Region-Based CNN (R-CNN)

Region-Based CNN (R-CNN) - Guida completa al rilevamento di oggetti

Region-Based CNN (R-CNN): Guida completa al rilevamento di oggetti

Le Region-Based Convolutional Neural Networks (R-CNN) sono una famiglia di modelli utilizzati per il rilevamento di oggetti nella computer vision. Combinano tecniche di region proposal con reti neurali convoluzionali (CNN) per individuare e classificare oggetti in un'immagine con elevata precisione.

Come funziona R-CNN?

Il processo in un modello R-CNN standard si divide in tre fasi principali:

  1. Generazione delle regioni proposte: Un algoritmo di region proposal come Selective Search estrae un numero di possibili bounding boxes che potrebbero contenere oggetti.
  2. Feature Extraction con una CNN: Ogni regione proposta viene ridimensionata e passata attraverso una rete convoluzionale (CNN) pre-addestrata (come AlexNet o VGG) per estrarre caratteristiche (feature maps).
  3. Classificazione e Refinement: Le feature estratte vengono inviate a un classificatore SVM (Support Vector Machine) per determinare la classe dell'oggetto. Un modello di regressione lineare migliora la posizione delle bounding boxes.

Limitazioni di R-CNN

  • Lenta durante l'inferenza: Ogni immagine genera centinaia o migliaia di regioni candidate, e ogni regione viene elaborata separatamente dalla CNN, rendendo il modello molto lento.
  • Alto consumo di memoria e calcolo: Elaborare più regioni individualmente è inefficiente.

A causa di questi limiti, R-CNN è stato migliorato con versioni più efficienti:

Varianti di R-CNN

Fast R-CNN

Fast R-CNN migliora R-CNN elaborando l'intera immagine con una CNN e poi estraendo feature per ogni regione proposta direttamente dalle feature maps, invece di ridimensionare ogni regione separatamente. Questo aumenta drasticamente la velocità.

Faster R-CNN

Faster R-CNN introduce una Region Proposal Network (RPN) per sostituire algoritmi tradizionali come Selective Search. L'RPN è una rete neurale che genera automaticamente le regioni di proposta, migliorando ulteriormente la velocità e l'efficienza del modello.

Mask R-CNN

Mask R-CNN estende Faster R-CNN aggiungendo un ramo di segmentazione degli oggetti, permettendo di ottenere non solo le bounding boxes ma anche la segmentazione pixel-wise di ogni oggetto.

Conclusione

La famiglia di modelli R-CNN ha rivoluzionato il rilevamento di oggetti, passando da R-CNN (lento ma efficace) a Faster R-CNN e Mask R-CNN, che sono oggi tra i modelli più avanzati nel campo della computer vision.

Se vuoi approfondire, dai un'occhiata ai documenti originali di Fast R-CNN e Faster R-CNN.

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