Dévoiler l'architecture et l'efficacité de Fast et Faster R-CNN pour la détection d'objets
- Name
- Oluwaseun Adeojo
Published on
Les modèles d'apprentissage profond, tels que Fast R-CNN et son successeur Faster R-CNN, ont révolutionné le domaine de la détection d'objets. Dans cet essai, nous explorerons ces architectures et comprendrons leurs efficacités.
Vous souhaitez créer rapidement une visualisation de données à partir d'un dataframe Python Pandas sans code ?
PyGWalker est une bibliothèque Python pour l'analyse exploratoire de données avec visualisation. PyGWalker (opens in a new tab) peut simplifier votre flux de travail d'analyse et de visualisation de données dans Jupyter Notebook, en transformant votre dataframe pandas (et le dataframe polars) en une interface utilisateur de style Tableau pour l'exploration visuelle.
Introduction à Fast R-CNN et Faster R-CNN
Fast R-CNN et Faster R-CNN, également connus sous les noms de Fast RCNN et Faster RCNN respectivement, sont deux modèles de détection d'objets faisant partie de la famille des réseaux neuronaux convolutifs basés sur les régions (R-CNN). Les deux architectures ont considérablement amélioré l'exactitude et la vitesse des tâches de détection d'objets.
Fast R-CNN
Fast R-CNN, successeur du R-CNN original, résout plusieurs inefficacités de ce dernier. L'architecture Fast RCNN a été conçue pour surmonter des problèmes tels que le temps d'apprentissage prolongé, l'incapacité à partager la computation et les difficultés d'optimisation.
Faster R-CNN
Faster R-CNN, comme son nom l'indique, visait à améliorer la vitesse et l'exactitude de détection par rapport à Fast R-CNN. L'architecture Faster RCNN intègre un réseau de proposition de régions (RPN) qui partage les caractéristiques convolutionnelles de l'image complète avec le réseau de détection, ce qui permet de proposer des régions pratiquement sans coût.
Compréhension de l'architecture de Fast et Faster R-CNN
Architecture de Fast R-CNN
Fast R-CNN se compose de trois composants principaux :
- Des couches de convolution qui produisent une carte des caractéristiques à partir de l'image d'entrée.
- Une couche de regroupement des régions d'intérêt (RoI) qui extrait un vecteur de caractéristiques de longueur fixe à partir de la carte des caractéristiques en utilisant des propositions (boîtes englobantes et leurs scores).
- Des couches entièrement connectées qui utilisent ce vecteur de caractéristiques pour classer l'objet et affiner la boîte englobante.
# Exemple de code pour Fast R-CNN
import torch
from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn
# Définir le modèle Fast R-CNN
model = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
# Passage avant pour une image d'exemple
predictions = model(images)Architecture de Faster R-CNN
L'architecture de Faster RCNN est essentiellement une extension de l'architecture Fast RCNN. Elle remplace l'algorithme de recherche sélective utilisé dans Fast R-CNN par le RPN pour générer des propositions de régions. Cette intégration est cruciale pour augmenter la vitesse du modèle, justifiant ainsi son nom "Faster R-CNN".
# Exemple de code pour Faster R-CNN
import torch
from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn
# Définir le modèle Faster R-CNN
model = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
# Passage avant pour une image d'exemple
predictions = model(images)Progrès de Fast R-CNN à Faster R-CNN
En passant de Fast R-CNN à Faster R-CNN, le progrès important réside dans le remplacement de l'algorithme de recherche sélective. Alors que Fast R-CNN s'appuyait sur ce module externe pour générer des propositions de régions, ce qui prenait du temps, Faster R-CNN a introduit le RPN. Le RPN est un réseau entièrement convolutif qui prédit simultanément les limites des objets et les scores d'appartenance à chaque position. Cela réduit considérablement le temps de calcul, rendant Faster R-CNN beaucoup plus efficace.
Conclusion
Les architectures Fast RCNN et Faster RCNN, également désignées sous le nom de Fast R-CNN et Faster R-CNN, ont repoussé considérablement les limites dans le domaine de la détection d'objets. L'intégration du RPN dans Faster R-CNN a considérablement réduit le temps de calcul et rendu possible la détection d'objets en temps réel. Malgré leur complexité, l'efficacité et la vitesse de ces modèles ont joué un rôle significatif dans l'avancement des applications d'apprentissage profond dans divers domaines.