سلام
در این پست میخواهم شما را با یکی از جالبترین شبکه های عصبی عمیق در حوزه تشخیص اشیا و ناحیه بندی خودکار آنها آشنا کنم.
Mask RCNN یک الگوریتم شناسایی شیء است که توانایی تشخیص شیء، مرز آن و همچنین ناحیه بندی آن‌را داراست. این الگوریتم شبکه عصبی عمیق شامل دو بخش شناسایی و دسته‌بندی ایجاد می‌کند که در عمل به وسیله مدل‌های مختلفی مانند Convolutional Neural Network (CNN) پیاده‌سازی میشود.
برای آموزش کامل Mask RCNN برای تشخیص اشیاء، ابتدا می‌توانید مدل Mask RCNN را از گیت‌هاب استخراج و دانلود کنید و سپس با آموزشهای کارگروه تخصصی مصور آن را برای حالت یادگیری و تست آماده نمایید. بعد از رفع خطاهایی که این برنامه دارد در مرحله یادگیری، شما باید تصاویر مجموعه داده خود را برای پیش‌پردازش و استفاده در مدل آماده کنید.
در ادامه، شما باید برای تنظیمات مدل Mask RCNN، دسته‌بندی‌های مورد نظر خود را تعریف کنید. برای این منظور می‌توانید از فایل config.py استفاده کنید و تنظیمات خود را در آن ارائه دهید.
سپس، مدل را با استفاده از داده‌های آموزشی خود به‌روزرسانی کنید. در فرآیند آموزش، بهتر است برای ارزیابی صحت مدل خود از معیارهایی مانند mean average precision (mAP) استفاده کنید.
در نهایت، شما باید مدل خود را برای تست و استفاده در پروژه خود آماده کنید. برای این منظور می‌توانید مدل را در یک کد پایتونی که پیاده‌سازی کرده اید بازخوانی کرده و از آن در پروژه خود استفاده کنید.
با این روش، شما می‌توانید یک مدل Mask RCNN کامل و بدون خطا برای تشخیص اشیاء داشته باشید و با تغییر تنظیمات لازم آن را بر مبنای داده های تصویر خودتان –که برچسب دارند- آموزش دهید و در پروژه خود استفاده کنید.
Mask RCNN یک الگوریتم شناسایی شیء است که در سال 2018 توسط Kaiming He و همکارانش معرفی شد. این الگوریتم با استفاده از یک شبکه عصبی کانولوشنی عمیق (CNN) برای شناسایی اشیاء و همچنین تولید ماسک برای هر شیء استفاده می شود.
Mask RCNN در بسیاری از حوزه های تصویربرداری و شناسایی شیء کاربرد دارد. این الگوریتم با استفاده از ماسک های تولید شده برای هر شیء، قادر است بهترین تخمین مکان (مستطیل محیطی) از هر شیء با اطمینان بالا ارائه دهد. همچنین، این الگوریتم در حوزه هایی مانند شناسایی شیء در تصاویر پزشکی، تشخیص چهره و تشخیص اشیاء در تصاویر ماهواره ای نیز مورد استفاده قرار می گیرد.
در کل، Mask RCNN یک الگوریتم بسیار قدرتمند و کارآمد برای شناسایی شیء است که در حوزه های مختلفی از جمله پزشکی، ماهواره ای و دیگر حوزه های تصویربرداری مورد استفاده قرار می گیرد.
Mask RCNN یک الگوریتم شناسایی شیء است که اجازه می دهد شیء در تصویر شناسایی شود و با استفاده از یک ماسک، منطقه مربوط به شیء را نشان می دهد. در اینجا، ما نحوه پیاده سازی Mask RCNN با استفاده ازTensorFlow و Keras را بررسی می کنیم.
ابتدا، ما باید TensorFlow و Keras را نصب کنیم و مجموعه داده مورد نظر خود را آماده کنیم. سپس، باید مدل Mask RCNN را با استفاده از TensorFlow و Keras ایجاد کنیم و آن را با داده های آموزشی آموزش دهیم. برای این کار، ما باید مجموعه داده خود را به شکلی مناسب برای آموزش مدل قالب بندی کنیم(فایل جیسون با استاندارد کوکو).
بعد از آموزش مدل، ما می توانیم آن را برای پیش بینی شیء در تصاویر استفاده کنیم. برای این کار، باید مدل را با استفاده از تصویر ورودی فراخوانی کنیم. در نهایت، ما می توانیم نتیجه را برای شناسایی شیء و منطقه مربوط به آن استفاده کنیم.
