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.
!Localización y detección de objetos
Arquitectura de la detección de objetos
Se utilizan redes neuronales convolucionales que incluyen las dos etapas —localización y detección.
!Red neuronal convolucional
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.
!Configuración de la red convolucional que es SSD
Feature Map
Así se llama el resultado la detección de bounding boxes en SSD.
MobileNet V1
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Es el clasificador. Es de Google y de bajo coste.
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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.
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DeepWise: Separa las dimensiones de cada color de la matriz en la parte inicial de la red convolucional.
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PointWise: Da sentido a los resultados individuales de cada dimensión de color, juntándolos.
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Otra ventaja es que aplican conjuntos de filtros unidos en lugar de los filtros tradicionales.
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Originalmente el clasificaba sólo 1000 objetos.
MobileNet V2
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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.
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Projection Layer Es una capa que devuelve la imagen a sus dimensiones originales.
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Contempla que existía no linealidad.
