ការរកឃើញយានយន្តតាមពេលវេលាជាក់ស្តែងដោយប្រើ YOLO

នេះ​ជា​គម្រោង​សម្រាប់​កម្មវិធី Udacity ឡាន​បើកបរ​ស្វ័យ​ប្រវត្តិ Nanodegree។ គោល​បំណង​នៃ​គម្រោង​នេះ​គឺ​ដើម្បី​រក​ឃើញ​យានជំនិះ​ក្នុង​វីដេអូ​កាមេរ៉ា​ដាច់។ យើងប្រើ You Only Look Once (YOLO) ដើម្បីរកមើលយានជំនិះពីការស្ទ្រីមវីដេអូកាមេរ៉ាដាស ហើយអាចសម្រេចបាននូវដំណើរការស្ទើរតែពេលវេលាពិត (35FPS)។

កូដសម្រាប់គម្រោងគឺ លទ្ធផលវីដេអូចុងក្រោយគឺនៅទីនេះ។ ការណែនាំអំពីការរកឃើញវត្ថុ ការរកឃើញយានជំនិះនៅក្នុងស្ទ្រីមវីដេអូគឺជាបញ្ហាក្នុងការរកឃើញវត្ថុ។ បញ្ហារកឃើញវត្ថុអាចត្រូវបានដោះស្រាយជាបញ្ហាចាត់ថ្នាក់ ឬបញ្ហាតំរែតំរង់។

នៅក្នុងវិធីសាស្រ្តចាត់ថ្នាក់ រូបភាពត្រូវបានបែងចែកទៅជាបំណះតូចៗ ដែលនីមួយៗនឹងត្រូវដំណើរការតាមរយៈអ្នកចាត់ថ្នាក់ដើម្បីកំណត់ថាតើមានវត្ថុនៅក្នុងបំណះឬអត់។ ប្រអប់ព្រំដែននឹងត្រូវបានចាត់ចែងទៅបំណះជាមួយនឹងលទ្ធផលចំណាត់ថ្នាក់វិជ្ជមាន។ នៅក្នុងវិធីសាស្រ្តតំរែតំរង់ រូបភាពទាំងមូលនឹងត្រូវបានដំណើរការតាមរយៈបណ្តាញសរសៃប្រសាទ convolutional ដោយផ្ទាល់ដើម្បីបង្កើតប្រអប់ព្រំដែនមួយ ឬច្រើនសម្រាប់វត្ថុនៅក្នុងរូបភាព។

នៅក្នុងគម្រោងនេះ យើងនឹងអនុវត្តកំណែទី 1 នៃ tiny-YOLO នៅក្នុង Keras ដោយសារវាងាយស្រួលអនុវត្ត និងមានល្បឿនលឿនសមហេតុផល។ វិធីសាស្រ្ត YOLO ដ៏តូចនៃការរកឃើញវត្ថុមានពីរផ្នែក៖ ផ្នែកបណ្តាញសរសៃប្រសាទដែលព្យាករណ៍ វ៉ិចទ័រ​ពី​រូបភាព និង​ផ្នែក​ក្រោយ​ដំណើរការ​ដែល​បញ្ចូល​វ៉ិចទ័រ​ជា​ប្រអប់​សម្របសម្រួល និង​ប្រូបាប៊ីលីតេ​ថ្នាក់។ សម្រាប់បណ្តាញសរសៃប្រសាទ តូច YOLO v1 មាន 9 ស្រទាប់ convolution និង 3 ស្រទាប់ភ្ជាប់ពេញលេញ។

ស្រទាប់ convolution នីមួយៗមាន convolution, leaky relu និង max pooling operations។ ស្រទាប់ convolution 9 ដំបូងអាចយល់បានថាជា feature extractor ចំណែកស្រទាប់ទាំងបីចុងក្រោយដែលភ្ជាប់យ៉ាងពេញលេញអាចត្រូវបានយល់ថាជាក្បាលតំរែតំរង់ដែលព្យាករណ៍ពីប្រអប់ព្រំដែន។ មានប៉ារ៉ាម៉ែត្រសរុបចំនួន 45,089,374 នៅក្នុងគំរូ។

លទ្ធផលនៃបណ្តាញនេះគឺជាវ៉ិចទ័រ 1470 ដែលមានព័ត៌មានសម្រាប់ប្រអប់ព្រំដែនដែលបានព្យាករណ៍។ ព័ត៌មានត្រូវបានរៀបចំតាមវិធីដូចខាងក្រោម លទ្ធផលវ៉ិចទ័រ 1470 ត្រូវបានបែងចែកជាបីផ្នែក ដោយផ្តល់ប្រូបាប៊ីលីតេ ទំនុកចិត្ត និងកូអរដោនេប្រអប់។ ផ្នែកនីមួយៗនៃផ្នែកទាំងបីនេះក៏ត្រូវបានបែងចែកបន្ថែមទៀតទៅជាតំបន់តូចៗចំនួន 49 ដែលត្រូវនឹងការព្យាករណ៍នៅកោសិកាចំនួន 49 ដែលបង្កើតជារូបភាពដើម។

