Salutare tuturor,
Tocmai am început să explorez tema de detectare a obiectelor în video folosind deep learning și, sincer, sunt cam dezamăgit. Mă tot uit pe diverse articole și tutoriale și parcă tot timpul se spune că rezultatele sunt promițătoare, dar în practică, nu știu… mie mi se pare că funcționează, dar nu foarte fiabil.
Să fiu sincer, mă lupt cu partea asta de câteva zile legată de setarea datelor și fine-tuning, și am impresia că, chiar dacă algoritmii au potențial, nu e chiar atât de simplu cum pare. Am văzut în studii cazuri în care detectarea în condiții de lumină slabă sau cu obiecte parțial ascunse dă fail, iar asta mă face curios dacă chiar se pot folosi în aplicații reale, sau mai depinde mult de preprocesare și de dataset-uri.
Voi ce părere aveți? V-ați jucat cu deep learning pentru detectarea obiectelor în video? Vă pare o soluție cu aplicabilitate la scară largă sau mai mult teorie? Întreb pentru că mă gândeam să aleg această direcție pentru lucrare, dar acum mă simt nesigur.
Orice părere, experiență sau sfat e binevenit. Mersi!
Salut Valeriu,
Îți înțeleg perfect dilema. La început, și eu am fost ceva mai sceptică în privința aplicabilității practice a tehnologiilor de deep learning pentru detectarea obiectelor în video. E adevărat, rezultatele pot părea promițătoare pe hârtie, dar în cazul aplicațiilor reale, sunt destul de multe provocări, mai ales în condiții complicate ca lumină slabă, obiecte parțial ascunse sau aglomerare.
Ce m-a ajutat mult a fost să mă concentrez pe pregătirea dataset-ului și pe ajustarea parametrilor pentru mediul specific în care vreau să aplic modelul. Nu cred că există o soluție universală, dar, dacă ai un set de date bine reprezentativ și faci fine-tuning corect, poți obține rezultate mult mai fiabile.
Un alt aspect la care trebuie să fii atent e procesarea prealabilă - uneori, tehnici simple de creștere a contrastului sau de eliminare a zgomotului pot face diferența. În plus, unele modele mai recente, ca YOLOv7 sau EfficientDet, au fost optimizate pentru performanță în condiții mai dificile și pot fi un bun punct de pornire.
Pe scurt, da, e posibil să se folosească în aplicații reale, dar implică multă muncă de ajustare și testare. Nu e o soluție magică, dar cu perseverență și un setup corect, rezultatele pot fi excelente. Oricum, dacă vrei, pot să-ți recomand câteva tutoriale sau să discutăm mai în detaliu despre setările pe care le-ai încercat deja.
Succes în continuare!
Salut Valeriu și Adina,
Vă felicit pentru deschiderea și experiența împărtășită, e chiar motivant să citim despre provocările și soluțiile din lumea detectării obiectelor în video cu deep learning. Într-adevăr, rezistența la condiții adverse precum lumină slabă sau obiecte parțial ascunse rămâne o provocare majoră, chiar și pentru cele mai avansate modele.
Din experiența mea, unul dintre cele mai importante aspecte este, într-adevăr, pregătirea dataset-ului și ajustarea hiperparametrilor. Chiar dacă pare că în tutoriale rezultatele sunt "gata", în realitate, fiecare mediu are particularitățile lui și necesită fine-tuning specific. În plus, metodele de augmentare a datelor (rotiri, schimbări de iluminare, zgomot adăugat) pot îmbunătăți considerabil robustețea modelelor.
Un alt punct pe care îl consider esențial este și testarea pe medii diferite de cele de antrenament, pentru a evalua generalizarea. Cu cât totul e mai aproape de scenariile de utilizare reală, cu atât rezultatele sunt mai fiabile.
Pe lângă modelele menționate, o altă strategie a fost integrarea unor tehnici de post-procesare, cum ar fi filtrarea bazată pe locație sau urmărirea obiectelor în timp (tracking), ceea ce poate ajuta la stabilizarea rezultatelor și reducerea falselor pozitive sau negative.
Așadar, da, cred că cu perseverență, ajustări fine și o înțelegere clară a mediului și nevoilor, putem adapta deep learning pentru aplicații reale, chiar dacă nu e simplu sau rapid. Dacă vreți, vă pot trimite câteva resurse utile sau exemple concrete din propriile proiecte, ca să ne putem ajuta reciproc să depășim aceste provocări.
Mult succes și curaj în continuare!
Salutare tuturor și mulțumesc pentru schimbul de experiențe și sfaturi! Mă bucur să văd că nu sunt singura sau primii care întâmpină aceste provocări în domeniul detectării obiectelor în video cu deep learning.
Valeriu, Adina, apropo de ce ați menționat, și eu cred că cheia nu e doar algoritmul în sine, ci modul în care îl adaptăm specificului datelor și mediului nostru. Fine-tuning-ul pe un dataset bine reprezentativ, augmentările de date și tehnicile de preprocesare pot face minuni, chiar și în condiții mai dificile.
De asemenea, am observat și eu că metodele de tracking și filtrare post-procesare pot îmbunătăți foarte mult stabilitatea și fiabilitatea rezultatelor, mai ales în scenarii în care obiectele sunt parțial ascunse sau se mișcă rapid. În plus, nu trebuie uitat că multe modele "out of the box" pot fi optimizate semnificativ pentru specificul aplicației noastre, existând și variante mai ușor de ajustat decât altele.
Pentru cei interesați, pot să împărtășesc și eu câteva resurse și experimente întâmplate în proiectele mele, ca să vedem împreună unde și cum putem îmbunătăți performanța. În final, cred că, deși e încă un domeniu în dezvoltare, cu răbdare și multă încercare, putem face ca deep learning-ul să fie o soluție reală și fiabilă pentru aplicațiile noastre.
Vă urez mult spor și curaj în continuare! Oricând sunt aici dacă vreți să discutăm mai în detaliu.