人工知能（AI）におけるトップの物体検出アルゴリズムとライブラリ
AIのトップ物体検出アルゴリズムとライブラリ
コンピュータビジョンの科学では、オブジェクトの識別において劇的な変化が最近見られています。これは、研究の難しい領域とされることが多いです。オブジェクトの位置特定と分類は、2つのプロセスが連携して動作するため、難しい研究領域です。ディープラーニングと画像処理の最も重要な進展の1つは、与えられた画像の中でオブジェクトを検出し、ラベル付けするオブジェクト検出です。オブジェクト検出モデルは適応性があり、複数のオブジェクトを認識して検出することができます。アイテムの位置特定のプロセスでは、バウンディングボックスが使用されることが一般的です。
オブジェクト検出への関心は、ディープラーニング技術や最先端の画像処理ツールが登場する前から長い間強くありました。オブジェクト検出のモデルは、非常に特定のものを探すように教えられることが多いです。画像、映画、リアルタイムプロセスは、構築されたモデルを利用することができます。オブジェクト検出は、オブジェクトの特徴を使用して検索対象を特定します。オブジェクト検出モデルは、四つの直角を持ち、等しい長さの辺を持つ正方形を検索することで、四角形を検出します。もしオブジェクト検出モデルが球体のものを見つけようとする場合は、その形状を構成する中心を探します。顔認識やオブジェクト追跡は、これらの識別手法の応用例です。
オブジェクト検出の一部の一般的な用途には、自動運転車、オブジェクト追跡、顔検出と識別、ロボット工学、ナンバープレート認識があります。
まず、現在利用可能な最高のオブジェクト検出アルゴリズムを見てみましょう。
1. Histogram of Oriented Gradients (HOG)
画像処理やさまざまな形態のコンピュータビジョンにおいて、オブジェクト検出のための特徴記述子としてヒストグラム指向勾配（HOG）が使用されます。HOGアルゴリズムは、画像の最も重要な特徴を特定するために勾配方向処理を使用します。ヒストグラム指向勾配記述子の方法では、勾配方向は検出ウィンドウなどの画像の特定領域で発生する場合があります。HOGのような特徴は、含まれている情報がより簡単に解釈できるため、理解しやすくなります。
制約 HOG（Histogram of Oriented Gradients）は、オブジェクト識別の初期段階では重要な進展でしたが、いくつかの重大な問題がありました。写真の複雑なピクセル計算は時間がかかるため、場所が限られている場合にはうまく機能しません。
2. Fast R-CNN
Fast R-CNNテクニックまたはFast Region-Based Convolutional Networkメソッドは、オブジェクトを検出するためのトレーニングアルゴリズムです。この方法は、R-CNNとSPPnetのスピードと精度を向上させると同時に、それらの主な欠点に対処します。PythonとC++を使用して、高速なR-CNNソフトウェア（Caffe）を作成します。
3. Faster R-CNN
Faster R-CNNは、R-CNNと同様にオブジェクト検出の方法です。R-CNNやFast R-CNNと比較して、この方法は検出ネットワークと完全な画像の畳み込み特徴を共有する領域提案ネットワーク（RPN）を利用することでコストを節約します。
Faster R-CNNモデルは、R-CNNファミリーの最新バージョンであり、先行モデルに比べて大幅な高速化を提供します。R-CNNとFast R-CNNモデルは、領域提案を計算するために選択的探索アルゴリズムを使用します。しかし、Faster R-CNN技術では、より強力な領域提案ネットワークにアップグレードします。
4. Region-based Convolutional Neural Networks (R-CNN)
領域ベースの畳み込みニューラルネットワークは、HOGやSIFTと比較してオブジェクト検出を大幅に向上させます。R-CNNモデルでは、R-CNNモデルで最も重要な特徴（通常は約2000個の特徴）を抽出するために選択された特徴を使用します。より大きな領域の提案を実現することができる選択的探索手法は、最も重要な抽出物を決定するための計算過程で使用されます。