នៅក្នុងជំហានក្រោយដំណើរការ យើងយកលទ្ធផលវ៉ិចទ័រ 1470 នេះពីបណ្តាញដើម្បីបង្កើតប្រអប់ដែលមានប្រូបាប៊ីលីតេខ្ពស់ជាងកម្រិតជាក់លាក់។ ការបណ្តុះបណ្តាលបណ្តាញ YOLO គឺចំណាយពេលច្រើនណាស់។ យើងប្រើទម្ងន់ដែលបានហ្វឹកហាត់ពីទីនេះ (172M) ហើយផ្ទុកវាទៅក្នុងគំរូ Keras របស់យើង។

លទ្ធផលខាងក្រោមបង្ហាញលទ្ធផលសម្រាប់រូបភាពសាកល្បងជាច្រើន។ យើងអាចមើលឃើញថារថយន្តត្រូវបានរកឃើញយ៉ាងត្រឹមត្រូវ៖ នេះគឺជាលទ្ធផលនៃការអនុវត្តបំពង់ដូចគ្នាទៅនឹងវីដេអូមួយ។ ដើម្បី​មើល​ឃើញ​ការ​អនុវត្ត​ពិត​នៃ​ម៉ូដែល ស៊ុម​នីមួយៗ​ត្រូវ​បាន​ដំណើរការ​ដោយ​ឯករាជ្យ ហើយ​មិន​ត្រូវ​បាន​អនុវត្ត​ការ​រលោង​ជា​បណ្ដោះអាសន្ន​ឡើយ។

យើងឃើញថាការរកឃើញមានភាពត្រឹមត្រូវដោយគ្រាន់តែវិជ្ជមានក្លែងក្លាយមួយ។ YOLO ត្រូវបានគេដឹងថាមានល្បឿនលឿន។ នៅក្នុងគម្រោងនេះ វីដេអូត្រូវបានដំណើរការនៅលើ Nvidia 1080Ti GPU ហើយអាចសម្រេចបាន 35FPS ដោយមិនចាំបាច់ដំណើរការជាបាច់។

ការទទួលស្គាល់ សូមអរគុណដល់ allanzelener និង Trieu សម្រាប់ការពិភាក្សាដ៏មានប្រយោជន៍របស់ពួកគេលើ YOLO ។ សូមអរគុណដល់ Calvenn Tsuu សម្រាប់ការធ្វើតេស្តការអនុវត្ត។ ឯកសារយោងJ.

ដេម៉ូន S. ឌីវ៉ាឡា, R. ស.

Farhadi, អ្នកគ្រាន់តែមើលតែម្តងប៉ុណ្ណោះ៖ ការបង្រួបបង្រួម, ការរកឃើញវត្ថុតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង, arXiv: 1506 ។ 02640 (2015). J.

ដេម៉ូ និង A. Farhadi, YOLO9000: កាន់តែប្រសើរ, លឿន, ខ្លាំងជាង, arXiv: 1612.08242 (2016) ។

darkflow, សំណួរដែលទាក់ទង តើមានអាជីព ឬវិសាលភាពសម្រាប់វិស្វកម្មជីវវេជ្ជសាស្ត្រនៅឥណ្ឌាខាងជើងទេ? ដោយសារ OP មិនបានបញ្ជាក់អ្វីជាក់លាក់ណាមួយឡើយ ហើយដូចដែល OP លេចឡើងពី India.nI បានសន្មត់ និងកែសម្រួលសំណួរដើម្បីនិយាយថាប្រទេសឥណ្ឌាខាងជើងរបស់ខ្លួន ហើយក៏បានកែអក្ខរាវិរុទ្ធនៃអាជីពផងដែរ។

អាជីព ឬវិសាលភាពសម្រាប់វិស្វកម្មជីវវេជ្ជសាស្ត្រនៅឥណ្ឌាខាងជើង។ ខ្ញុំសូមស្វាគមន៍ពីភាគខាងជើង ហើយមានបទពិសោធន៍ផ្នែកវិស្វកម្មជីវវេជ្ជសាស្ត្រនៅទីនោះ ដូច្នេះតើអ្វីជាជម្រើសរបស់អ្នកសម្រាប់វិជ្ជាជីវៈដូចគ្នា៖ ការងារវិស្វកម្មជីវវេជ្ជសាស្ត្រមាននៅក្នុងមន្ទីរពេទ្យក្នុងទីក្រុង Delhi NCR, Chandigarh ក៏ដូចជាទីក្រុងលំដាប់ថ្នាក់ទី 2 សំខាន់ៗផ្សេងទៀតនៃភាគខាងជើង។ ក្រៅពីនោះមានក្រុមហ៊ុនចំនួន n នៅទីក្រុងដេលី NCR សម្រាប់វិស្វកម្មជីវវេជ្ជសាស្ត្រ។

