Početak rada s YOLO

Danas se koriste razni algoritmi za detekciju objekata, od kojih su neki postali standard u industriji zbog svoje učinkovitosti i točnosti. Ovdje ćemo razmotriti najčešće korištene algoritme detekcije objekata i kako oni u osnovi funkcioniraju.

1. YOLO (You Only Look Once)

YOLO je jedan od najpoznatijih algoritama za detekciju objekata, poznat po svojoj brzini i točnosti. YOLO obrađuje cijelu sliku odjednom koristeći konvolucijsku neuronsku mrežu (CNN), koja istovremeno predviđa granice (bounding boxes) i klase objekata. Slika se dijeli na mrežu (grid), a svaka ćelija mreže predviđa okvire i klase objekata unutar nje. YOLO je izuzetno brz jer gleda sliku samo jednom, što ga čini idealnim za primjenu u realnom vremenu.

2. SSD (Single Shot MultiBox Detector)

SSD je još jedan popularan algoritam za detekciju objekata, poznat po svojoj brzini i točnosti. Kao i YOLO, SSD koristi CNN za predviđanje granica i klasa objekata. Međutim, SSD koristi višestruke razlučivosti unutar mreže, što omogućava bolju detekciju objekata različitih veličina. Svaka razlučivost unutar mreže generira niz predikcija koje se kombiniraju kako bi se dobila konačna detekcija.

3. R-CNN (Regions with Convolutional Neural Networks)

R-CNN je jedan od ranih algoritama za detekciju objekata koji je postavio temelje za mnoge kasnije metode. R-CNN prvo generira predložene regije korištenjem selektivne pretrage, a zatim koristi CNN za ekstrakciju značajki iz svake regije. Konačno, klasifikator predviđa klasu objekta unutar svake regije. R-CNN je točan, ali spor zbog višestrukih faza obrade.

4. Fast R-CNN

Fast R-CNN je poboljšanje originalnog R-CNN-a koje smanjuje vrijeme obrade. Umjesto da ekstraktira značajke iz svake regije posebno, Fast R-CNN koristi cijelu sliku za ekstrakciju značajki, a zatim koristi regije interesa (RoI) pooling za generiranje predikcija. Ovo značajno ubrzava proces, dok održava visoku točnost.

5. Faster R-CNN

Faster R-CNN dodatno unapređuje Fast R-CNN uvođenjem Region Proposal Network (RPN) koja generira predložene regije direktno iz značajki slike. Ovo uklanja potrebu za selektivnom pretragom i čini algoritam još bržim. Faster R-CNN je vrlo precizan i često se koristi u aplikacijama koje zahtijevaju visoku točnost.

6. Mask R-CNN

Mask R-CNN proširuje Faster R-CNN dodavanjem mogućnosti segmentacije objekata. Osim što predviđa granice i klase objekata, Mask R-CNN također generira masku piksela za svaki objekt, omogućavajući preciznu segmentaciju. Mask R-CNN je vrlo moćan alat za zadatke gdje je potrebna detaljna analiza objekata, kao što je medicinska dijagnostika.

7. RetinaNet

RetinaNet je algoritam poznat po svojoj sposobnosti da se nosi s neravnotežom klasa, što je uobičajen problem u detekciji objekata. Koristi Focal Loss funkciju koja daje manju težinu lako detektiranim objektima i veću težinu teško detektiranim objektima. Ovo poboljšava točnost detekcije za rjeđe klase objekata.

8. EfficientDet

EfficientDet je moderni algoritam koji koristi EfficientNet backbone za ekstrakciju značajki i BiFPN (Bidirectional Feature Pyramid Network) za kombinaciju značajki. EfficientDet je optimiziran za visoku točnost i učinkovitost, čineći ga pogodnim za primjene gdje su resursi ograničeni.

9. CenterNet

CenterNet koristi pristup temeljen na centrima objekata, gdje predviđa središta objekata i zatim koristi ove središnje točke za generiranje granica. Ovo omogućava jednostavniji i brži proces detekcije, dok održava visoku točnost.

10. Deformable DETR (Deformable DEtection TRansformers)

Deformable DETR je napredni algoritam koji kombinira transformere s deformabilnim konvolucijama kako bi poboljšao preciznost detekcije i segmentacije objekata. Ova metoda koristi pažnju za modeliranje odnosa između piksela, omogućavajući detaljnu analizu slike.

Zaključno, svaki od ovih algoritama ima svoje prednosti i mane, a izbor algoritma često ovisi o specifičnim zahtjevima aplikacije. Bez obzira na to, svi oni doprinose napretku u području detekcije objekata, omogućavajući preciznu i brzu analizu vizualnih podataka. 

U ovom tečaju bavimo se detekcijom objekata YOLO algoritmom.