5 โมเดลสำหรับการทำ Object Detection
โมเดลสำหรับการทำ Object Detection
การตรวจจับวัตถุ (Object Detection) ได้รับการสนับสนุนอย่างมากจากการพัฒนาในด้าน Big data (บิ๊ก ดาต้า) ซึ่งหมายถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีลักษณะทั้งเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ การทำงานกับ Big Data ช่วยให้สามารถฝึกสอนโมเดลที่ซับซ้อนด้วยข้อมูลที่มีความหลากหลายและครอบคลุม Big Data เชื่อมโยงไปถึงหลายเทคโนโลยีสำคัญ เช่น Machine Learning และ Deep Learning ที่ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ในการฝึกโมเดลให้แม่นยำขึ้น, AI ที่เรียนรู้จากข้อมูลเพื่อการตัดสินใจอัตโนมัติ, IoT (ไอโอที) ที่เชื่อมอุปกรณ์ต่างๆ เพื่อสร้างข้อมูลที่สามารถวิเคราะห์ได้, Cloud Computing ที่ให้พลังในการจัดเก็บและประมวลผล Big Data, และ Predictive Analytics ที่ใช้ Big Data ทำนายแนวโน้มในอนาคต เช่น การทำนายตลาดหรือสุขภาพ
การตรวจจับวัตถุ (Object Detection) คือเทคนิคที่ใช้ในงานคอมพิวเตอร์วิชันเพื่อระบุและจำแนกวัตถุในภาพหรือวิดีโอ ในบทความนี้ เราจะพาไปทำความรู้จักกับโมเดลต่างๆ ที่ใช้ในการทำ Object Detection
YOLO (You Only Look Once)
YOLO เป็นหนึ่งในโมเดลที่ได้รับความนิยมสูงสุดในงาน Object Detection โดยโมเดลนี้จะทำการแบ่งภาพออกเป็นกริด (grid) แล้วคาดการณ์ bounding boxes และ class labels ของวัตถุในแต่ละกริดโดยตรง โมเดลนี้มีข้อดีในด้านความเร็ว เนื่องจากมันทำการตรวจจับทั้งหมดในครั้งเดียว (single pass) ซึ่งเหมาะสำหรับงานที่ต้องการการประมวลผลในเวลาจริง
- ข้อดี: ความเร็วในการตรวจจับสูง, ใช้งานในเวลาจริง
- ข้อเสีย: แม่นยำน้อยกว่าบางโมเดล เช่น Faster R-CNN
Faster R-CNN
Faster R-CNN เป็นโมเดลที่พัฒนาต่อมาจาก R-CNN โดยใช้ Region Proposal Network (RPN) ซึ่งช่วยให้การเสนอกรอบวัตถุ (proposals) ทำได้อย่างมีประสิทธิภาพ โมเดลนี้เน้นความแม่นยำและมีการตรวจจับที่ละเอียด แต่มีความช้ากว่า YOLO ในบางกรณี
- ข้อดี: ความแม่นยำสูง, รองรับการตรวจจับวัตถุที่หลากหลาย
- ข้อเสีย: ใช้เวลาประมวลผลมากกว่าหากต้องการความเร็วในการตรวจจับ
SSD (Single Shot Multibox Detector)
SSD เป็นโมเดลที่ผสมผสานข้อดีของทั้ง YOLO และ Faster R-CNN โดยสามารถทำการตรวจจับวัตถุในครั้งเดียว (single shot) และคาดการณ์ bounding boxes สำหรับหลายๆ วัตถุในภาพ โมเดลนี้สามารถทำงานได้เร็วกว่า Faster R-CNN โดยไม่สูญเสียความแม่นยำไปมาก
- ข้อดี: ความเร็วและความแม่นยำที่สมดุล
- ข้อเสีย: ประสิทธิภาพอาจไม่สูงเท่า Faster R-CNN ในบางกรณี
RetinaNet
RetinaNet คือโมเดลที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อต่อสู้กับปัญหาการ class imbalance โดยใช้ focal loss ซึ่งเป็นฟังก์ชันที่ช่วยลดผลกระทบจากคลาสที่มีจำนวนข้อมูลน้อย โมเดลนี้เหมาะสำหรับการตรวจจับวัตถุที่มีหลายคลาสที่ไม่สมดุลในข้อมูลฝึกอบรม
- ข้อดี: สามารถจัดการกับ class imbalance ได้ดี
- ข้อเสีย: ช้ากว่า YOLO แต่มีความแม่นยำที่สูงขึ้นในบางกรณี
CenterNet
CenterNet เป็นโมเดลที่ใช้วิธีการตรวจจับจุดศูนย์กลางของวัตถุและคาดการณ์ bounding box จากจุดศูนย์กลางนั้น โมเดลนี้เป็นที่นิยมในงานที่มีความซับซ้อนในการจัดการวัตถุหลายประเภท
- ข้อดี: ประสิทธิภาพสูงในงานที่มีวัตถุหลายประเภท
- ข้อเสีย: อาจต้องการการฝึกอบรมที่มีข้อมูลมาก
ในอนาคต การทำ Object Detection จะถูกนำไปใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรม เช่น การขับเคลื่อนยานยนต์อัตโนมัติ (Autonomous Vehicles) , การเฝ้าระวังและรักษาความปลอดภัย, การแพทย์ในการหุ่นยนต์ทางการแพทย์ที่ถูกสร้างขึ้นสำหรับการเจาะตัวอย่างเลือด, การตรวจจับพฤติกรรมผิดปกติในร้านค้าปลีก, และการพัฒนาแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัยและการตรวจจับในโลกจริง การพัฒนาโมเดลที่สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในอุปกรณ์ที่มีข้อจำกัดด้านพลังงานและขนาดจะเป็นก้าวสำคัญในอนาคต
