Vorteile von Transformatormodellen für die Objekterkennung in Bildverarbeitungsanwendungen

Bei Bildverarbeitungsanwendungen wie autonomem Fahren, intelligenter Fertigung und Überwachung ist eine genaue Objekterkennung von entscheidender Bedeutung. Im Laufe der Jahre wurden verschiedene KI-Modelle entwickelt, darunter YOLO, Faster R-CNN, Mask R-CNN, RetinaNet und andere, um Objekte in Bildern oder Videos zu erkennen und zu interpretieren. Allerdings haben sich Transformatormodelle als effektivere Lösungen für die Objekterkennung herausgestellt.

Das menschliche visuelle System kann Objekte anhand ihrer Größe, Farbe und Tiefe schnell identifizieren und gleichzeitig irrelevante Hintergrunddetails herausfiltern. Ebenso sollte ein KI-Modell in der Lage sein, sich auf wichtige Objekte zu konzentrieren, den Hintergrund herauszufiltern und sie genau zu klassifizieren. Dies erfordert die Erfassung der Zielobjekte und die Erstellung von Vorhersagen basierend auf dem Training des Modells.

Bildverarbeitungssysteme nutzen heutzutage Bildsensoren und Linsen, die in einen speziellen Bildsignalverarbeitungsblock (ISP) eingespeist werden. Die Ausgabe dieses Blocks wird dann zur weiteren Analyse von Beschleunigern oder Allzweck-CPUs verarbeitet.

Die Anforderungen an die Objekterkennung variieren je nach Anwendung. In Überwachungs- und Fabrikszenarien kann maschinelles Sehen zum Zählen von Personen oder zum Erkennen von Mängeln in Produktionslinien eingesetzt werden. In Automobilanwendungen wird maschinelles Sehen für fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS) wie automatische Notbremsung und Spurhalteassistent eingesetzt.

Transformer-Modelle, darunter Oriented Object Detection with Transformer (O2DETR) und DEtection TRansformer (DETR), bieten mehrere Vorteile gegenüber herkömmlichen Modellen wie Faster R-CNN. Sie haben einfachere Designs und verwenden einen Single-Pass-Ansatz zur durchgängigen Objekterkennung. DETR verwendet beispielsweise Transformer-Kodierung und -Dekodierung sowie eine Reihe von Vorhersageverlusten, um die Übereinstimmung zwischen Vorhersagen und der Grundwahrheit zu erzwingen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Modellen, die auf Ankerboxen und nicht maximaler Unterdrückung basieren, verarbeiten Transformatormodelle wie DETR Daten parallel und können überlappende Objekte ohne diese zusätzlichen Schritte verarbeiten. Dadurch werden Transformatormodelle für die Objekterkennung effizienter und genauer.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Transformatormodelle die Objekterkennung in Bildverarbeitungsanwendungen revolutioniert haben. Ihre Fähigkeit, wichtige Objekte zu erfassen, Hintergrunddetails herauszufiltern und Objekte genau zu klassifizieren, macht sie zu einer bevorzugten Wahl gegenüber herkömmlichen Modellen. Die Fortschritte in der Hardware- und Softwareentwicklung ebnen auch den Weg für autonome Fahrzeuge, die auf Sensoreingaben und fortschrittlichen Bildverarbeitungsfunktionen basieren.