YOLO ашиглан бодит цагийн тээврийн хэрэгсэл илрүүлэх

Энэ бол Udacity өөрөө жолооддог автомашины Nanodegree хөтөлбөрийн төсөл юм. Энэхүү төслийн зорилго нь камерын видео бичлэгээс тээврийн хэрэгслийг илрүүлэх явдал юм. Бид зураасан камерын видео дамжуулалтаас тээврийн хэрэгслийг илрүүлэхийн тулд та зөвхөн нэг удаа харна (YOLO) ашигладаг бөгөөд бараг бодит цагийн (35FPS) боловсруулалт хийх боломжтой.

Төслийн код нь эцсийн видео гаралт энд байна. Объект илрүүлэх танилцуулга Видео урсгал дахь тээврийн хэрэгслийг илрүүлэх нь объект илрүүлэх асуудал юм. Объект илрүүлэх асуудлыг ангиллын асуудал эсвэл регрессийн асуудал гэж үзэж болно.

Ангилах аргын хувьд зургийг жижиг хэсгүүдэд хуваадаг бөгөөд тэдгээр нь тус бүрийг ангилагчаар дамжуулан засварт объект байгаа эсэхийг тодорхойлох болно. Ангилалын эерэг үр дүн бүхий нөхөөсүүдэд хязгаарлах хайрцгууд хуваарилагдана. Регрессийн аргын хувьд зураг дээрх объектуудын хувьд нэг буюу хэд хэдэн хязгаарлах хайрцаг үүсгэхийн тулд бүхэл бүтэн дүрсийг эргэлтийн мэдрэлийн сүлжээгээр шууд ажиллуулна.

Энэ төсөлд бид Keras-д tiny-YOLO-ийн 1-р хувилбарыг хэрэгжүүлэх болно, учир нь үүнийг хэрэгжүүлэхэд хялбар бөгөөд нэлээд хурдан байдаг. Tiny-YOLO v1 Объект илрүүлэх YOLO арга нь урьдчилан таамаглах мэдрэлийн сүлжээ гэсэн хоёр хэсгээс бүрдэнэ. зургийн вектор ба векторыг хайрцагны координат болон ангийн магадлал болгон интерполяци хийх дараах боловсруулалтын хэсэг. Мэдрэлийн сүлжээний хувьд жижигхэн YOLO v1 нь 9 эргэлтийн давхарга, 3 бүрэн холбогдсон давхаргаас бүрдэнэ.

Convolution давхарга бүр нь конволюци, гоожих relu болон max pooling үйлдлүүдээс бүрдэнэ. Эхний 9 эвдрэлийн давхаргыг онцлог задлагч гэж ойлгож болно, харин сүүлийн гурван бүрэн холбогдсон давхаргыг хязгаарлах хайрцгийг урьдчилан таамагласан регрессийн толгой гэж ойлгож болно. Загварт нийт 45,089,374 параметр байна.

Энэ сүлжээний гаралт нь урьдчилан таамагласан хязгаарлах хайрцагны мэдээллийг агуулсан 1470 вектор юм. Мэдээллийг дараах байдлаар зохион байгуулна. 1470 вектор гаралтыг гурван хэсэгт хувааж, магадлал, итгэлцэл, хайрцагны координатыг өгнө. Эдгээр гурван хэсэг тус бүрийг мөн 49 жижиг бүсэд хуваадаг бөгөөд энэ нь анхны дүрсийг бүрдүүлдэг 49 нүдний таамаглалтай тохирч байна.

Боловсруулалтын дараах үе шатуудад бид сүлжээнээс энэ 1470 вектор гаралтыг авч, тодорхой босгоос өндөр магадлалтай хайрцагуудыг үүсгэдэг. YOLO сүлжээг сургах нь маш их цаг хугацаа шаарддаг. Бид эндээс бэлтгэсэн жинг (172M) ашиглаж, Keras загвартаа ачаална.

Үр дүн Дараах нь хэд хэдэн туршилтын зургийн үр дүнг харуулж байна. Машинууд зөв илэрсэн гэдгийг бид харж байна: Видеонд ижил дамжуулах хоолойг хэрэглэсний үр дүн энд байна. Загварын жинхэнэ гүйцэтгэлийг харахын тулд хүрээ бүрийг бие даан боловсруулж, түр зуурын гөлгөр болгохгүй.

Илрүүлэх нь нэлээд нарийвчлалтай, зөвхөн нэг худал эерэг байгааг бид харж байна. YOLO хурдан гэдгийг мэддэг. Энэ төсөлд видеог Nvidia 1080Ti GPU дээр боловсруулдаг бөгөөд багц боловсруулалтгүйгээр 35FPS хүрэх боломжтой.

