YOLO в действии: Обнаружение объектов - стр. 5
При реализации первая версия YOLO использовала архитектуру, состоящую из 24 сверточных слоев, за которыми следуют два полносвязных слоя. В версии YOLOv3 архитектура была существенно улучшена. Эта версия использует Darknet-53 в качестве основы, которая включает 53 сверточных слоя и применяет остаточные соединения для более глубокого обучения. Остаточные связи позволяют нейросети избегать проблем с переобучением и градиентным затуханием – распространенными трудностями в глубоких нейронных сетях.
Для лучшего понимания работы YOLO важно рассмотреть, как происходит предсказание объектов. На каждом этапе модель анализирует изображение и генерирует множество "систем координат" для предсказания ограничивающих рамок объектов. Каждая ячейка сетки имеет свои координаты, и в YOLO каждая ячейка делает четыре предсказания: координаты (x, y) центра рамки, ширину и высоту рамки, а также вероятность наличия объекта и его класс. Для классификации применяется метод softmax, что позволяет проводить более точный анализ результатов.
Решение о том, какие объекты считать важными, принимается с помощью метода не максимизации. Эта методика позволяет отфильтровывать дубликаты предсказаний для одного и того же объекта. В процессе работы YOLO может предсказывать несколько ограничивающих рамок для одного объекта, но только лучшее предсказание остаётся в результате. Это значительно упрощает интерпретацию выходных данных и повышает их точность.
Одним из главных преимуществ YOLO является его скорость обработки. На устройствах, способных выполнять глубокое обучение, таких как графические процессоры, YOLO может достигать скорости около 45 кадров в секунду. Эта быстрота делает его особенно привлекательным для приложений в реальном времени. Но стоит помнить, что высокая скорость может сказаться на точности обнаружения. В зависимости от задачи пользователям может потребоваться выбирать между различными версиями YOLO, такими как YOLOv5 и YOLOv7, которые предлагают разные компромиссы между скоростью и точностью.
Важно также отметить, что обучение модели YOLO требует большого объёма данных. Для успешного обнаружения объектов нужны хорошо аннотированные изображения, где объекты отмечены ограничивающими рамками и классами. Для создания таких аннотаций можно использовать инструменты, такие как LabelImg или VGG Image Annotator. Кроме того, для повышения производительности модели рекомендуется применять методы увеличения данных, которые позволят создать множество различных версий одного и того же изображения, увеличивая тем самым выборку для обучения.
В заключение, архитектура YOLO предоставляет эффективное и быстрое решение для обнаружения объектов. Понимание её структуры, принципов работы и механизмов предсказания играет ключевую роль для специалистов в области компьютерного зрения. Знания о таких методах, как не максимизация и остаточные связи, помогут разработать более эффективные решения и применять YOLO в самых разнообразных задачах.
Преимущества и недостатки использования
ЙОЛО
Одним из ключевых факторов, способствующих популярности модели YOLO, являются ее преимущества, позволяющие оптимизировать задачи обнаружения объектов в различных приложениях. Однако не стоит забывать и о некоторых ограничениях этой технологии.