Вопрос или проблема
Я читал о Fast RCNN для обнаружения объектов. Насколько я понимаю, он использует заранее вычисленные ROI (используя селективный поиск) и использует их для предсказания смещений ограничивающих рамок, а также использует гладкую L1 потерю для их уточнения и приближения к эталонным рамкам.
В статье говорится следующее о ROI:
Во время обучения для каждого изображения берутся R/N ROI (N=2,R=128), где N - это количество изображений в мини-пакете. Среди выбранных ROI около 25% берутся с IOU более 0.5 (предний план), а остальные (называемые фоном) имеют IOU между 0.1 и 0.5.
Мой вопрос: схожи ли эти ROI с ограничивающими рамками и если нет, то чем они отличаются?
Любая помощь будет оценена. Спасибо!
Область интереса – это фрагмент изображения, который отправляется классификатору; она может не соответствовать истинной ограничивающей рамке объекта. Предсказание ограничивающей рамки вычисляется на основе признаков в области интереса (например, с помощью линейной регрессии или регрессии нейронной сети) и должно более точно соответствовать истинной ограничивающей рамке.
Ответ или решение
Вопрос о различиях между ограничивающей рамкой (bounding box) и регионом интереса (ROI, Region of Interest) становится особенно актуальным в контексте технологий распознавания объектов, таких как Fast RCNN. Давайте проанализируем эти понятия более детально.
Определение ограничивающей рамки (Bounding Box)
Ограничивающая рамка (bounding box) представляет собой прямоугольник, который обрамляет объект на изображении. Обычно она задается четырьмя параметрами: координатами верхнего левого угла (x1, y1) и нижнего правого угла (x2, y2). Ограничивающие рамки используются для обозначения местоположения объекта и часто применяются в задачах обнаружения объектов, классификации и сегментации.
Определение региона интереса (Region of Interest)
Регион интереса (ROI) — это определенная область изображения, выбранная для дальнейшего анализа и обработки. ROI может не совпадать с реальным местоположением объекта в изображении и может быть просто любым участком, на который алгоритм обратил внимание для классификации или извлечения признаков. Это может быть, например, область, содержащая не только сам объект, но и часть фона.
В контексте Fast RCNN, ROI предобрабатываются с помощью метода, такого как selective search, для выделения потенциальных областей, содержащих объекты. Как упомянуто в вашем вопросе, эти области могут иметь различные значения Intersection over Union (IoU) с реальными ограничивающими рамками: 25% из них будут относиться к фоновым объектам, в то время как остальные 75% могут представлять реальные объекты.
Ключевые различия между ROI и ограничивающими рамками
-
Цель:
- ROI: Основная цель выбора ROI — создание предобработанных областей, которые могут затем отправляться в классификатор. Они могут представлять области, содержащие объекты, но не обязательно идеально соответствуют большим объектам.
- Ограничивающая рамка: Основная цель ограничивающей рамки — четкое определение границ объекта, для чего используется в метриках точности и в отслеживании объектов.
-
Точность:
- ROI: Может включать область как самого объекта, так и часть фона, что приводит к возможным ошибкам при классификации.
- Ограничивающая рамка: Стремится к высокой точности и четкому совпадению с реальным границами объекта; должна обеспечивать узкое соответствие с ground truth.
-
Использование в моделях:
- ROI: Как упоминалось, используется для извлечения признаков, но сама по себе не является финальным выходом модели.
- Ограничивающая рамка: Результат, ожидаемый от модели в конце, играет важную роль в вычислении потерь (например, с использованием smooth L1 loss для улучшения точности).
Заключение
Таким образом, основные различия между ROI и ограничивающими рамками заключаются в их назначении, точности и способе использования в алгоритмах машинного обучения. В рамках Fast RCNN, ROI служат в качестве промежуточного шага для выделения объектов, в то время как ограничивающие рамки являются конечным результатом, отражающим точное местоположение объектов на изображении. Понимание этих различий имеет критическое значение для достижения успеха в задачах визуального распознавания и анализа.