الگوریتم R-CNN چیست و چه نقشی در بینایی ماشین دارد؟ | آقای وب

کامپیوتری را تصور کنید که بتواند همانند انسان محیط اطرافش را ببیند و درک کند. این دنیای شگفت‌انگیز دنیای بینایی ماشین است. در این حوزه دانشمندان تلاش می‌کنند تا به رایانه‌ها توانایی تحلیل و درک تصویرها و ویدئوها را بدهند. در این مطلب یکی از مهم‌ترین معماری‌های حوزه بینایی ماشین یعنی الگوریتم R-CNN در تشخیص اشیا را بررسی می‌کنیم.

تشخیص اشیا و بینایی ماشین

تشخیص اشیا یکی از مهم‌ترین بخش‌های بینایی ماشین به شمار می‌رود. با این قابلیت، کامپیوتر می‌تواند انواع اشیا را در یک تصویر شناسایی کند و موقعیت و ویژگی‌های آن‌ها را مشخص نماید. فرض کنید رباتی در یک کارخانه وظیفه دارد قطعات مختلف را جابه‌جا کند. برای انجام‌شدن این کار ربات باید بتواند قطعات را در محیط اطرافش تشخیص دهد.

تشخیص اشیا کاربردهای فراوانی در حوزه‌های مختلف دارد از جمله:

خودروهای خودران برای شناسایی موانع و عابران پیاده
سیستم‌های امنیتی برای تشخیص افراد ناشناس
پزشکی برای آنالیز تصاویر رادیولوژی
رباتیک برای تعامل با محیط اطراف

R-CNN چیست؟

در میان الگوریتم‌های مختلف تشخیص اشیا R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network) نام پرآوازه‌ای است. این الگوریتم انقلابی در دهه گذشته به وجود آورد و با عملکرد فوق العاده‌اش توجه دنیای بینایی ماشین را به خود جلب کرد. می‌توان الگوریتم R-CNN را یکی از پیشگامان حوزه تشخیص اشیا بر پایه یادگیری عمیق به شمار آورد. اما الگوریتم R-CNN دقیقاً چه کاری انجام می‌دهد؟ با ما همراه باشید.

معماری الگوریتم R-CNN

بیایید به‌‌صورت دقیق‌تر به معماری الگوریتم R-CNN نگاه کنیم:

استخراج‌کننده پیشنهاد ناحیه (Region Proposal Network)

این بخش وظیفه دارد نواحی احتمالی را که ممکن است حاوی یک شیء باشند در تصویر شناسایی کند؛ مانند اینکه بخشی از تصویر را به‌عنوان اتومبیل یا انسان پیشنهاد کند.

این بخش از یک شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) قدرتمند استفاده می‌کند تا از نواحی پیشنهادی، ویژگی‌های مهم استخراج کند. این ویژگی‌ها همانند اثر انگشت عمل می‌کنند و به تشخیص ماهیت شیء کمک می‌کنند. CNN از لایه‌های مختلفی تشکیل شده است که هر یک ویژگی‌های خاصی را از تصویر استخراج ‌می‌کنند؛ برای مثال، لایه‌های اولیه ممکن است لبه‌ها و رنگ‌ها را استخراج کنند، درحالی‌که لایه‌های انتهایی ویژگی‌های پیچیده‌تری مانند شکل و بافت را استخراج ‌می‌کنند.

طبقه‌بندی‌کننده (Classifier)

درنهایت، طبقه‌بندی‌کننده از یک شبکه عصبی پرسپترون برای طبقه‌بندی تصویرها براساس ویژگی‌های استخراج‌شده استفاده ‌می‌کند. این شبکه به‌طور جداگانه برای هر دسته از اشیا آموزش داده ‌می‌شود؛ برای مثال، یک شبکه برای تشخیص انسان، یک شبکه برای تشخیص اتومبیل و …. درنهایت، طبقه‌بندی‌کننده براساس احتمال هر دسته، نوع شیء موجود در ناحیه پیشنهادشده را تشخیص ‌می‌دهد.