ដេលី កាន់កាប់ក្រុមហ៊ុនឧបករណ៍វះកាត់ធំជាងគេមួយនៅក្នុងប្រទេសឥណ្ឌា។ ក្រុមហ៊ុនទាំងនេះផលិត ក៏ដូចជាការជួញដូរឧបករណ៍វេជ្ជសាស្ត្រ។ ក្រៅ​ពី​នោះ មាន​ក្រុមហ៊ុន​ជា​ច្រើន​ដែល​ជួល​វិស្វករ​សម្រាប់​ទម្រង់​ផ្សេងៗ​គ្នា​ដូច​ជា​អ្នក​ជំនាញ​កម្មវិធី សេវាកម្ម និង​វិស្វករ​ផ្នែក​លក់។

មិត្តភ័ក្តិ​របស់​ខ្ញុំ​ភាគ​ច្រើន​នៅ​ក្រុង Delhi- NCR ត្រូវ​បាន​គេ​ដាក់​ឱ្យ​បាន​ល្អ និង​រីក​ចម្រើន​យ៉ាង​សមរម្យ​ក្នុង​អាជីព​របស់​ពួក​គេ។ ស្រាវជ្រាវប្រកបដោយប្រាជ្ញា៖ មជ្ឈមណ្ឌលវិស្វកម្មជីវវេជ្ជសាស្ត្រ AIIMS និង IIT Delhi គឺជាមជ្ឈមណ្ឌលស្រាវជ្រាវឈានមុខគេមួយនៅក្នុងវិស្វកម្មជីវវេជ្ជសាស្ត្រនៅក្នុងប្រទេស។ ពួកគេក៏មានកិច្ចសហប្រតិបត្តិការជាមួយ Stanford សម្រាប់ Stanford India Biodesignn ក្រៅពីនេះយើងមានមជ្ឈមណ្ឌលស្រាវជ្រាវខួរក្បាលជាតិនៅ Gurgaon ធ្វើការស្រាវជ្រាវដ៏អស្ចារ្យនៅក្នុងមន្ទីរពិសោធន៍ BiomedicalnDRDO នៅទីក្រុង delhi ធ្វើការជាច្រើននៅក្នុង Biomedical EngineeringnDTU ក៏មានអ្នកស្រាវជ្រាវធ្វើការនៅក្នុង Biomedical EngineeringnIn Chandigarh យើងមាន CSIO, CSIR មន្ទីរពិសោធន៍ដែលមានគ្រឿងបរិក្ខារឈានមុខគេសម្រាប់ Biomedical ResearchnIIT Ropar ក៏ផ្តល់ជូននូវការស្រាវជ្រាវជីវវេជ្ជសាស្ត្ររួមជាមួយ NIT Jalandhar ដែលមានមូលដ្ឋានរឹងមាំនៅក្នុងវិស្វកម្មជីវវេជ្ជសាស្ត្រ ResearchnBiomedical ជាវគ្គសិក្សាថ្នាក់អនុបណ្ឌិតដែលផ្តល់ជូននៅក្នុង ITBHU ក៏ផ្តល់នូវឱកាសស្រាវជ្រាវដ៏ល្អផងដែរ IIIT alahabad ក៏មានឱកាសល្អរួមជាមួយ NIT Allahabadnn មាន វិសាលភាពជាច្រើននៅក្នុងវិស្វកម្មជីវវេជ្ជសាស្ត្រក្នុងប៉ុន្មានឆ្នាំខាងមុខនេះ មិនត្រឹមតែឥណ្ឌាខាងជើងប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែនៅទូទាំងប្រទេសឥណ្ឌា។

ការវិនិយោគបរទេសលើការស្រាវជ្រាវឧបករណ៍វេជ្ជសាស្ត្រកំពុងកើនឡើងដូចអ្វីទាំងអស់ ដូច្នេះកុំបាត់បង់ក្តីសង្ឃឹម ផ្តោតលើមូលដ្ឋានរបស់អ្នក យើងកំពុងដំណើរការ។ តើមានអាជីព ឬវិសាលភាពសម្រាប់វិស្វកម្មជីវវេជ្ជសាស្ត្រនៅឥណ្ឌាខាងជើងទេ?

តើអាជីព ឬវិសាលភាពរបស់ពួកគេសម្រាប់វិស្វកម្មជីវវេជ្ជសាស្ត្រនៅឥណ្ឌាខាងជើងទេ?