180 lines
11 KiB
Markdown
180 lines
11 KiB
Markdown
# Detecção de Objetos
|
||
|
||
Os modelos de classificação de imagens que abordámos até agora recebiam uma imagem e produziam um resultado categórico, como a classe 'número' num problema MNIST. No entanto, em muitos casos, não queremos apenas saber que uma imagem retrata objetos - queremos determinar a sua localização precisa. Este é exatamente o objetivo da **detecção de objetos**.
|
||
|
||
## [Questionário pré-aula](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/21)
|
||
|
||
|
||
|
||
> Imagem do [site YOLO v2](https://pjreddie.com/darknet/yolov2/)
|
||
|
||
## Uma Abordagem Ingénua para Detecção de Objetos
|
||
|
||
Supondo que queremos encontrar um gato numa imagem, uma abordagem muito ingénua para detecção de objetos seria a seguinte:
|
||
|
||
1. Dividir a imagem em vários blocos.
|
||
2. Executar a classificação de imagem em cada bloco.
|
||
3. Os blocos que resultarem numa ativação suficientemente alta podem ser considerados como contendo o objeto em questão.
|
||
|
||
|
||
|
||
> *Imagem do [Caderno de Exercícios](ObjectDetection-TF.ipynb)*
|
||
|
||
No entanto, esta abordagem está longe de ser ideal, pois só permite ao algoritmo localizar a caixa delimitadora do objeto de forma muito imprecisa. Para uma localização mais precisa, precisamos de executar algum tipo de **regressão** para prever as coordenadas das caixas delimitadoras - e, para isso, necessitamos de conjuntos de dados específicos.
|
||
|
||
## Regressão para Detecção de Objetos
|
||
|
||
[Este artigo](https://towardsdatascience.com/object-detection-with-neural-networks-a4e2c46b4491) oferece uma excelente introdução à deteção de formas.
|
||
|
||
## Conjuntos de Dados para Detecção de Objetos
|
||
|
||
Poderá encontrar os seguintes conjuntos de dados para esta tarefa:
|
||
|
||
* [PASCAL VOC](http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/) - 20 classes
|
||
* [COCO](http://cocodataset.org/#home) - Objetos Comuns em Contexto. 80 classes, caixas delimitadoras e máscaras de segmentação
|
||
|
||
|
||
|
||
## Métricas de Detecção de Objetos
|
||
|
||
### Interseção sobre União
|
||
|
||
Enquanto na classificação de imagens é fácil medir o desempenho do algoritmo, na detecção de objetos precisamos de medir tanto a correção da classe como a precisão da localização da caixa delimitadora inferida. Para esta última, utilizamos a chamada **Interseção sobre União** (IoU), que mede o quão bem duas caixas (ou duas áreas arbitrárias) se sobrepõem.
|
||
|
||
|
||
|
||
> *Figura 2 de [este excelente artigo sobre IoU](https://pyimagesearch.com/2016/11/07/intersection-over-union-iou-for-object-detection/)*
|
||
|
||
A ideia é simples - dividimos a área de interseção entre duas figuras pela área da sua união. Para duas áreas idênticas, o IoU seria 1, enquanto para áreas completamente disjuntas será 0. Caso contrário, variará entre 0 e 1. Normalmente, consideramos apenas as caixas delimitadoras para as quais o IoU está acima de um determinado valor.
|
||
|
||
### Precisão Média
|
||
|
||
Suponha que queremos medir o quão bem uma determinada classe de objetos $C$ é reconhecida. Para medir isso, utilizamos a métrica de **Precisão Média**, que é calculada da seguinte forma:
|
||
|
||
1. Consideramos a curva de Precisão-Recall que mostra a precisão dependendo de um valor de limiar de deteção (de 0 a 1).
|
||
2. Dependendo do limiar, obteremos mais ou menos objetos detetados na imagem e diferentes valores de precisão e recall.
|
||
3. A curva terá este aspeto:
|
||
|
||
<img src="https://github.com/shwars/NeuroWorkshop/raw/master/images/ObjDetectionPrecisionRecall.png"/>
|
||
|
||
> *Imagem de [NeuroWorkshop](http://github.com/shwars/NeuroWorkshop)*
|
||
|
||
A Precisão Média para uma classe $C$ é a área sob esta curva. Mais precisamente, o eixo Recall é normalmente dividido em 10 partes, e a Precisão é calculada como média em todos esses pontos:
|
||
|
||
$$
|
||
AP = {1\over11}\sum_{i=0}^{10}\mbox{Precision}(\mbox{Recall}={i\over10})
|
||
$$
|
||
|
||
### AP e IoU
|
||
|
||
Consideramos apenas as deteções para as quais o IoU está acima de um determinado valor. Por exemplo, no conjunto de dados PASCAL VOC, normalmente $\mbox{IoU Threshold} = 0.5$ é assumido, enquanto no COCO o AP é medido para diferentes valores de $\mbox{IoU Threshold}$.
|
||
|
||
<img src="https://github.com/shwars/NeuroWorkshop/raw/master/images/ObjDetectionPrecisionRecallIoU.png"/>
|
||
|
||
> *Imagem de [NeuroWorkshop](http://github.com/shwars/NeuroWorkshop)*
|
||
|
||
### Precisão Média Global - mAP
|
||
|
||
A principal métrica para Detecção de Objetos é chamada de **Precisão Média Global**, ou **mAP**. É o valor da Precisão Média, calculado como média entre todas as classes de objetos, e às vezes também sobre $\mbox{IoU Threshold}$. O processo de cálculo do **mAP** é descrito em mais detalhe
|
||
[neste artigo](https://medium.com/@timothycarlen/understanding-the-map-evaluation-metric-for-object-detection-a07fe6962cf3)), e também [aqui com exemplos de código](https://gist.github.com/tarlen5/008809c3decf19313de216b9208f3734).
|
||
|
||
## Diferentes Abordagens para Detecção de Objetos
|
||
|
||
Existem duas grandes classes de algoritmos de detecção de objetos:
|
||
|
||
* **Redes de Proposta de Região** (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN). A ideia principal é gerar **Regiões de Interesse** (ROI) e executar CNN sobre elas, procurando a ativação máxima. É um pouco semelhante à abordagem ingénua, com a exceção de que as ROIs são geradas de forma mais inteligente. Uma das principais desvantagens desses métodos é que são lentos, pois necessitam de várias passagens do classificador CNN sobre a imagem.
|
||
* Métodos de **uma única passagem** (YOLO, SSD, RetinaNet). Nessas arquiteturas, projetamos a rede para prever tanto as classes como as ROIs numa única passagem.
|
||
|
||
### R-CNN: CNN Baseada em Região
|
||
|
||
[R-CNN](http://islab.ulsan.ac.kr/files/announcement/513/rcnn_pami.pdf) utiliza [Selective Search](http://www.huppelen.nl/publications/selectiveSearchDraft.pdf) para gerar uma estrutura hierárquica de regiões ROI, que são então passadas por extratores de características CNN e classificadores SVM para determinar a classe do objeto, e regressão linear para determinar as coordenadas da *caixa delimitadora*. [Artigo Oficial](https://arxiv.org/pdf/1506.01497v1.pdf)
|
||
|
||
|
||
|
||
> *Imagem de van de Sande et al. ICCV’11*
|
||
|
||
|
||
|
||
> *Imagens de [este artigo](https://towardsdatascience.com/r-cnn-fast-r-cnn-faster-r-cnn-yolo-object-detection-algorithms-36d53571365e)*
|
||
|
||
### F-RCNN - Fast R-CNN
|
||
|
||
Esta abordagem é semelhante à R-CNN, mas as regiões são definidas após as camadas de convolução terem sido aplicadas.
|
||
|
||
|
||
|
||
> Imagem do [Artigo Oficial](https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_iccv_2015/papers/Girshick_Fast_R-CNN_ICCV_2015_paper.pdf), [arXiv](https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf), 2015
|
||
|
||
### Faster R-CNN
|
||
|
||
A ideia principal desta abordagem é usar uma rede neural para prever ROIs - a chamada *Rede de Proposta de Região*. [Artigo](https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf), 2016
|
||
|
||
|
||
|
||
> Imagem do [artigo oficial](https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf)
|
||
|
||
### R-FCN: Rede Totalmente Convolucional Baseada em Região
|
||
|
||
Este algoritmo é ainda mais rápido que o Faster R-CNN. A ideia principal é a seguinte:
|
||
|
||
1. Extraímos características usando ResNet-101.
|
||
1. As características são processadas por **Position-Sensitive Score Map**. Cada objeto das classes $C$ é dividido em regiões $k\times k$, e treinamos para prever partes dos objetos.