در کل، پیاده سازی Mask RCNN با استفاده از TensorFlow و Keras نیازمند مراحلی جهت رفع خطاهای موجود در پوشه اصلی گیت هاب این شبکه عصبی عمیق است. با رعایت این مراحل، می توانید به راحتی مدل Mask RCNN را با استفاده از TensorFlow و Keras پیاده سازی کنید.
تنظیمات پیش فرض و پارامترهای مختلف در Mask RCNN بسیار مهم است تا بتوانیم بهترین عملکرد را از این الگوریتم برای تشخیص اشیاء در تصاویر و ویدئوها به دست آوریم. برای شروع، باید به صورت دقیق پارامترهای مختلف را برای تنظیمات پیش فرض را یاد و در نظر بگیریم.
یکی از مهمترین پارامترها در Mask RCNN، threshold یا آستانه ضریب اطمینان است که به عنوان حداقل احتمال مورد نیاز برای شناسایی یک شیء در تصویر استفاده می شود. این مقدار را باید به گونه ای تنظیم کرد که تعداد اشتباهات کم باشد و در عین حال تعداد شیء های اصلی تشخیص داده شده باشد؛ بنابراین بسته به قدرت مدل تهیه شده و کیفیت تصاویر تست مقدار آستانه بهینه را می یابیم.
پارامترهای دیگری مانند تعداد لایه هایConvolution، تعداد فیلترها و حجم Batch نیز باید به گونه ای تنظیم شوند که به عملکرد بهتری دست یافته شود. بررسی پارامترهای مختلف و تنظیمات پیش فرض در Mask RCNN به صورت دوره ای یا بسته به نیاز انجام میشود؛ بنابراین خیلی نگران نباشید چرا که معمولا مقادیر پیش فرض این پارامترها میتوانیم بهترین نتایج را به دست آوریم.
استفاده از داده های بزرگ و زیاد به عنوان یکی از روش های بهبود عملکرد الگوریتم های یادگیری عمیق مخصوصاً در حوزه تشخیص شیء است. در این روش، از مجموعه داده های بزرگ برای آموزش مدل استفاده می شود که این موضوع سبب بهبود دقت و سرعت تشخیص شیء می شود.
Mask RCNN نیز یک الگوریتم دقیق در حوزه تشخیص شیء است که از داده های بزرگ برای آموزش استفاده می کند. با استفاده از این داده ها، مدل قادر است به طور دقیق تر و سریع تر اجسام موجود در تصویر را تشخیص دهد و محدوده های آن را برای استفاده در بخش های دیگر از برنامه تعیین کند.
به طور کلی، استفاده از داده های بزرگ در الگوریتم های یادگیری عمیق می تواند بهبود قابل توجهی در دقت و سرعت تشخیص شیء داشته باشد و باعث بهبود کارایی مدل ها می شود. اگر در تامین و تهیه داده های تصویری زیاد با مسئله روبرو شدید پیشنهاد میکنیم که مقاله ما در مورد نرم افزار بلندر پراک (Blenderproc) را بخوانید.
همانطور که بیان شد؛ Mask RCNN یک شبکه عصبی عمیق است که برای تشخیص اشیاء در تصاویر و ویدئوهای واقعی استفاده می شود. این شبکه با استفاده از یک مدل دوگانه به نام Faster RCNN و الگوریتم های مختلفی برای تولید ماسک اشیاء استفاده می کند. Mask RCNN در تشخیص اشیاء بسیار دقیق و کارآمد است و در بسیاری از برنامه های کاربردی مانند تشخیص اشیاء در تصاویر پزشکی، تشخیص چهره و بدن در ویدئوها و غیره استفاده می شود. با توسعه شبکه های عصبی و افزایش توانایی آنها، استفاده از Mask RCNN به عنوان یک ابزار مهم در بسیاری از صنایع و مشاغل این شبکه توانسته جایگاه خود را در بازار هوش مصنوعی باز کند. با این حال برای داشتن دید وسیع و جامعتر پیشنهاد میکنیم که مقاله ما در مورد شبکه عصبی عمیق نسخه هفتم یولو YOLOv7 را بخوانید.
بنابراین Mask RCNN یک الگوریتم دقیق در حوزه تشخیص شیء است که به عنوان یک ابزار مهم در بسیاری از صنایع و مشاغل موفق شده است برای خود جا باز کند.
سخن پایانی اینکه اگر به هر دلیلی نیاز به انجام پروژه ای با استفاده از شبکه عمیق و کاربردی Mask RCNN دارید؛ کارگروه تخصصی مصور جهت مشاوره، همراهی و تدریس گام به گام، رفع خطاهای برنامه برای ارزیابی استفاده و یادگیری این شبکه یا حتی انجام صفر تا صد پروژه آمادگی کافی را دارد.
