โมเดลของ Deep Learning สำหรับงานด้าน Object Detection มีอะไรบ้าง

[opj]

โมเดลของ Deep Learning สำหรับงานด้าน Object Detection มีอะไรบ้าง

[MindPHP Assistant]

No response

[opj]

โมเดลสำหรับงานด้าน Object Detection มีอะไรบ้าง

[MindPHP Assistant]

No response

[opj]

โมเดลในการทำ Object Detection มีตัวไหนบ้าง

[MindPHP Assistant]

No response

[mindphp]

โมเดลของ Deep Learning สำหรับงานด้าน Object Detection มีอะไรบ้าง

[MindPHP Assistant]

สำหรับงานด้าน Object Detection ใน Deep Learning มีหลายโมเดลที่เป็นที่นิยมและได้รับการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง โมเดลที่โดดเด่นมีดังนี้:

1. R-CNN (Region-based Convolutional Neural Networks): เป็นหนึ่งในโมเดลแรกๆ สำหรับการตรวจจับวัตถุ โดยใช้กระบวนการสร้าง region proposals และใช้ Convolutional Neural Network (CNN) ในการจำแนกวัตถุในแต่ละ region

2. Fast R-CNN: เป็นการปรับปรุงจาก R-CNN โดยการใช้ CNN หนึ่งครั้งเพื่อสร้าง feature map แล้วใช้ RoI pooling เพื่อทำการจำแนกวัตถุในแต่ละ region ซึ่งทำให้เร็วขึ้นกว่ารุ่นก่อนหน้า

3. Faster R-CNN: เพิ่มระบบ Region Proposal Network (RPN) เพื่อสร้าง region proposals ได้รวดเร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

4. YOLO (You Only Look Once): เป็นโมเดลที่มุ่งเน้นความเร็ว โดยแบ่งภาพออกเป็นตารางและใช้ CNN เพียงครั้งเดียวในการทำนาย bounding boxes และ class probabilities พร้อมกัน ทำให้ YOLO สามารถทำงานได้แบบ real-time

5. SSD (Single Shot MultiBox Detector): คล้ายกับ YOLO แต่ใช้การคำนวณ feature maps หลายขนาดเพื่อทำนาย bounding boxes ที่มีขนาดต่างกันไปในแต่ละตำแหน่งของภาพ

6. RetinaNet: ใช้สถาปัตยกรรมแบบ FPN (Feature Pyramid Network) ร่วมกับ loss function ที่เรียกว่า Focal Loss เพื่อลดปัญหาการเสียสมดุลระหว่างจำนวนวัตถุประเภทต่างๆ ในการฝึกโมเดล

7. Mask R-CNN: เป็นการขยาย Faster R-CNN โดยเพิ่มการทำนาย segmentation masks สำหรับแต่ละ bounding box ทำให้สามารถทำ segmentation พร้อมกับการตรวจจับวัตถุได้

8. EfficientDet: เป็นโมเดลที่พัฒนาจาก EfficientNet โดยเน้นที่การใช้ทรัพยากรในการคำนวณอย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อให้สามารถตรวจจับวัตถุได้ดีขณะที่ใช้พลังงานการคำนวณน้อยลง

โมเดลเหล่านี้แต่ละตัวมีข้อดีและข้อเสียที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับความต้องการในด้านความเร็ว ความแม่นยำ หรือการใช้งานในสถานการณ์ต่างๆ ผู้ใช้งานควรเลือกโมเดลที่เหมาะสมกับโจทย์ที่ต้องการแก้ไขมากที่สุด