Few shot deep learning and high resolution object detection for real time applications
Creators: name: Μπάμπης, Εμμανουήλ Νικολάου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Αναγνώριση αντικειμένων
Εκπαίδευση λίγων παραδειγμάτων
Εφαρμογές πραγματικού χρόνου
Object detection
Few shot learning
Real time applications

description: Τις τελευταίες τέσσερις δεκαετίες, έχει γίνει μεγάλη έρευνα ως προς τους τομείς της Επιστήμης των Υπολογιστών και της Όρασης Υπολογιστών. Η Όραση Υπολογιστών, ένας κλάδος της Αντίληψης Αυτόνομων Συστημάτων, δίνει τη δυνατότητα στα συστήματα υπολογιστών να κατανοούν και να αναγνωρίζουν το περιβάλλον τους χρησιμοποιώντας δισδιάστατες ή τρισδιάστατες εικόνες, γεγονός που δίνει τη δυνατότητα δημιουργίας εφαρμογών που αυτοματοποιούν βιομηχανικές διαδικασίες και βελτιώνουν την καθημερινή ζωή των πολιτών, βελτιώνοντας κλάδους όπως οι γραμμές παραγωγής μέχρι και επιτρέποντας την υλοποίηση της αυτόνομης οδήγησης. Τα πρώτα βήματα προς τα συστήματα ``τεχνητής νοημοσύνης'' ξεκίνησε με μαθηματικά μοντέλα και αυτοσχέδια φίλτρα που προσπαθούσαν να μιμηθούν τον ανθρώπινο εγκέφαλο, αλλά εξελίχθηκαν γρήγορα σε αλγοριθμικά μοντέλα εμπνευσμένα από τις ανθρώπινες λειτουργίες και τον τρόπο εκμάθησης του εγκεφάλου. Οι πρόσφατες εξελίξεις στην τεχνολογία, ιδίως η διαθεσιμότητα ισχυρών μονάδων επεξεργασίας γραφικών και εξειδικευμένων λογισμικών, έχουν βοηθήσει στην κυριαρχία των βαθιών νευρωνικών δικτύων στο πεδίο της Όρασης Υπολογιστών. Η παρούσα διατριβή διερευνά δύο κρίσιμες προκλήσεις στην Όραση Υπολογιστών: α) μάθηση με την χρήση λίγων παραδειγμάτων, δηλαδή εκπαίδευση βαθιών νευρωνικών δικτύων με περιορισμένα δεδομένα εκπαίδευσης και β) βελτιστοποίηση της ανίχνευσης αντικειμένων σε πραγματικό χρόνο σε εικόνες υψηλής ανάλυσης. Σε αυτήν την έρευνα παρουσιάζεται η μεθοδολογία "Συμμετρική εκπαίδευση με την χρήση λίγων παραδειγμάτων" που στοχεύει στην ενίσχυση της ροής πληροφοριών σε προ-εκπαιδευμένα δίκτυα και ακόμη διερευνά διαφορετικές νευρωνικές αρχιτεκτονικές για την ανίχνευση αντικειμένων υψηλής ανάλυσης, λαμβάνοντας υπόψη τόσο την ταχύτητα όσο και τις επιδόσεις σε συσκευές χαμηλής απόδοσης.
description: In the last four decades, a notable amount of research has been dedicated to the fields of Computer Science and Computer Vision. Computer Vision, a branch of the Autonomous Systems Perception, empowers computer systems to understand and recognize their surroundings using 2D or 3D images, which empowers the creation of applications that automate industrial processes and enhance daily life, spanning industries such as production lines and enabling the realization of autonomous driving. The journey toward ``artificial intelligent'' systems commenced with mathematical models and improvised filters, quickly evolving into algorithmic models inspired by human functions. Recent advancements in technology, particularly the availability of powerful graphics processing units (GPUs) and specialized software frameworks, have propelled the dominance of deep neural networks in the realm of Computer Vision. This thesis explores two critical challenges in Computer Vision: a) few-shot learning, that is training deep neural networks with limited training data and b) optimizing real time object detection in high resolution images. It introduces a methodology called "Symmetric Few Shot Learning" to enhance information flow into pre-trained networks and investigates different neural architectures for high-resolution object detection, considering both speed and performance on low-performance devices.