R-FCNは領域ベースの検出器を使用してオブジェクトを検出します。高価な領域ごとのサブネットワーク（Fast R-CNNやFaster R-CNNのような）を使用する代わりに、この領域ベースの検出器は畳み込み的であり、ほぼすべての計算が全体の画像で共有されます。R-FCNは、Faster R-CNNと同様に、さまざまなレイヤー全体で共有される完全畳み込みデザインのコレクションから構築されています。
5. Region-based Fully Convolutional Network (R-FCN)
オブジェクトを検出するために、R-FCNは領域ベースの検出器を使用します。R-FCNは、Faster R-CNNと同様、各レイヤーで共有される完全畳み込み設計のコレクションから構築されています。この技術のすべての学習可能な重み層は、ROI（関心領域）を他のROIおよびそれぞれの背景から分離する畳み込みです。
6. シングルショットディテクター（SSD）
オブジェクト識別タスクのリアルタイム計算における最速のアプローチの1つは、マルチボックス予測のためのシングルショットディテクターです。SSDは、単一の、高度にトレーニングされた深層ニューラルネットワークを使用した画像のオブジェクト検出のための技術であり、バウンディングボックスの出力空間を、アスペクト比の異なる画像に使用するための一連の事前定義されたボックスサイズと形状に分割します。このアプローチは、フィーチャーマップに適用される際に、離散化後の位置に応じてスケーリングを行います。
SSDは、提案の作成やピクセル/フィーチャーリサンプリングなどの中間フェーズを不要とすることで、すべての計算を単一のネットワークに組み込んでいます。SSDは、トレーニングと推論のための統一されたフレームワークを提供し、異なるオブジェクト提案フェーズを使用するアプローチと比較して競争力のある精度を提供します。
7. YOLO（You Only Look Once）
オブジェクト検出において、YOLO（You Only Look Once）は、世界中の科学者によってよく使用される一般的な技術です。この技術を使用する標準のYOLOモデルは、リアルタイムでの画像解析を秒間45フレームの速度で行います。一方、よりコンパクトなネットワークのバージョンを使用するFast YOLOは、秒間155フレームを処理し、他のリアルタイムディテクターよりも倍のmAPを達成します。
速度に加えて、YOLOアルゴリズムの高い精度は、他のアプローチで頻繁に発生する面倒な背景の誤りを排除することによって得られます。その設計のおかげで、YOLOは素早く多くのアイテムを学習し理解することができます。ただし、画像やビデオ内の小さな物体の認識は再現率が低下します。
8. RetinaNet
シングルショットのオブジェクト識別能力を持つ最高のモデルの1つであるRetinaNetは、2017年に発表され、当時の他の主要なオブジェクト検出アルゴリズムを迅速に凌駕しました。オブジェクト検出において、RetinaNetは現在、トップのアルゴリズムの1つです。シングルショットディテクターの代わりに使用することで、写真の処理においてより良く、高速で、信頼性の高い結果を提供することができます。
9. 空間ピラミッドプーリング（SPP-net）
空間ピラミッドプーリング（SPP-net）と呼ばれるネットワークトポロジーは、画像の寸法や拡大率に依存しない固定長の表現を提供することができます。SPP-netを使用することで、完全な画像から特徴マップの単一の計算後に、任意の領域（サブイメージ）で特徴をプーリングして、検出器のトレーニングのための固定長の表現を作成することができます。ピラミッドプーリングはオブジェクトの変形に対して頑健であり、SPP-netはすべてのCNNベースの画像分類アルゴリズムを改善すると言われています。
オブジェクト検出は、コンピュータビジョンと画像処理のサブフィールドであり、デジタルメディア内の事前定義されたクラスの意味的なアイテムの例を見つけることを目指しています。ここでは、あまり知られていないが同様に有用な5つのオープンソースのカスタムオブジェクト認識ライブラリを紹介します。
- ImageAI
ImageAIライブラリの主な目的は、最小限のコードを使用してオブジェクト識別プロジェクトの効率的な戦略を開発することを支援することです。ImageAI Pythonライブラリは、現在のソフトウェアやハードウェアに先端のAI機能を組み込むためにユーザーフレンドリーです。オブジェクト認識と画像処理は、ImageAIライブラリが多様なコンピュータビジョンアルゴリズムと深層学習手法を提供することで開発者をサポートする領域の2つです。
