آموزش الگوریتم YOLO + تشخیص اشیا در پایتون با یولو

شناسایی اشیا چیست؟ شناسایی اشیا (object detection)، به معنای تشخیص اشیای موجود در تصاویر به صورت عکس یا فیلم به طور اتوماتیک توسط الگوریتم‌های مختلف است. این الگوریتم‌ها در سال‌های اخیر با توجه به افزایش سرعت و دقت، کاربردهای فراوانی در زمینه‌های مختلف مانند خودروهای هوشمند، امنیت، رباتیک، پزشکی، بازی‌های رایانه‌ای، مدیریت ایمنی کارگاه‌ها و بسیاری موارد دیگر پیدا کردند. YOLO چیست؟ YOLO (You Only Look Once)، یکی از کارآمدترین الگوریتم‌های حوزه تشخیص اشیا است که می‌تواند اشیای موجود در تصاویر را با سرعت و دقت بالا شناسایی کند. همچنین، زبان برنامه‌نویسی پایتون با توجه به پشتیبانی از شبکه‌های عصبی عمیق کانوولوشنی و با پشتیبانی از کتابخانه‌های مورد نیاز در حوزه ماشین بینایی، یکی از کارآمدترین ابزارها برای پیاده‌سازی پروژه‌های بینایی ماشین است. اهمیت یادگیری شناسایی اشیا بر اساس شبکه‌‌های عصبی عمیق با YOLOv8 چیست؟ یادگیری رویکرد شناسایی اشیا از اهمیت بسیاری در حوزه بینایی ماشین و پردازش تصویر برخوردار است و متخصصین با تسلط بر این حوزه می‌توانند در صنایع گوناگونی نظیر پزشکی، حمل‌ونقل و ترافیک، تحلیل تصاویر دوربین‌های مداربسته، مدیریت کارگاه‌های ساختمانی و بسیاری موارد دیگر، فعالیت کنند. از جمله کاربردهای این رویکرد می‌توان به شناسایی افراد یا خودروها، جلوگیری از تصادفات در خودروهای هوشمند، تشخیص پلاک خودروها در پارکینگ، تشخیص بیماری‌ها در تصاویر پزشکی، تحلیل بازی‌های فوتبال و تحلیل دقیق‌تر داده‌ها اشاره کرد. با پیشرفت تکنولوژی و بهبود الگوریتم‌ها، یادگیری شناسایی اشیا به توسعه پروژه‌های مختلف در حوزه‌های متعددی منجر خواهد شد و فعالان این حوزه توانایی کسب بهترین نتایج در پردازش تصویر و ویدئوها را خواهند داشت. همچنین، با توجه به سرعت پردازش داده‌ها، امکان تحلیل تصاویر ویدئویی با سرعت بالا و به صورت هم‌زمان (Real Time) با دقت بالا فراهم شده است. در این فرادرس چه چیزی یاد می‌گیریم؟ در این آموزش پروژه‌محور، سعی خواهیم کرد تا مفاهیم ابتدایی تا پیشرفته در زمینه شناسایی اشیا را پوشش دهیم. در ابتدا، با معرفی موضوع و بررسی کاربردها، با اجزای شبکه‌های عصبی آشنا می‌شویم. در ادامه، مفاهیم اساسی شناسایی اشیا مانند طبقه‌بندی تصاویر، شناسایی و ردیابی اشیا، شناسایی حالت و سگمنت اشیا را یاد می‌گیریم. با معرفی الگوریتم‌های شناسایی اشیا، مزایای الگوریتم YOLO آشنا می‌شویم و مفاهیم مهم آن مانند اینترسکشن آور آنیین Intersection over Union (IoU)، انکرباکس anchor boxes و Non-maximum suppression (NMS) را بررسی می‌کنیم. در ادامه، نحوه لیبل زدن داده‌ها بیان شده و محیط Google Colab تشریح خواهد شد. سپس، کد YOLO را بر روی داده‌های مورد نظر اجرا می‌‌کنیم و خروجی‌های آن شامل موقعیت اشیا، احتمال حضور آن‌ها، نوع آن‌ها در فریم مورد نظر را فراخوانی می‌کنیم. در بخش آنالیز مدل، معیارهای دقت Precision ،Recall ،Confusion Matrix ،F1 را بررسی کرده و نمودارهای خروجی مدل را تحلیل می‌کنیم.

فرادرس

محمدحسین تمنائی‌فر