سنترنت

CenterNet یک معماری تشخیص اشیاء است که بر شناسایی مراکز اشیاء و به طور همزمان تخمین جعبه‌های محصور و دسته‌بندی اشیاء تمرکز دارد. برخلاف روش‌های سنتی تشخیص اشیاء که از رویکردهای مبتنی بر لنگر یا بدون لنگر استفاده می‌کنند، CenterNet به طور مستقیم مراکز اشیاء را پیش‌بینی کرده و جعبه‌های محصور مربوطه را بازمی‌گرداند.

اجزای کلیدی CenterNet شامل موارد زیر است:

1. تخمین مرکز شیء: CenterNet مرکز هر شیء در تصویر را پیش‌بینی می‌کند. این کار با بازگرداندن مختصات مرکز شیء مستقیماً از خروجی شبکه انجام می‌شود.

2. بازگرداندن جعبه محصور: پس از شناسایی مراکز اشیاء، CenterNet جعبه‌های محصور اطراف این مراکز را بازمی‌گرداند. این شبکه عرض، ارتفاع و جهت (در صورت وجود) هر جعبه محصور را نسبت به مراکز شناسایی شده پیش‌بینی می‌کند.

3. طبقه‌بندی دسته‌بندی شیء: علاوه بر پیش‌بینی مراکز اشیاء و جعبه‌های محصور، CenterNet نیز طبقه‌بندی دسته‌بندی اشیاء را انجام می‌دهد. این شبکه به هر شیء شناسایی شده یک امتیاز احتمالی اختصاص می‌دهد که نشان‌دهنده احتمال تعلق آن به یک دسته خاص است.

4. شبکه پشتیبانی: CenterNet معمولاً از یک شبکه عصبی پیچشی (CNN) به عنوان شبکه پشتیبانی برای استخراج ویژگی‌ها استفاده می‌کند. انتخاب‌های معمول برای شبکه پشتیبانی شامل ResNet، Hourglass یا MobileNet هستند.

5. تابع از دست دادن: CenterNet از ترکیبی از توابع از دست دادن بازگردانی و طبقه‌بندی برای آموزش شبکه استفاده می‌کند. تابع از دست دادن بازگردانی اختلافات بین جعبه‌های محصور پیش‌بینی شده و واقعی را جریمه می‌کند، در حالی که تابع از دست دادن طبقه‌بندی خطاهای طبقه‌بندی دسته‌بندی اشیاء را جریمه می‌کند.

CenterNet مزایای متعددی از جمله سادگی، کارایی و عملکرد قوی در وظایف تشخیص اشیاء را ارائه می‌دهد. با پیش‌بینی مستقیم مراکز اشیاء، نیاز به تولید لنگر یا مراحل پس‌پردازشی مانند سرکوب غیرحداکثری (NMS) را از بین می‌برد که منجر به سرعت‌های استنتاج سریع‌تر و دقت بهبود یافته می‌شود. CenterNet به طور موفقیت‌آمیزی در کاربردهای مختلفی از جمله تشخیص عابر پیاده، تشخیص وسایل نقلیه و تشخیص عمومی اشیاء در تصاویر و ویدئوها مورد استفاده قرار گرفته است.

تصویر بارگذاری شود

شبکه Hourglass:

شبکه Hourglass یک معماری شبکه عصبی پیچشی (CNN) است که برای به کارگیری ویژگی‌های چند مقیاسی به‌طور کارآمد طراحی شده است. این شبکه از مراحل تکراری رمزگذاری و رمزگشایی تشکیل شده است، که در آن شبکه به‌تدریج وضوح فضایی را کاهش داده و سپس آن را به اندازه اصلی بازنمونه‌برداری می‌کند. این ویژگی به شبکه امکان می‌دهد تا جزئیات دقیق را حفظ کرده و در عین حال اطلاعات فضایی را نیز نگه دارد.

با ترکیب CenterNet با یک شبکه Hourglass، مدل TensorFlow CenterNet با Hourglass می‌تواند به طور موثر ویژگی‌های چند مقیاسی را به دست آورد و اشیاء را به‌دقت در تصاویر محلی‌سازی کند. شبکه Hourglass قابلیت شبکه را در گرفتن الگوها و جزئیات پیچیده بهبود می‌بخشد و به بهبود عملکرد در وظایف تشخیص اشیاء منجر می‌شود.

این مدل به‌ویژه برای کاربردهایی که دقت بالا مورد نیاز است، مناسب است، مانند تشخیص دقیق اشیاء، تحلیل تصاویر پزشکی، و تحلیل تصاویر ماهواره‌ای. ترکیب CenterNet با شبکه Hourglass تعادل خوبی بین دقت و کارایی ارائه می‌دهد، که آن را برای طیف گسترده‌ای از وظایف بینایی کامپیوتر مناسب می‌کند.

شبکه ResNet101:

ResNet101 یک معماری شبکه عصبی پیچشی (CNN) عمیق است که به خانواده ResNet تعلق دارد. این شبکه از 101 لایه تشکیل شده و به دلیل اثربخشی در آموزش شبکه‌های عصبی بسیار عمیق معروف است. ResNet101 شامل اتصالات باقیمانده یا اتصالات پرشی است که به شبکه امکان می‌دهد تا نگاشت‌های باقیمانده را بیاموزد و آموزش شبکه‌های عمیق‌تر را بدون ناپدید شدن گرادیان‌ها یا کاهش عملکرد آسان‌تر می‌کند.

با استفاده از ResNet101 به عنوان شبکه پشتیبانی برای استخراج ویژگی‌ها در مدل TensorFlow CenterNet، مدل می‌تواند از ویژگی‌های غنی و بیانی که توسط ResNet101 آموخته شده‌اند، بهره‌برداری کند تا دقت تشخیص اشیاء را بهبود بخشد. ResNet101 قادر به گرفتن الگوها و جزئیات پیچیده در تصاویر ورودی است که می‌تواند برای تشخیص اشیاء با مقیاس‌ها، جهت‌گیری‌ها و ظاهرهای مختلف مفید باشد.

ترکیب CenterNet با شبکه پشتیبانی ResNet101 به‌ویژه برای وظایف پرتقاضای تشخیص اشیاء که دقت بالا نیاز دارند، مناسب است. این ترکیب تعادل خوبی بین دقت و کارایی محاسباتی فراهم می‌کند و آن را برای استفاده در برنامه‌های دنیای واقعی مانند رانندگی خودران، نظارت و رباتیک مناسب می‌کند.