نحوه عملکرد R-CNN

در ادامه عملکرد الگوریتم R-CNN را با هم بررسی می‌کنیم:

پیش‌پردازش

قبل از شروع فرایند تشخیص، تصویر ورودی به‌اندازه مناسب تغییر اندازه داده می‌شود. این کار برای افزایش کارایی و دقت الگوریتم انجام می‌شود.

استخراج پیشنهاد ناحیه

الگوریتم‌های مختلفی برای استخراج پیشنهاد ناحیه وجود دارد که هر الگوریتم نقاط قوت و ضعف خود را دارد:

Selective Search: این الگوریتم از الگوریتم‌های مبتنی بر جست‌وجوی گراف برای یافتن نواحی همگن در تصویر استفاده ‌می‌کند.
Edge Boxes: این الگوریتم از لبه‌های تصویر برای یافتن نواحی احتمالی حاوی شیء استفاده ‌می‌کند.

استخراج ویژگی

برای هر ناحیه پیشنهادی شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) ویژگی‌های بصری را استخراج ‌می‌کند. CNN از لایه‌های مختلفی تشکیل شده است که هر یک ویژگی‌های خاصی را از تصویر استخراج ‌می‌کنند؛ برای مثال، لایه‌های اولیه ممکن است لبه‌ها و رنگ‌ها را استخراج کنند، درحالی‌که لایه‌های انتهایی ویژگی‌های پیچیده‌تری مانند شکل و بافت را استخراج می‌کنند.

طبقه‌بندی

طبقه‌بندی‌کننده از یک شبکه عصبی پرسپترون برای طبقه‌بندی تصویرها براساس ویژگی‌های استخراج‌شده استفاده ‌می‌کند. این شبکه به‌طور جداگانه برای هر دسته از اشیا آموزش داده ‌می‌شود؛ برای مثال، یک شبکه برای تشخیص انسان، یک شبکه برای تشخیص اتومبیل و… درنهایت، طبقه‌بندی‌کننده براساس احتمال هر دسته، نوع شیء موجود در ناحیه پیشنهادشده را تشخیص ‌می‌دهد.

پس‌پردازش

پس از طبقه‌بندی ممکن است برخی از نواحی پیشنهادی به اشتباه طبقه‌بندی شده باشند؛ برای مثال، ممکن است یک ناحیه خالی به‌عنوان یک شیء طبقه‌بندی شود. برای رفع این مشکل، از تکنیک‌های مختلفی مانند Non-Maximum Suppression (NMS) استفاده ‌می‌شود. NMS نواحی پیشنهادی با هم‌پوشانی زیاد را حذف ‌می‌کند.

خروجی

درنهایت، الگوریتم R-CNN لیستی از اشیای موجود در تصویر را به‌همراه مختصات و برچسب آن‌ها ارائه ‌می‌کند.

برای مطالعه بیشتر پیشنهاد می‌کنیم درباره شبکه عصبی بازگشتی (RNN) مطالعه کنید.

نقاط ضعف R-CNN

به‌رغم عملکرد فوق‌العاده R-CNN در زمان خودش، این الگوریتم نقطه‌ضعف‌هایی هم داشت:

سرعت پایین: فرایند استخراج ویژگی برای تک‌تک نواحی پیشنهادی باعث کندی الگوریتم می‌شد.

حجم بالای محاسبات: به‌دلیل نیاز به پردازش‌های سنگین، R-CNN برای اجرا به سخت‌افزارهای قدرتمندی احتیاج داشت.

محدودیت در تشخیص بعضی اشیا: R-CNN در تشخیص اشیای کوچک یا اشیایی با ظاهر مشابه عملکرد ضعیف‌تری داشت.

نیاز به تصویرهای باکیفیت: R-CNN برای عملکرد صحیح به تصویرهای با کیفیت بالا نیاز داشت.