|
||
1. Para cada parte das regiões $k\times k$, todas as redes votam pelas classes de objetos, e a classe de objeto com o voto máximo é selecionada.
|
||
|
||
|
||
|
||
> Imagem do [artigo oficial](https://arxiv.org/abs/1605.06409)
|
||
|
||
### YOLO - You Only Look Once
|
||
|
||
YOLO é um algoritmo de uma única passagem em tempo real. A ideia principal é a seguinte:
|
||
|
||
* A imagem é dividida em regiões $S\times S$.
|
||
* Para cada região, **CNN** prevê $n$ objetos possíveis, coordenadas da *caixa delimitadora* e *confiança*=*probabilidade* * IoU.
|
||
|
||
|
||
|
||
> Imagem do [artigo oficial](https://arxiv.org/abs/1506.02640)
|
||
|
||
### Outros Algoritmos
|
||
|
||
* RetinaNet: [artigo oficial](https://arxiv.org/abs/1708.02002)
|
||
- [Implementação PyTorch em Torchvision](https://pytorch.org/vision/stable/_modules/torchvision/models/detection/retinanet.html)
|
||
- [Implementação Keras](https://github.com/fizyr/keras-retinanet)
|
||
- [Detecção de Objetos com RetinaNet](https://keras.io/examples/vision/retinanet/) em exemplos Keras
|
||
* SSD (Single Shot Detector): [artigo oficial](https://arxiv.org/abs/1512.02325)
|
||
|
||
## ✍️ Exercícios: Detecção de Objetos
|
||
|
||
Continue a sua aprendizagem no seguinte caderno:
|
||
|
||
[ObjectDetection.ipynb](ObjectDetection.ipynb)
|
||
|
||
## Conclusão
|
||
|
||
Nesta lição, fez uma rápida exploração de todas as várias formas de realizar detecção de objetos!
|
||
|
||
## 🚀 Desafio
|
||
|
||
Leia estes artigos e cadernos sobre YOLO e experimente por si mesmo:
|
||
|
||
* [Bom artigo](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/12/practical-guide-object-detection-yolo-framewor-python/) descrevendo YOLO
|
||
* [Site oficial](https://pjreddie.com/darknet/yolo/)
|
||
* YOLO: [Implementação Keras](https://github.com/experiencor/keras-yolo2), [caderno passo-a-passo](https://github.com/experiencor/basic-yolo-keras/blob/master/Yolo%20Step-by-Step.ipynb)
|
||
* YOLO v2: [Implementação Keras](https://github.com/experiencor/keras-yolo2), [caderno passo-a-passo](https://github.com/experiencor/keras-yolo2/blob/master/Yolo%20Step-by-Step.ipynb)
|
||
|
||
## [Questionário pós-aula](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/22)
|
||
|
||
## Revisão e Autoestudo
|
||
|
||
* [Detecção de Objetos](https://tjmachinelearning.com/lectures/1718/obj/) por Nikhil Sardana
|
||
* [Uma boa comparação de algoritmos de detecção de objetos](https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/12/27/object-detection-part-4.html)
|
||
* [Revisão de Algoritmos de Aprendizagem Profunda para Detecção de Objetos](https://medium.com/comet-app/review-of-deep-learning-algorithms-for-object-detection-c1f3d437b852)
|
||
* [Uma Introdução Passo-a-Passo aos Algoritmos Básicos de Detecção de Objetos](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/10/a-step-by-step-introduction-to-the-basic-object-detection-algorithms-part-1/)
|
||
* [Implementação de Faster R-CNN em Python para Detecção de Objetos](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/11/implementation-faster-r-cnn-python-object-detection/)
|
||
|
||
## [Tarefa: Detecção de Objetos](lab/README.md)
|
||
|
||
---
|
||
|