Small object detection
ಸಣ್ಣ ವಸ್ತುವಿನ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯು ಡಿಜಿಟಲ್ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳಲ್ಲಿನ ಸಣ್ಣ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ವಿವಿಧ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ವಸ್ತುವಿನ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಕರಣವಾಗಿದೆ. "ಸಣ್ಣ ವಸ್ತುಗಳು" ಎಂದರೆ ಇನ್ಪುಟ್ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಸಣ್ಣ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಸ್ತುಗಳು. ವೈಮಾನಿಕ ಚಿತ್ರಣದಂತಹ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ, ಸಣ್ಣ ವಸ್ತುಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಸಣ್ಣ ವಸ್ತುವಿನ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯು ವೀಡಿಯೊ ಕಣ್ಗಾವಲು (ಸಂಚಾರ ವೀಡಿಯೊ ಕಣ್ಗಾವಲು, ಸಣ್ಣ ವಸ್ತುವಿನ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ, ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ, ಕಡಲ ಕಣ್ಗಾವಲು, ಡ್ರೋನ್ ಸಮೀಕ್ಷೆ, ಸಂಚಾರ ಹರಿವಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ವಸ್ತುವಿನ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ನಂತಹ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಯು ಓನ್ಲಿ ಲುಕ್ ಒನ್ಸ್ (YOLO) ನಂತಹ ಆಧುನಿಕ-ದಿನದ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ಪದರಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಒಂದು ವಸ್ತುವು ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ಪದರಗಳ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಅದರ ಗಾತ್ರವು ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಸಣ್ಣ ವಸ್ತುವು ಹಲವಾರು ಪದರಗಳ ನಂತರ ಕಣ್ಮರೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ, ಒಂದು ವಸ್ತುವಿನ ನೆರಳು ವಸ್ತುವಿನ ಒಂದು ಭಾಗವಾಗಿ ಪತ್ತೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯ ನಿಯೋಜನೆಯು ವಸ್ತುವಿಗಿಂತ ನೆರಳಿನ ಸುತ್ತ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ವಾಹನ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಪಾದಚಾರಿಗಳು ಮತ್ತು ದ್ವಿಚಕ್ರ ವಾಹನ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯು ಇದರಿಂದ ಬಳಲುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ, ವೈಮಾನಿಕ ಚಿತ್ರಣದಲ್ಲಿ ಡ್ರೋನ್ಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅವು ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ (ಸಂವೇದಕಗಳು) ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ (ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು) ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ಅವು ತಮ್ಮ ಹಾರಾಟದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ಥಿರ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಬಿರುಗಾಳಿಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ, ಡ್ರೋನ್ ತನ್ನ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಚಲನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಗಡಿಯ ಸಮೀಪವಿರುವ ನೋಟವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರದ ಗಡಿಯ ಬಳಿ ಕೆಲವು ಹೊಸ ವಸ್ತುಗಳು ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ, ಇವು ವರ್ಗೀಕರಣ, ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ. ವಿಧಾನಗಳು ಸಣ್ಣ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆ, ಅವು ಮೂರು ವರ್ಗಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಬರುತ್ತವೆಃ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಣ್ಣ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ವಿವಿಧ ಮಾರ್ಗಗಳಿವೆ. ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವನ್ನು ಕೆಳಗೆ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗಿದೆ, ಸಣ್ಣ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ದತ್ತಾಂಶ ಸಮೂಹವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ಮಾದರಿಯ ಔಟ್ಪುಟ್ "ಅದು ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದೆ" ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಅಂತಹ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ದತ್ತಾಂಶ ಸಮೂಹವು ಸಣ್ಣ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು. ಅಲ್ಲದೆ, ಯೋಲೋದಂತಹ ಆಧುನಿಕ-ದಿನದ ಶೋಧಕಗಳು ಆಂಕರ್ಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ. YOLOನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಆವೃತ್ತಿಗಳು (YOLOv5 ನಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗಿ) ದತ್ತಾಂಶ ಸಮೂಹದಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುವಿನ ಗಾತ್ರಗಳ ಸ್ವರೂಪದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಉತ್ತಮ ಆಂಕರ್ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಸ್ವಯಂ-ಆಂಕರ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಸಣ್ಣ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ. ವರ್ಧನೆಯ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚಿನ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದರಿಂದ, ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಕೋಟ್ಯಂತರ ನರಕೋಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ, ಅವು ತರಬೇತಿಯ ನಂತರ ಕೆಲವು ತೂಕಗಳಿಗೆ ನೆಲೆಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಉತ್ತಮ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಇದಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮ ಪ್ರಮಾಣದ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಗುಣಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ದತ್ತಾಂಶ ಸಮೂಹದಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ದತ್ತಾಂಶ ವರ್ಧನೆಯು ಉಪಯುಕ್ತ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಇಮೇಜ್ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯ ಇನ್ಪುಟ್ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು ಇವು ವಸ್ತುಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಅವರಿಂದ ಉತ್ತಮವಾದದ್ದನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 1280 X 1280 ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿರುವ ಬೈಕ್ ವಸ್ತುವು 640 X 640 ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕಲಿಕೆಯ ಆಂಕರ್ಗಳು ಆಂಕರ್ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಸಣ್ಣ ವಸ್ತುವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಅದನ್ನು ಕೈಯಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಬದಲು, ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪಿನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅದನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಯೋಲೋವ್5 ಆಂಕರ್ ಗಾತ್ರವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ತೀರ್ಮಾನದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಟೈಲಿಂಗ್ ವಿಧಾನವು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ಗಳು ಚಿತ್ರದ ಸ್ಥಿರ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅನುಮತಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಇನ್ಪುಟ್ ಚಿತ್ರದ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಬದಲಾವಣೆಯು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿರುವ ಸಣ್ಣ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ವಿರೂಪಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಮಾದರಿಯ ನಿಗದಿತ ಇನ್ಪುಟ್ ಗಾತ್ರಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಹೊಂದಿರುವಾಗ ಟೈಲಿಂಗ್ ವಿಧಾನವು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಅದನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಬದಲು, ಚಿತ್ರವನ್ನು ಅಂಚುಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅದೇ ವಿಧಾನವನ್ನು ತೀರ್ಮಾನದ ಸಮಯದಲ್ಲೂ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಫೀಚರ್ ಪಿರಮಿಡ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ (ಎಫ್. ಪಿ. ಎನ್) ಬಹು-ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಪಿರಮಿಡ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಃ ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಟ್ವಿನ್ ಫೀಚರ್ ಪಿರಮಿಡ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (ಟಿ. ಎಫ್. ಪಿ. ಎನ್), ಎಕ್ಸ್ಟೆಂಡೆಡ್ ಫೀಚರ್ ಪಿರಮಿಡ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ (ಇ. ಎಫ್. ಪಿ. ಎನ್). ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ಪದರಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಸಣ್ಣ ವಸ್ತುಗಳ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಎಫ್ಪಿಎನ್ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುವ ಬದಲು, ಕೆಲವು ಆಡ್-ಆನ್ ತಂತ್ರಗಳಿವೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಸಣ್ಣ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವಿಧಾನಗಳ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ಇರಿಸಬಹುದು. ಅಂತಹ ಒಂದು ತಂತ್ರವೆಂದರೆ ಸ್ಲೈಸಿಂಗ್ ಏಡೆಡ್ ಹೈಪರ್ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ (ಎಸ್. ಎ. ಎಚ್. ಐ). ಚಿತ್ರವನ್ನು ವಿವಿಧ ಗಾತ್ರದ ಅನೇಕ ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವ ಪ್ಯಾಚ್ಗಳಾಗಿ ಕತ್ತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೈಪರ್-ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಅವುಗಳ ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತವೆ. ನಂತರ ಪ್ಯಾಚ್ಗಳನ್ನು ಮರುಗಾತ್ರಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಆಕಾರ ಅನುಪಾತವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಮಾದರಿಯ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಈ ಪ್ಯಾಚ್ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಣ್ಣ ವಸ್ತುವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಉತ್ತಮವಾದ ತಂತ್ರಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆ, ಅಂತಹ ವಸ್ತುವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ವಿವಿಧ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆಃ ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಫೀಚರ್-ಫ್ಯೂಸ್ಡ್ ಎಸ್ಎಸ್ಡಿ, ಯೋಲೋ-ಝಡ್. ಅಂತಹ ವಿಧಾನಗಳು "ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ಜಾಲಗಳ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗುವಾಗ ಸಣ್ಣ ವಸ್ತುಗಳ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು" ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಇತರ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು ಗುಂಪು ಎಣಿಕೆ ವಾಹನ ಮರು-ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಪತ್ತೆ ಮೀನು ಪತ್ತೆ ಕಾನೂನು ಜಾರಿಯಲ್ಲಿ ಯು. ಎ. ವಿ. ಗಳ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ ಅಂಡರ್ವಾಟರ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆಂಟ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಪೋರ್ಟೇಶನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಚೀನಾದ ಟಿಯಾಂಜಿನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಲ್ಯಾಬ್ ಆಫ್ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಂಡ್ ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ನಲ್ಲಿರುವ AISKYEYE ತಂಡದ ವಿಸ್ಡ್ರೋನ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್. ಚಿತ್ರ ಸಂವೇದಕಗಳ ಚಿತ್ರಣ