انعطاف‌ناپذیری: R-CNN برای تشخیص اشیای جدید نیاز به آموزش مجدد با مجموعه داده‌های جدید داشت.

نقاط قوت الگوریتم R-CNN

با وجود این نقاط ضعف، R-CNN مزیت‌های چشمگیری هم داشت:

دقت بالا: الگوریتم R-CNN در مقایسه با الگوریتم‌های قبلی خود، دقت بسیار بالاتری در تشخیص اشیا ارائه می‌کرد.

قابلیت تعمیم پذیری: R-CNN می‌توانست برای تشخیص اشیا در تصاویر مختلف با موضوع‌های مختلف آموزش داده شود.

بستر مناسب برای تحقیقات: الگوریتم R-CNN به‌عنوان یک الگوریتم پیشگام، بستر مناسبی برای تحقیقات و توسعه الگوریتم‌های جدید تشخیص اشیا فراهم کرد.

تاثیرگذاری: R-CNN الهام‌بخش بسیاری از الگوریتم‌های جدید تشخیص اشیا بر پایه یادگیری عمیق بوده است.

معرفی نسل‌های بعدی الگوریتم R-CNN

موفقیت R-CNN باعث شد محققان به فکر بهبود و ارتقای این الگوریتم بیفتند؛ درنتیجه، شاهد ظهور نسل‌های بعدی R-CNN با عملکرد بهتر و سریع‌تر بودیم.

Fast R-CNN

اولین گام برای بهبود R-CNN الگوریتم Fast R-CNN بود. این الگوریتم، با به‌اشتراک‌گذاشتن برخی محاسبات، توانست سرعت R-CNN را به‌شکل چشمگیری افزایش دهد. به‌زبان ساده، الگوریتم Fast R-CNN به‌جای آنکه برای هر ناحیه پیشنهادی یک شبکه عصبی کانولوشنال جداگانه اجرا کند، از یک شبکه واحد برای استخراج ویژگی از همه نواحی پیشنهادی به‌صورت همزمان استفاده کرد. این کار باعث صرفه‌جویی در زمان و منابع پردازشی شد. در اینجا توضیحی دقیق درمورد الگوریتم Fast R-CNN آورده‌ایم:

ایده اصلی: از قدرت شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای استخراج ویژگی استفاده کنید، اما محاسبات اضافی را کاهش دهید.

مقابله با گلوگاه R-CNN: در R-CNN، برای هر ناحیه پیشنهادی، یک گذر جداگانه از CNN انجام ‌می‌شد. این از نظر محاسباتی پرهزینه بود. Fast R-CNN ابتدا با استفاده از یک CNN ویژگی‌های کل تصویر را استخراج می‌کند، سپس بعداً ویژگی‌های مرتبط را برای هر ناحیه پیشنهادی استخراج می‌کند.

معماری Fast R-CNN

ورودی: ورودی شامل کل تصویر و مجموعه‌ای از نواحی پیشنهادی (جعبه‌های محدودکننده) است که توسط یک الگوریتم خارجی (برای مثال، جست‌وجوی انتخابی) تولید می‌شود.

استخراج ویژگی کانولوشنال: یک CNN عمیق ازپیش‌آموزش‌دیده (مانند VGG16) کل تصویر را پردازش ‌می‌کند. این کار یک نقشه ویژگی کانولوشنال ایجاد ‌می‌کند که حاوی اطلاعات غنی درمورد تصویر است.

استخر ناحیه مدنظر (RoI Pooling): هر ناحیه پیشنهادی روی نقشه ویژگی اعمال ‌می‌شود سپس یک لایه استخر ناحیه مدنظر یک بردار ویژگی با اندازه ثابت را از ناحیه مربوط در نقشه ویژگی استخراج ‌می‌کند. این کار اطمینان می‌دهد که همه نواحی برای پردازش بیشتر اندازه ثابتی دارند.