Баярлалаа Allanzelener болон Trieu нарт YOLO-ийн талаар тустай ярилцсанд баярлалаа. Гүйцэтгэлийг шалгасан Calvenn Tsuu-д баярлалаа.ReferenceJ.

Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A.

Фархади, Та ганцхан удаа харна уу: Нэгдсэн, бодит цагийн объект илрүүлэх, arXiv: 1506. 02640 (2015). J.

Redmon and A. Фархади, YOLO9000: Илүү сайн, хурдан, илүү хүчтэй, arXiv:1612.08242 (2016).

darkflow, ХОЛБООТОЙ АСУУЛТ Хойд Энэтхэгт Био-анагаах ухааны инженерийн мэргэжил эсвэл хамрах хүрээ байдаг уу? OP нь ямар нэгэн тодорхой зүйлийг заагаагүй бөгөөд OP нь India.n-аас гарч ирсэн тул би энэ асуултыг Хойд Энэтхэг гэж хэлэхийн тулд асууж, засварлаж, Career-ийн зөв бичгийн дүрмийг мөн зассан.

Хойд Энэтхэг дэх биоанагаахын инженерийн карьер эсвэл хамрах хүрээ. nБи хойд нутгаас гаралтай бөгөөд тэнд биоанагаахын инженерээр ажиллаж байсан туршлагатай, тиймээс та ижил мэргэжлээр ажиллах боломжтой юу вэ: Биоанагаахын инженерийн ажлын байрыг Дели NCR, Чандигарх болон хойд хэсгийн 2-р зэрэглэлийн бусад чухал хотуудын эмнэлгүүдэд авах боломжтой. Үүнээс гадна Дели NCR-д биоанагаахын инженерийн чиглэлээр n тооны компани байдаг.

Дели нь Энэтхэгийн хамгийн том мэс заслын багаж хэрэгслийн нэг компани юм. Эдгээр компаниуд эмнэлгийн тоног төхөөрөмжийн үйлдвэрлэл, худалдаа эрхэлдэг. Үүнээс гадна хэрэглээний мэргэжилтэн, үйлчилгээ, борлуулалтын инженер гэх мэт өөр өөр профайлын инженерүүдийг ажиллуулдаг олон компаниуд байдаг.

Дели-NCR-д байдаг ихэнх найзууд маань ажил мэргэжлээрээ сайн байр суурьтай, амжилттай өсч байна. Судалгааны мэргэн ухаан: Биоанагаахын инженерийн төв, AIIMS болон IIT Дели нь тус улсын биоанагаахын инженерийн чиглэлээр хамгийн урагштай судалгааны төвүүдийн нэг юм. Тэд мөн Стэнфордын Стэнфордын Энэтхэг Biodesign-тай хамтран ажилладаг.Үүнээс гадна бид Гургаон дахь Үндэсний Тархины Судалгааны Төвтэй, Дели дахь Биоанагаах ухааны DRDO лабораторид гайхалтай судалгаа хийдэг, Биоанагаах ухааны инженерийн чиглэлээр маш их ажил хийдэг, DTU мөн биоанагаахын инженерийн чиглэлээр ажилладаг судлаачидтай. Биоанагаахын судалгааны шилдэг байгууламжтай лаборатори нь IIT Ропар мөн биоанагаахын судалгааг санал болгодог NIT Жаландхар нь Судалгааны биоанагаахын инженерийн чиглэлээр бат бөх байр суурь эзэлдэг ITBHU-д магистрын зэрэг олгох сургалт нь судалгааны сайн боломжийг санал болгодог. Ирэх жилүүдэд зөвхөн ХОЙД ЭНЭТХЭГ төдийгүй Энэтхэг даяар биоанагаах ухааны инженерийн чиглэлээр өргөн цар хүрээтэй болно.

Эмнэлгийн төхөөрөмжийн судалгаанд оруулсан гадаадын хөрөнгө оруулалт юутай ч адил нэмэгдэж байгаа тул итгэл найдвараа бүү алдаарай, үндсэн зүйлдээ анхаарлаа хандуулаарай, бид ЭРХЛЭЭД байна. .Хойд Энэтхэгт Био-анагаах ухааны инженерчлэлийн мэргэжил эсвэл цар хүрээ бий юу?

Хойд Энэтхэгт тэдний карьер эсвэл био-анагаах ухааны инженерийн чиглэлээр суралцах боломжтой юу?