Object Detection คืออะไร?

[opj]

Object Detection หรือ การตรวจจับวัตถุ เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีของการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ที่มีบทบาทสำคัญในด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์ (Computer Vision) โดยมีหน้าที่ในการตรวจจับและระบุวัตถุที่อยู่ในภาพหรือวิดีโอ พร้อมกับกำหนดตำแหน่งของวัตถุนั้น ๆ ผ่าน Bounding Box หรือกรอบสี่เหลี่ยมล้อมรอบวัตถุ

detection_yolov5.jpeg (22.88 KiB) Viewed 1927 times

การทำงานของ Object Detection ไม่ได้มีเพียงการระบุวัตถุว่าเป็นอะไร (คล้ายกับ Image Classification) แต่ยังต้องระบุพิกัดของวัตถุในภาพอีกด้วย จึงถือเป็นการรวมสองกระบวนการ ได้แก่:

1. การจัดประเภทวัตถุ (Object Classification): ระบุว่าวัตถุนั้นคืออะไร เช่น รถยนต์, คน, สุนัข เป็นต้น
2. การระบุตำแหน่งวัตถุ (Object Localization): ระบุตำแหน่งของวัตถุในภาพผ่านกรอบสี่เหลี่ยม (Bounding Box)

กระบวนการทำงานของ Object Detection

1. การแบ่งภาพออกเป็นส่วนย่อย (Region Proposal):
   ระบบจะค้นหาพื้นที่ในภาพที่อาจมีวัตถุอยู่
2. การดึงลักษณะเด่น (Feature Extraction):
   ใช้เทคนิคการแปลงข้อมูลในภาพเป็นลักษณะเด่น (Features) เพื่อให้ระบบรู้จักวัตถุในพื้นที่ที่กำหนด
3. การจัดประเภทวัตถุ (Classification):
   ใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกฝนมาเพื่อระบุวัตถุในแต่ละพื้นที่
4. การปรับปรุงผลลัพธ์ (Post-processing):
   เช่น การกำจัดกรอบที่ซ้ำกัน (Non-Maximum Suppression) เพื่อให้เหลือกรอบเดียวต่อวัตถุ

โมเดลยอดนิยมสำหรับ Object Detection

1. R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network):
   หนึ่งในโมเดลแรกๆที่ใช้ในการตรวจจับวัตถุ ใช้งานได้ดี แต่ค่อนข้างช้า
   เช่น Fast R-CNN, Faster R-CNN
2. YOLO (You Only Look Once):
   โมเดลที่ออกแบบมาให้เร็วและสามารถประมวลผลภาพได้แบบเรียลไทม์
   YOLOv3, YOLOv4, YOLOv8
3. SSD (Single Shot MultiBox Detector):
   มีความเร็วและความแม่นยำที่เหมาะสม ใช้งานได้หลากหลาย
4. DETR (DEtection TRansformer):
   อัลกอริธึมใหม่ที่ใช้เทคนิค Transformer เพื่อทำงานในลักษณะเดียวกับการแปลภาษา

ตัวอย่างการนำ Object Detection ไปใช้งาน

1. การตรวจจับคนในกล้องวงจรปิด (Surveillance):
   ใช้ตรวจจับและติดตามคนในภาพเพื่อการรักษาความปลอดภัย
2. การตรวจจับวัตถุบนถนน (Autonomous Driving):
   ช่วยให้รถยนต์ไร้คนขับรู้จักรถยนต์, คนเดินถนน, หรือสัญญาณไฟจราจร
3. การค้นหาสินค้าในร้านค้า (Retail):
   ใช้ในการระบุสินค้าในภาพเพื่อการนับจำนวนหรือการตรวจสอบ
4. การวินิจฉัยทางการแพทย์ (Healthcare):
   เช่น การตรวจจับเซลล์มะเร็งในภาพทางการแพทย์

เครื่องมือยอดนิยมสำหรับการพัฒนา Object Detection

1. TensorFlow Object Detection API:
   เครื่องมือสำหรับการสร้างและฝึกฝนโมเดล Object Detection โดย Google
2. PyTorch:
   เฟรมเวิร์คยอดนิยมที่รองรับโมเดล Object Detection เช่น YOLO และ Faster R-CNN
3. OpenCV:
   ไลบรารีคอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่ใช้ร่วมกับ Object Detection ได้อย่างหลากหลาย
4. Detectron2:
   เฟรมเวิร์คของ Facebook AI สำหรับการสร้างโมเดล Object Detection แบบล้ำสมัย

สรุป
Object Detection เป็นเทคโนโลยีสำคัญที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจภาพในเชิงลึก โดยไม่เพียงแค่บอกวัตถุว่าเป็นอะไร แต่ยังระบุตำแหน่งของวัตถุในภาพหรือวิดีโอได้ด้วย ซึ่งถูกนำไปใช้งานในหลายอุตสาหกรรม เช่น ยานยนต์, การแพทย์, การค้าปลีก, และระบบความปลอดภัย
หากสนใจพัฒนาระบบ Object Detection สามารถเริ่มต้นจากเครื่องมืออย่าง TensorFlow, PyTorch หรือ OpenCV และลองใช้โมเดลสำเร็จรูป เช่น YOLO หรือ Faster R-CNN เพื่อเรียนรู้และพัฒนาต่อยอดได้อย่างรวดเร็ว

อ้างอิง
https://www.bualabs.com/archives/3453/what-is-object-detection-tutorial-tensorflow-js-build-object-detection-machine-learning-coco-ssd-tfjs-ep-8/#:~:text=Object%20Detection%20คือ%20AI%20ตรวจ,วัตถุนั้น%20(เรียกว่า%20Segmentation)
https://medium.com/@poruchan2312/object-detection-dfcb2746c0a2
https://expert-programming-tutor.com/tutorial/article/KE003609_Object_Detection_with_OpenCV_-_Using_TensorFlow_with_OpenCV_for_Object_Detection.php