طبقه‌بندی و رگرسیون جعبه محدودکننده: این لایه‌های کاملاً متصل بردار ویژگی استخراج‌شده را به‌عنوان ورودی می‌گیرند. لایه طبقه‌بندی احتمال وجود هر کلاس از اشیا را در ناحیه پیش‌بینی ‌می‌کند. لایه رگرسیون جعبه محدودکننده جعبه محدودکننده پیشنهادی را برای بهبود دقت آن اصلاح ‌می‌کند.

ویژگی‌های Fast R-CNN

پردازش سریع‌تر: با به‌اشتراک‌گذاشتن محاسبات کانولوشنال در همه نواحی، Fast R-CNN به‌طور چشمگیری از R-CNN سریع‌تر است و آن را برای کاربردهای دنیای واقعی کاربردی‌تر ‌می‌کند.

دقت بالا: به‌دلیل توانایی‌های قدرتمند استخراج ویژگی شبکه‌های عصبی عمیق، دقت بالای به‌دست‌آمده توسط R-CNN را حفظ ‌می‌کند.

محدودیت‌ها: به یک الگوریتم خارجی برای تولید پیشنهادهای ناحیه متکی است که ‌می‌تواند بر دقت کلی تأثیر بگذارد.

Fast R-CNN درمقابل R-CNN

به‌طور کلی، Fast R-CNN راه را برای الگوریتم‌های تشخیص اشیای سریع‌تر و کارآمدتر مانند Faster R-CNN هموار کرد. این همچنان یک نقطه‌عطف چشمگیر در تکامل یادگیری عمیق برای وظایف بینایی کامپیوتر است.

Faster R-CNN

اما دانشمندان به همین جا بسنده نکردند. درنهایت، الگوریتم Faster R-CNN پا به عرصه گذاشت که انقلابی دیگر در تشخیص اشیا به شمار می‌رود. Faster R-CNN یک شبکه عصبی به نام Region Proposal Network (RPN) را معرفی کرد که وظیفه استخراج‌کننده پیشنهاد ناحیه را بر عهده گرفت. این شبکه به‌طور مستقیم به شبکه اصلی متصل است و می‌تواند به‌صورت برخط (online) نواحی احتمالی حاوی شیء را پیشنهاد کند. این نوآوری به این می‌انجامد تا سرعت تشخیص اشیا با Faster R-CNN به‌شکل چشمگیری افزایش یابد و درعین‌حال، دقت تشخیص نیز همچنان در سطح بالایی باقی بماند.

اگرچه Fast R-CNN سرعت تشخیص اشیا را نسبت به R-CNN به‌طور قابل توجهی بهبود بخشید، اما همچنان به الگوریتمی‌ مجزا برای پیشنهاد نواحی احتمالی اشیاء (Region Proposal) وابسته بود. Faster R-CNN با ادغام این دو مرحله در یک شبکه واحد انقلابی در زمینه تشخیص اشیاء ایجاد کرد. در ادامه به توضیح کامل Faster R-CNN ‌می‌پردازیم.

ایده اصلی این معماری ادغام پیشنهاد ناحیه و استخراج ویژگی در یک شبکه واحد برای دست‌یابی به سرعت و دقت بالاست.

معماری Faster R-CNN:

شبکه پیشنهاد ناحیه (RPN): یک شبکه عصبی کوچک به‌نام RPN به ابتدای شبکه اصلی اضافه ‌می‌شود. RPN روی نقشه ویژگی استخراج‌شده از تصویر ورودی با CNN پایه (مانند VGG16) اجرا ‌می‌شود. این شبکه دو خروجی تولید ‌می‌کند: احتمال اینکه یک ناحیه حاوی شیء باشد (امتیاز شیء) و اصلاحیه (پیشنهاد) برای بهبود دقت جعبه محدودکننده (Bounding Box).

