MACHINE VISION KLASSIFIKATOREN VORTEILE UND HERAUSFORDERUNGEN AUSGEWÄHLTER METHODEN

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1 MACHINE VISION KLASSIFIKATOREN VORTEILE UND HERAUSFORDERUNGEN AUSGEWÄHLTER METHODEN FRANK ORBEN, TECHNICAL SUPPORT / DEVELOPER IMAGE PROCESSING, STEMMER IMAGING

2 GLIEDERUNG Einführung Aufgabe: Klassifikation Theorie Deskriptoren & Merkmalsraum MRF/Ridge Regression (CVB Polimago) Conv. Neural Networks (TensorFlow ) Anwendung Vorteile & Herausforderungen Anwendungsgebiete Klassifikationsleistung Exkurs: Objektsuche Zusammenfassung FOLIE 2

3 AUFGABE: KLASSIFIKATION Klassifikation einem Objekte eine Klasse zuweisen Objekte - Bild oder ROI Merkmale Form Größe Struktur Gradient Kanten Merkmalsdeskriptor? Descriptor Klassifikator Klassifikation FOLIE 3

4 DESKRIPTOREN IM MERKMALSRAUM Deskriptor parametrische Beschreibung eines Objekts Merkmalsraum Abbildung der Objekte durch ihre Deskriptoren 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0, ,5 1 1,5 2 Deskriptor Merkmalsraum FOLIE 4

5 MERKMALSRAUM ÜBER- & UNTERANPASSUNG Unteranpassung Model ist zu ungenau Niedrige Konsistenz Starke Generalisierung Überanpassung Model ist zu genau Hohe Konsistenz Schwache Generalisierung [WikiCommons1] Ziel: Kompromiss [WikiCommons2] FOLIE 5

6 TRAINING, TRAINING SET Training Klassifikator basierend auf einem Training Set erstellen A B C Klassifikations -verfahren SVM KNN Regression ANN Klassifikator Training Set Deskriptor Training FOLIE 6

7 MULTI RESOLUTION FILTER MRF Merkmalsextraktion Multiskalen Analyse Faltung auf mehreren Skalierungsstufen Verschiedene Filter Abstrakte Beschreibung Struktur Gradienten lokale Intensitäten Merkmalsvektor für jedes Bild einer Klasse [WikiCommons3] FOLIE 7

8 REGULARISIERUNG& RIDGE REGRESSION Regressionsanalyse Beziehung zwischen Variablen modellieren Modelbeschreibung Regularisierung Lösung von schlecht gestellten Problemen Hinzufügen von zusätzliche Informationen ( Ränderung ) [WikiCommons4] Tichonow Regularisierung (Andrey Tichonow, 1960s) Regularisierung mit gewichteter Matrix Ridge Regression (Spezialfall Tichonow Regul.) Einheitsmatrix [WikiCommons5] FOLIE 8

9 REGULARISIERUNG& RIDGE REGRESSION Training Deskriptoren > Abbildung als hochdimensionales Gleichungssystem Klassifikator Berechnung, Regularisierung mit Ridge Regression Klassifikator Regressions-Prädiktor je Klassepaar Klassifikator: alle Regressions-Prädiktoren des Training Sets Klassifikation Faltung des Deskriptor mit Prädiktor Skalar für jedes Klassenpaar Klassenzuordnung FOLIE 9

10 ARTIFICIAL NEURAL NETWORK - DEEP LEARNING Künstliches Neuronales Netz (1980s) Praktikabel mit Verbreitung von GPGPU Nachbildung biologisches Nervensystems [WikiCommons6] Neuron/Einheit multiple Eingaben > eine Ausgabe Netz aus Neuronen/Einheiten Fehler-Rückführung (backpropagating) Hidden Layer Output Layer Output Layer [WikiCommons7/8] FOLIE 10

11 CNN CONVOLUTION LAYER Faltungen Summierung Zufällig initialisierte Filter [WikiCommons9] Abstrakte Beschreibung (Struktur, Intensitäten, ) Merkmalsextraktion Selbstoptimierend (backpropagating) FOLIE 11

12 CNN PUTTING IT ALL TOGETHER CNN = Convolution Stage + Fully Connected Stage Training: wiederholter Durchlauf für gesamtes Training Set Ergebnis: optimiertes Netz nach N Durchläufe (Epoche) Klassifikation: Bild durchläuft einmal das optimierte Netz Klassenzuordnung? Faltung Summierung vollst. verbunden FOLIE 12