ImageAIライブラリの助けを借りて、多くのオブジェクト検出関連の操作を実行することができます。これには、画像認識、画像オブジェクト検出、ビデオオブジェクト検出、ビデオ検出解析、カスタム画像認識のトレーニングと推論、カスタムオブジェクト検出のトレーニングと推論が含まれます。画像認識機能では、画像内の最大1000の異なるアイテムを識別することができます。ImageAIは、特定の環境や産業での画像認識など、コンピュータビジョンのさまざまなニッチな用途や一般的な用途を支援します。
- Mmdetection
Mmdetectionは、無料のPythonベースのオブジェクト検出スイートです。このツールは検出フレームワークをその構成要素に分解し、他のモジュールを組み合わせることで独自のオブジェクト検出アーキテクチャを簡単に組み立てることができます。このツールはOpenMMLabプロジェクトに含まれています。
- GluonCV
コンピュータビジョンで使用される深層学習技術に関して、GluonCVは、最先端の実装のほとんどを備えたトップのライブラリフレームワークの1つです。その最も重要な特徴のいくつかは、包括的なAPIのコレクション、実装戦略、トレーニングデータセットです。このリソースのコレクションの主な目標は、この分野に興味を持つ人々がより迅速に目標を達成するのを支援することです。コンピュータビジョンのためのディープラーニングモデルに関しては、GluonCVがSOTA手法の実装を提供しています。
このフレームワークは、現在利用可能な最先端のメソッドを提供して、さまざまな活動を行うためのものです。MXNetとPyTorchと互換性があり、チュートリアルやヘルプファイルなどの豊富なリソースを提供しており、さまざまなトピックでの始め方をサポートします。ライブラリの広範なトレーニングモデルのコレクションを使用して、機械学習モデルをニーズに合わせてカスタマイズすることができます。
- YOLOv3_TensorFlow
YOLO v3パラダイムの1つの有効な実装例が、YOLOv3 TensorFlowライブラリです。YOLOアーキテクチャを用いたオブジェクト検出処理と計算のパイオニア的な実装であり、高速なGPU計算、効率的な結果とデータパイプライン、重み変換、短縮されたトレーニング期間などを提供しています。このライブラリは以下のセクションのリンクで入手可能ですが、このフレームワーク（他の多くのフレームワークと同様に）の開発は終了し、PyTorchが代わりに使用されています。
- Darkflow
TensorFlowの同等であるDarkflowは、darknetプロトコルの翻訳です。Darknetフレームワークに触発され、Darkflowは元のコードをPython言語とTensorFlowに移植して、より多様な開発者やデータサイエンティストが使用できるようにしました。Darkflowアーキテクチャのインストールにはいくつかの基本的なコンポーネントが必要です。Python3、TensorFlow、NumPy、Opencvなどがその例です。
Darkflowライブラリでは多くのことが可能です。DarkflowフレームワークはYOLOモデルをサポートしており、モデル固有のカスタム重みも取得することができます。darkflowライブラリは、アノテーションの解析、ネットワークの設計、フローグラフでのグラフプロット、モデルのトレーニング、データセットのカスタマイズ、リアルタイムまたはビデオファイルの作成、Protobuf形式でのモデルの保存、Darkflowフレームワークを類似のアプリケーションに使用するなど、多くのタスクをサポートしています。
現在でも、オブジェクト識別は深層学習とコンピュータビジョンの最も重要な用途の一つです。オブジェクト識別の技術ではいくつかの突破口と開発が行われています。オブジェクト識別は静止画に限定されるものではありません。動画やライブ映像でも正確かつ効率的に行うことができます。将来にはさらに多くの役立つオブジェクト検出アルゴリズムやライブラリが開発されるでしょう。
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