اشتراک‌گذاری ویژگی: از خروجی‌های RPN برای انتخاب نواحی با امتیاز شیء بالا به‌عنوان نواحی پیشنهادی استفاده ‌می‌شود. به‌جای اجرای مجدد CNN پایه برای هر ناحیه پیشنهادی مانند Fast R-CNN، Faster R-CNN از همان نقشه ویژگی استخراج‌شده توسط RPN استفاده ‌می‌کند. این کار صرفه‌جویی قابل‌توجهی در محاسبات ‌را رقم می‌زند.
استخراج ویژگی برای نواحی پیشنهادی: برای هر ناحیه پیشنهادی یک لایه استخر ناحیه مدنظر (RoI Pooling) ناحیه مربوط را از نقشه ویژگی استخراج ‌می‌کند. این ناحیه به بردار ویژگی با اندازه ثابت تبدیل ‌می‌شود.

طبقه‌بندی و رگرسیون جعبه محدودکننده: مشابه Fast R-CNN، این مرحله‌ها با استفاده از لایه‌های کاملاً متصل روی بردارهای ویژگی استخراج‌شده انجام ‌می‌شوند. خروجی نهایی فهرستی از اشیای موجود در تصویر به همراه برچسب، امتیاز اطمینان و جعبه محدودکننده دقیق آن‌هاست.

مزایای Faster R-CNN:

سرعت بالا: با ادغام پیشنهاد ناحیه و استخراج ویژگی، Faster R-CNN بسیار سریع‌تر از R-CNN و Fast R-CNN است و آن را برای کاربردهای زمان واقعی مناسب ‌می‌کند.
دقت بالا: همچنان از قدرت استخراج ویژگی شبکه‌های عصبی عمیق بهره ‌می‌برد و درنتیجه، دقت تشخیص اشیای بالایی را ارائه ‌می‌کند.
آموزش انتها به انتها (End-to-End): کل شبکه به‌طور مشترک آموزش داده ‌می‌شود که بهینه‌سازی همزمان فرایند پیشنهاد ناحیه و طبقه‌بندی ‌را رقم می‌زند.

به‌طور کلی، Faster R-CNN یک الگوریتم پیشگام در زمینه تشخیص اشیاست که سرعت و دقت را به‌طور چشمگیری بهبود بخشیده است. این الگوریتم پایه‌ای برای بسیاری از مدل‌های تشخیص اشیای پیشرفته امروزی به شمار ‌می‌رود.

کاربردهای R-CNN

با اینکه امروزه الگوریتم‌های پیشرفته‌تری در مقایسه با R-CNN وجود دارند، همچنان ایده‌های بنیادین R-CNN در بسیاری از الگوریتم‌های تشخیص اشیا مورداستفاده قرار می‌گیرد. به‌طور کلی، از R-CNN و نسل‌های بعدی آن در موارد زیر استفاده می‌شود:

تشخیص اشیا در تصاویر و ویدئوها

نظارت تصویری برای شناسایی افراد یا وسایل نقلیه غیرمجاز
تحلیل تصاویر پزشکی برای تشخیص تومور یا دیگر ناهنجاری‌ها
تجزیه‌وتحلیل ویدئوهای ورزشی برای ردیابی بازیکنان یا توپ
سیستم‌های اتوماسیون صنعتی برای شناسایی و دستکاری اشیا در خط تولید
رباتیک برای تعامل ایمن و هدفمند ربات با محیط اطرافش کاربرد دارد

سیستم‌های کمک‌راننده (ADAS)

تشخیص عابران پیاده، دوچرخه‌سواران، تابلوهای راهنمایی و رانندگی و دیگر اشیا در جاده یکی از کاربردهای مهم R-CNN در صنعت خودروسازی به شمار می‌رود.

تشخیص چهره

با استفاده از R-CNN می‌توان چهره افراد را در تصویرها و ویدئوها شناسایی کرد. این قابلیت در سیستم‌های امنیتی و احراز هویت کاربرد دارد.