13 VORTEILE RR/MRF & CNN Kein Vorverarbeitung notwendig (Bildgröße konsistent in Training Set) Robuste Merkmale für viele Anwendungsgebiete Geringe Anforderungen an Wissen bzgl. Merkmalsauswahl CNN Selbstoptimierung von Merkmalsextraktion & Klassifikation variable Spezialisierung via Tiefe der Netzteile Robust für ähnliche Objekte (passende Parametrisierung) RR/MRF variable Spezialisierung via MRF & Parameter der Regularisierung Robust auch mit kleinen Training Sets FOLIE 13

14 HERAUSFORDERUNGEN Allgemein Mehr Klassen > längere Verarbeitung (Training & Klassifikation) Bildgröße fest je Training Set CNN (aktuelle Parametrisierung/Implementierung) Over fitting (gibt Gegenmaßnahmen) Umfassend große Sets Dedizierte Hardware (GPU) für praktikable Trainingszeiten RR/MRF (aktuelle Implementierung/Implementierung) Höchstanzahl an Klassen beschränkt Überschaubare Beschleunigung durch GPU FOLIE 14

15 ANWENDUNGSGEBIETE Objekte unterscheiden/identifizieren Qualitätskontrolle in der Fertigung Gut- von Schlecht-Teile unterscheiden Statistische Erhebungen Personen zählen PKW zählen Automatisierte Datenverarbeitung Texterkennung Stapelverarbeitung Sortierung FOLIE 15

16 KLASSIFIKATIONSLEISTUNG Vehicle Waver OCR MNIST 240x240 px 8bit RGB 1,7k Bilder 6 Klassen 63x68 px 8bit mono 14k Bilder 10 Klassen 28x28 px binär 60k Bilder 10 Klassen RR VEHICLE RR WAVER RR MNIST CNN VEHICLE CNN WAVER CNN MNIST Top-1-Error 5,18 2,02 1,89 5,05 5,75 1,95 Train. Time 0,12 min 8 min 14 h 7 min 23 min 20 min 62 min Class. Time 0,048 ms 0,045 ms 0,007 ms 1,722 ms 1,288 ms 1,791 ms FOLIE 16

17 EXKURS: OBJEKTSUCHE Zielobjekt Objektsuche > Reg. Prädiktor je Freiheitsgrad (Beispiel, nur Translation) FOLIE 17

18 ZUSAMMENFASSUNG Traditioneller Ansatz Ridge Regression (mit Multi Resolution Filter) Durch aktuelle Technik praktikabel CNN Vielfältige Anwendungsgebiete Viele Klassen > Lange Trainingszeiten Hardwareanforderungen Größe des Training Set > Gegebenheiten verschiedener Anwendungen FOLIE 18

19 VIELEN DANK FÜR IHRE AUFMERKSAMKEIT Ihr Ansprechpartner Frank Orben STEMMER IMAGING GmbH Copyright STEMMER IMAGING. Alle Rechte vorbehalten. Alle Texte, Bilder, Graphiken, Ton-, Video- und Animationsdateien sowie ihre Arrangements unterliegen dem Urheberrecht und anderen Gesetzen zum Schutz geistigen Eigentums. Sie dürfen weder für Handelszwecke oder zur Weitergabe kopiert, noch verändert und auf anderen Web-Sites verwendet werden. Einige STEMMER IMAGING-Seiten enthalten auch Bilder, die dem Urheberrecht derjenigen unterliegen, die diese zur Verfügung gestellt haben.

20 BIBLIOGRAPHY [WikiCommons1] Web, 11. Okt [WikiCommons2] Web, 11. Okt [WikiCommons3] Web, 11. Okt [WikiCommons4] Web, 11. Okt [WikiCommons5] Web, 11. Okt [WikiCommons6] Web, 11. Okt [WikiCommons7] Web, 11. Okt [WikiCommons8] Web, 11. Okt [WikiCommons9] Web, 11. Okt [LeCun] Web, 11. Okt FOLIE 20

21 ANHANG FOLIE 21

22 ANHANG CNN FEATURE MAPS.[LeCun] FOLIE 22

23 ANHANG - TICHONOW REGULARISIERUNG Bekannte Matrix A und Vektor b, gesucht ist Vektor x, so dass Ax = b Ansatz: Methode der kleinsten Quadrate, Minimierung von Ax b 2 Bestimmter Lösung den Vorzug zu geben, Regularisierungsterm hinzufügen Ax b 2 + Γx 2 Tichonow Matrix Γ Regularisierung verbessert Konditionierung, ermöglicht numerische Lösung x = (A T A + Γ T Γ) 1 A T b FOLIE 23

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