CNN 主要的几个问题。
1.3 Faster R-CNN Faster R-CNN[3] 作为目标检测的经典方法在现今很多实战项目和比赛中频频出现。其实Faster R-CNN 就是在 Fast R-CNN 的基础上构建一个小的网络直接产生 region proposal 来代替通过其他方法(如 selective search)得到 ROI。这 个小型的网络被称为区域预测网络(Region Proposal NetworkRPN)。Faster R-CNN 的训练流程其中的 RPN 是关键其余流程基本和 Fast R-CNN一致。 接下来我们看下 Faster R-CNN 的训练过程:
使用 ImageNet 预训练好的模型训练一个 RPN 网络。使用 ImageNet 预训练好的模型以及第(1)步里产生的建议区域训练 Fast R-CNN 网络得到物体实际类别以及微调的矩形框位置。使用(2)中的网络初始化 RPN固定前面卷积层只有调整 RPN 层的参数。固定前面的卷积层只训练并调整 Fast R-CNN 的 FC 层。
1.4YOLO 由于在 R-CNN 的系列算法中都需要首先获取大量 proposal但 proposal 之 间有很大的重叠会带来很多重复的工作。YOLO[5] 一改基于 proposal 的预测思路 将输入图片划分成 S*S 个小格子在每个小格子中做预测最终将结果合并。
接下来我们看一下 YOLO 学习的关键步骤: YOLO 对于网络输入图片的尺寸有要求首先需要将图片缩放到指定尺寸 (448448)再将图片划分成 SS 的小格。 每个小格里面做这几个预测:该小格是否包含物体、包含物体对应的矩形框 位置以及该小格对应 C 个类别的分数是多少。
1.5 SSD SSD[4] 同时借鉴了 YOLO 网格的思想和 Faster R-CNN 的 anchor 机制使 得 SSD 可以快速进行预测的同时又可以相对准确地获取目标的位置。接下来介绍SSD 的一些特点
使用多尺度特征层进行检测。在 Faster Rcnn 的 RPN 中anchor 是在主干 网络的最后一个特征层上生成的而在 SSD 中anchor 不仅仅在最后一个 特征层上产生在几个高层特征层处同时也在产生 anchor。SSD 中所有特征层产生的 anchor 都将经过正负样本的筛选后直接进行分类分数以及 bbox 位置的学习。
2、目标检测的产业应用实践 前面具体讲解了目标检测的技术应用技术如何和产业相结合发挥出最大的价值也是我们最为关注的。 在经济稳预期的形势下国内制造业企业正在加快转型升级的步伐。阿里作为一家有情怀和使命感的科技公司我们希望通过技术手段来帮助传统企业实现转型升级。
在光伏行业质检环节长期面临专业度高、招工难、人力不足等问题。工业自动化水平较高的德国曾推出过组件 EL 质检技术但只针对典型缺陷仅能做到辅助人工(无法替代人工)。在国内光伏企业在智能 AI 识别技术领域做了近 10 年的尝试但多晶电池和组件的自动质检远未达到工业生产水平。
本文将重点介绍阿里推出的单晶、多晶组件 EL 质检功能目前已在产线运行且精度稳定在 95% 以上。AI检测在工业视觉“降本增效”领域上已经有了非常明显的优势。阿里云未来将与更多的企业联合书写智能制造新篇章。
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