خلاصه مطالب درباره الگوریتم R-CNN

R-CNN گرچه الگوریتمی ‌پیشگام به شمار می‌رود و شاید امروزه به‌طور مستقیم استفاده نشود، نقش مهی ‌در پیشرفت حوزه تشخیص اشیا داشته است. ایده‌های بنیادین آن همچنان در الگوریتم‌های جدید به کار می‌رود و به دانشمندان کمک می‌کند تا کامپیوترهایی بسازند که هر چه بهتر بتوانند دنیای اطراف‌شان را درک کنند. می‌توان گفت R-CNN سکوی پرتابی برای ظهور الگوریتم‌های قدرتمندتر تشخیص اشیا بر پایه یادگیری عمیق بوده است.

پرسش‌های متداول

آیا R-CNN می‌تواند همه اشیا را تشخیص دهد؟

خیر، R-CNN و دیگر الگوریتم‌های تشخیص اشیا برای تشخیص اشیای خاصی آموزش داده می‌شوند. هر چه تعداد و تنوع تصویرهای آموزشی برای یک شیء بیشتر باشد، دقت تشخیص آن نیز بالاتر می‌رود.

آیا برای استفاده از R-CNN نیاز به دانش برنامه‌نویسی است؟

امروزه فریم‌ورک‌ها و کتابخانه‌های نرم‌افزاری زیادی وجود دارند که استفاده از R-CNN و نسل‌های بعدی آن را برای افراد بدون دانش برنامه‌نویسی تسهیل کرده‌اند.

آیا R-CNN در تشخیص اشیا در محیط‌های واقعی با چالش‌هایی روبه‌رو می‌شود؟

بله، تشخیص اشیا در محیط‌های واقعی با چالش‌هایی مانند نور کم، تغییر زاویه‌دید، تغییر اندازه، تغییر شکل، انسداد، شباهت اشیاء، سرعت، مصرف انرژی، حجم داده و هزینه همراه است.

چه راهکارهایی برای مقابله با چالش‌های تشخیص اشیا در محیط‌های واقعی وجود دارد؟

استفاده از تکنیک‌های پیش‌پردازش تصویر، استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق پیچیده‌تر، استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی، استفاده از سخت افزارهای قدرتمندتر، استفاده از تکنیک‌های فشرده‌سازی و استفاده از تکنیک‌های انتقال یادگیری ازجمله راهکارهای مقابله با این چالش‌ها هستند.

آینده تشخیص اشیا با R-CNN و نسل‌های بعدی آن چه خواهد بود؟

محققان در تلاش هستند تا با ارائه راهکارهای جدید، دقت و سرعت الگوریتم‌های تشخیص اشیا را در شرایط مختلف ارتقا دهند. پیشرفت‌های این حوزه می‌تواند در زمینه‌های مختلفی مانند خودروهای خودران، رباتیک، سیستم‌های امنیتی، نظارت تصویری و تحلیل تصویرهای پزشکی کاربردهای فراوانی داشته باشد.

یادگیری تحلیل داده را از امروز شروع کنید!

دنیای داده‌ها جذاب است و دانستن علم داده، توانایی تحلیل داده‌ یا بازاریابی مبتنی بر داده شما را برای فرصت‌های شغلی بسیاری مناسب می‌کند. فارغ از رشته‌ و پیش‌زمینه‌ تحصیلی یا شغلی‌تان، می‌توانید یادگیری این دانش را همین امروز شروع کنید و از سطح مقدماتی تا پیشرفته آن را بیاموزید. اگر دوست دارید به این حوزه وارد شوید، پیشنهاد می‌کنیم با کلیک روی این لینک قدم اول را همین حالا بردارید.

مشاوران آقای وب به شما کمک می‌کنند مسیر یادگیری برای ورود به این حوزه را شروع کنید:

دوره جامع دیتا ساینس و ماشین لرنینگ

منبع