Ганц шатлалт гүн сургалтын арга(Single Shot Multibox Detector (SSD))

Зоригт Мөнхбаатар

• 2025-03-13

Хиймэл оюун ухаан (AI) болон компьютерийн харааны салбарт зураг боловсруулах олон аргачлал байдаг. Эдгээрийн нэг нь Ганц шатлалт гүнзгий сургалтын арга буюу Single Shot Multibox Detector (SSD) юм. Энэ нийтлэлээр SSD аргын үндсэн зарчим, давуу тал, хэрэглээний талаар дэлгэрэнгүй танилцуулж, Colab дээр хэрхэн хэрэгжүүлэх талаар жишээ хамтдаа хийцгээе.

Зургийн боловсруулалт тэр тусмаа Object Detection нь орчин үеийн аюулгүй байдлын системийн салшгүй нэг хэсэг болоод байгаа билээ. Бүхий л сүүлийн үеийн камерууд дүрс боловсруулах түүнийг таних системтэй байгаа мөн сүүлийн үеийн бүхий л цахилгаан машинуудад OD байгаа бөгөөд энэ нь машиныг өөрөө жолоодох мөн осол аваараас урьдчилан сэргийлэх томоохон аргуудын нэг болоод байгаа билээ.

SSD гэж юу вэ?

SSD нь объект таних (object detection) салбарт өргөн хэрэглэгддэг гүн сургалтын (deep learning) алгоритм юм. Энэ аргачлал нь нейрон сүлжээг ашиглан зураг дээрх объектуудыг нэгэн зэрэг илрүүлж, ангилж чаддаг. SSD нь YOLO (You Only Look Once) аргын адил нэг удаагийн боловсруулалтаар олон объектыг илрүүлэх чадвартайгаараа онцлогтой. SSD нь хоёр үндсэн хэсэгтэй:

Multi-box Detection – Янз бүрийн хэмжээтэй хүрээг (bounding box) ашиглан объектуудыг тодорхойлж, ангилдаг.

Feature Extractor – Өгөгдсөн зургийн онцлог шинж чанаруудыг илрүүлдэг нейрон сүлжээ. Энэ нь ихэвчлэн өмнө нь сургасан загвар байдаг.

SSD-ийн давуу талууд

• Хурдан: Ганц шатлалт (single-stage) алгоритм тул хурд өндөр.
• Нарийвчлал сайтай: Олон хэмжээтэй хүрээг ашиглаж, илүү оновчтой танилт хийдэг.
• Шаардлагатай нөөц бага: YOLO, Faster R-CNN зэрэг аргуудтай харьцуулахад SSD нь дунд зэргийн GPU дээр ч сайн ажилладаг нь бүх төрлийн хэрэглэгчид амархан ашиглах нөхцлийг үүсгэж өгч байгаа юм.

Өнөөдрийн жишээгээр бид SSD MobileNet V2 загварыг ашиглан Object Detection хийцгээе.

SSD MobileNet V2 загварыг TensorFlow Hub-ээс татаж дараах хувьсагчид хадгална

Объектын ангийн жагсаалт

Тест хийх зургаа оруулах

Загварт тохирох хэлбэрт оруулах

# Загвараа ажиллуулах

# Илэрсэн объектуудыг шалгах, үүнд 0.5 – аас дээш байвал бид жагсаалтанд байгаа обьектууд байгаа гэж үзнэ

# Объектуудыг зурган дээр харуулах

# Үр дүнг харуулах