ПОРІВНЯННЯ МЕТОДІВ ВИЯВЛЕННЯ ОБ’ЄКТІВ В КОМП’ЮТЕРНОМУ ЗОРІ - ЦИВАДИЦЬ, ПАВЛО; СКРИПНИК , ТЕТЯНА; ВОЗНЮК, ЛЕОНІД (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2024)
Виявлення об’єктів є фундаментальним завданням комп’ютерного зору, із застосуваннями, починаючи від автономного водіння до систем спостереження. У цій статті представлено повне порівняння різних методів виявлення об’єктів. Оцінені методи включають традиційні методи, такі як логістична регресія та SVM, а також найсучасніші архітектури глибокого навчання, такі як YOLO (You Only Look Once), SSD (Single Shot MultiBox Detector), FPN (Feature Pyramid Network). , RetinaNet. YOLO надає пріоритет швидкості обробки в реальному часі, що робить його ідеальним для додатків, які потребують швидкого виявлення, наприклад, для безпілотних автомобілів. Однак такий наголос на швидкості може знизити точність порівняно з іншими методами. SSD забезпечує переконливий баланс між швидкістю та точністю, досягаючи швидшої обробки, ніж деякі методи, зберігаючи хороші можливості виявлення. FPN вирішує проблему виявлення об’єктів у різних масштабах на зображенні. Використовуючи функцію Feature Pyramid Network, він може ефективно аналізувати як малі, так і великі об’єкти в одній структурі. З іншого боку, RetinaNet зосереджується на підвищенні точності шляхом впровадження функції фокальних втрат, яка пом’якшує проблему дисбалансу класів, поширену перешкоду в задачах виявлення об’єктів, де певні класи значно перевершують інші. Для класифікації об’єктів YOLO використовує функцію втрат крос-ентропії. Ця функція вимірює різницю між прогнозованим розподілом ймовірностей класу об’єкта та фактичним розподілом класу. Мінімізація цих втрат під час навчання спрямовує модель на більш точні прогнози класу.В роботі проведено аналіз існуючих методів виявлення об'єктів та проведено експеримент із моделлю YOLOv5, навченою на наборі даних COCO.
Keywords: комп’ютерний зір; виявлення об’єктів; архітектури глибокого навчання