Introducción a object detection: clasificación + localización

Wow!! Una clase densa, pero muy interesante 😃
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La métrica IoU es también conocida como el índice de Jaccar
Comparto el siguiente artículo para afianzar el entendimiento de esta métrica.

https://towardsdatascience.com/metrics-to-evaluate-your-semantic-segmentation-model-6bcb99639aa2

Que buena clase y que bien explica Adonaí . Imaginense llevar esta clase con un señor todo mal humorado de 60 años, en un salón de clase y encima que le molesta estar repitiendo la explicación. Prefiero estar acá.

BOUNDING BOX
Cuadro delimitador dentro del cual se encuentran todos los pixeles de la imagen analizada.

4. Introducción a object detection = clasificación + localización + seguimiento

Detección de objetos

Esta compuesta de dos etapas sucesivas:

• Localización del objeto: Define una frontera rectangular llamada bounding box alrededor del objeto a detectar.
• Detección del objeto: Le asigna una etiqueta al objeto.

Arquitectura de la detección de objetos

Se utilizan redes neuronales convolucionales que incluyen las dos etapas —localización y detección.

Métricas relevantes

Además de las dos métricas comunes —accuracy y loss— se tiene otra métrica:

Intersección entre uniones (IoU)

Se utiliza para medir el solapamiento de dos o más bounding boxes. Se define de la siguiente manera.

$$
\text{IOU} = \frac{\text{Intersection}}{Union}
$$

Va de 0 a 1 donde 1 significa que las dos regiones son idénticas.

Object detection and selective search

El sistema utiliza pequeñas ventanas que recorren toda la imagen.

Existe un problema cuando el objeto es más grande que estas ventanas, pues será categorizado múltiples veces en varios bounding boxes que se resuelve con selección selectiva,

Non maximum suppresion (NMS)

Es una variable que define un umbral de IoU que define cuando se deben considerar dos o más bounding boxes de un mismo objeto. Si una bounding box no supera este umbral, es descartada. De lo contrario es almacenada.

Al final, la bounding box elegida es aquella que tiene mayor IoU.

Algortimos más utilizados

• R-CNN
• Faster R-CNN
• YOLO
• SSD

Single Shot Detector (SSD)

Es el algoritmo que se usa en el curso.

Feature Map

Así se llama el resultado la detección de bounding boxes en SSD.

MobileNet V1

• Es el clasificador. Es de Google y de bajo coste.

• Aplica la convolución a cada canal por separado —por ejemplo, en una imagen RGB hay un canal R, un canal G y uno B— en lugar de a toda la matriz. Esto ahorra recursos.

• DeepWise: Separa las dimensiones de cada color de la matriz en la parte inicial de la red convolucional.

• PointWise: Da sentido a los resultados individuales de cada dimensión de color, juntándolos.

• Otra ventaja es que aplican conjuntos de filtros unidos en lugar de los filtros tradicionales.

• Originalmente el clasificaba sólo 1000 objetos.

MobileNet V2

• Mejora la V1 agregando un proceso llamado expansión. Si la imagen es pequeña, la expande añadiendo dimensiones hasta 144, haciendo a la red más robusta.

• Projection Layer Es una capa que devuelve la imagen a sus dimensiones originales.

• Contempla que existía no linealidad.

El paper de SSD, https://arxiv.org/abs/1512.02325

Detección de objetos es regresión y clasificación al mismo tiempo.

Esos diagramas te dan la idea de la arquitectura de la red.

¡Hola!

Quería compartir con ustedes un webinar que se llevará a cabo este jueves 16 de marzo sobre el tema de machine learning aplicado en computer vision. Estoy segura de que será un excelente complemento para este curso.

El profe Adonai Vera estará dando una de las charlas!

A continuación, les comparto el enlace a la página del webinar https://bit.ly/webinar_Platzi