Yolo 2

[Володимир Лісівка]

Yolo — це система детектування та  розпізнавання об'єктів на зображенні на основі нейронної мережі. Yolo написане на Сі та розповсюджується під публічною ліцензією. Є модель, яка вже натренована на публічно доступних наборах даних з 9000 об'єктів, і яку можна використовувати як заміну Google Vision. Yolo працює досить повільно, розпізнавання одного зображення може займати десятки секунд, але при використанні пропрієтарних драйверів CUDA для відеокарт NVidia, розпізнавання займає долі секунди і може працювати в живу (від 2 до 90 кадрів у секунду в залежності від типу і року випуску відеокарти та розмірів зображення). Є інтеграція з opencv. Є можливість вбудовування у свої програми. Систему можна донавчати під свої потреби.

З основного у другій версії це значно покращена швидкість (в рази зменшена кількість операцій при тому що якість розпізнавання впала всього на 2%) та розпізнавач високої якості (448x448) в купі з автоматичним тренуванням на зображеннях з різним масштабом.



Домашня сторінка: https://pjreddie.com/darknet/yolo/
Анонс: https://arxiv.org/pdf/1612.08242.pdf

[Володимир Лісівка]

В журналі на 34-тій сторінці є опис як працює YOLO: http://www.rsipvision.com/ComputerVisionNews-2017April/files/assets/common/downloads/publication.pdf . Поки що, ця модель дає найкращі результати.

[gdekjifgb]

Я нічого не розумію в цьому. Тільки що подививвся 34, 35 стор журналу. А вчора загляддав у пдф, що в першому повідомленні - бачив там багато дерев.

І питання у мене є: Ця програма розпізнає тільки ті  предмети, речі що жорстко запрограмовані в її коді? ну, еее, наприклад, блукаючи по деревоалгоритмах програма встаовлює що вона "бачить" кота. А якщо програма буде "дивитись" на тварину з рогами - козла, чи корову, а може і оленя - то вона не зможе розпізнати об’єкт?

Або рогатого оленя розпізнає як якийсь об’єкт з антенами на голові (ну або щось таке)?

І цікаво як воно працює з об’єктами з боку, з переду і ззаді.
---
Підсуммок питання: Програма шлязом перебору закладених в неї алгоритмів-об’єктів-менших частин об’єктів робить висновок про те що вона "бачить"? Чи якось можна її навчати? І спочатку вона взагалі нічого не може розріняти?

---
ааа, вже дочитався "Є модель, яка вже натренована на публічно доступних наборах даних з 9000 об'єктів"

є іще деякі питання, але ці знання я не освою  , тому  запитувати нема небхідності.

[Володимир Лісівка]

Yolo — це нейронна мережа для таких платформ як TensorFlow, Caffe, torch. Рідна платформа для Yolo2 — darknet. Завдання цієї мережі детектувати та розпізнавати об'єкти. Якщо воно задетектує невідомий об'єкт, то вона класифікує його як один з відомих їй. Основна фіча Yolo2, чого досі не було — це можливість працювати із зображеннями різного розміру. Якщо раніше мережа натренована на зображеннях 256x256 могла розпізнавати об'єкти тільки на зображеннях такого ж розміру, то для Yolo2 це не проблема (в певних межах). Плюс рекордні показники на тестах та досить нормальна робота на доступному обладнанні і легкість роботи з мережею порівняно з іншими методами. Тому така увага до цієї мережі.

[prapor]

* prapor пішов готувати контейнери з Yolo, бо є відчуття що клієнти скоро почнуть його просити.