Detekcija objekata na dron snimcima: koji model daje najbolje rezultate danas?

Detekcija i klasifikacija objekata iz vazduha pomoću dronova postaje sve zahtevnija, ali i sve dostupnija. Kako rastu potrebe za nadzorom, inspekcijom, preciznom poljoprivredom, analizom infrastrukture i hitnim intervencijama, tako raste i potreba za moćnim i efikasnim algoritmima koji mogu da pronađu i označe objekte u složenim i dinamičnim uslovima. Već godinama, porodica modela YOLO („You Only Look Once“) važi za zlatni standard: brz je, često dovoljno tačan i realističan za primenu u realnom vremenu.

Međutim, pojavljivanje novih arhitektura zasnovanih na transformatorima, fuziji senzorskih informacija ili univerzalnoj segmentaciji, menja pravila igre. Modeli poput RT-DETR (Real-Time Detection Transformer) i SAM (Segment Anything Model) otvaraju nova vrata u pogledu fleksibilnosti, preciznosti i primenljivosti.

Šta je YOLO i zašto je dugo relevantan?

YOLO je arhitektura zasnovana na principu jednog prolaza (one-stage detection): na osnovu cele slike odmah računa predikcije, granice objekata i njihove klase. To ga čini brzim i pogodnim za real-time aplikacije.

Za dronove, brzina je često presudna: kadrovi se smenjuju brzo, scena se menja, visina i ugao kamera variraju. YOLO omogućava da se video obrađuje gotovo uživo, što je idealno za nadzor, inspekcije, saobraćaj i druge primene.

Međutim, izazovi ostaju, naročito kada su u pitanju vrlo mali objekti (automobili, ljudi, biciklisti) u dimaničnim okruženjima sa puno objekata, često sa senkama i presijavanjem, to su situacije kada klasični YOLO detektori mogu da promaše ili daju lažno pozitivne/negativne rezultate. Više detalja možete pronaći u našem prošlonedeljnom tekstu: YOLO (you only look once): Nova generacija detekcije objekata iz vazduha

Arhitektura RT-DETR modela

Novi pristupi: RT-DETR i transformatori u detekciji

RT-DETR je deo nove klase detekcionih modela koji koriste arhitekturu baziranu na transformatorima što im omogućava da efikasno rade analizu objekata različitih veličina u isto vreme, da kombinuju kontekst sa detaljima i izbegnu neke slabosti klasičnih CNN detektora.

Za razliku od ranih verzija DETR-a koje su bile "preteške" za real-time, RT-DETR je specijalno optimizovan da radi brzo, sa manjom latencijom i efikasnom fuzijom karakteristika iz različitih slojeva.

U eksperimentima sa standardnim datasetovima, RT-DETR pokazuje ponekad bolju ravnotežu između tačnosti i efikasnosti u odnosu na YOLO naročito u scenarijima sa mnogo objekata, preklapanjima i varijabilnim skalama.

Ova fleksibilnost može imati značajan potencijal za snimke iz dronova, gde su izazovi upravo u promenljivoj perspektivi, raznim daljinama i gustim scenama.

Segment Anything Model (SAM)

Segmentacija i fleksibilnost: šta donosi SAM?

SAM model iz Meta-e (Segment Anything Model) uvodi koncept "promptable" segmentacije. To znači da model može da segmentuje objekte na slici skoro univerzalno, bez striktne potrebe za treniranjem na svakoj klasi posebno.

SAM je treniran na ogromnom datasetu SA-1B sa preko milijardu maski na više miliona slika, što mu omogućava dobru generalizaciju.

Teoretski, to znači da bi SAM mogao da bude koristan i za dron snimke - omogućavajući segmentaciju objekata i scena u visokoj rezoluciji, bez potrebe da svaki tip objekta posebno "učiš". To može da bude posebno korisno kad želiš da iz dron snimka dobiješ maske objekata, nisu ti potrebne samo bounding-box detekcije.

Ipak, SAM ima ograničenja: segmentacija jeste jaka, ali model ne garantuje identifikaciju klase objekata (iznad maske) - maska pokazuje samo konturu, ne i da li je objekat "vozilo", "čovek" ili "drvo". To znači da sam SAM - bez dodatnih klasifikatora - nije dovoljan za sve zadatke detekcije iz vazduha.

Poređenje: YOLO vs RT-DETR vs SAM

YOLO - brz i lak za implementaciju

Performanse: YOLO je dugo bio referentni standard za real-time detekciju objekata zahvaljujući arhitekturi "jednog prolaza" (one-stage detection), što omogućava brzo procesiranje snimaka i malu latenciju. Zahvaljujući tome, lako se integriše u sisteme sa ograničenim resursima i dron-platforme.

Prednosti:

• Minimalna latencija - pogodno za obradu videa uživo.

• Relativno jednostavna arhitektura i široka podrška u open-source zajednici.

• Laka prilagodljivost i optimizacija za različite resurse (lagani modeli rade i na slabijem hardveru).

  
  

Ograničenja:

• Kod scenarija sa velikom gustoćom malih i sitnih objekata (kao što su ljudi, pešaci, vozila iz velike visine) performanse mogu da opadnu uprkos optimizacijama.

• Potreban je često fin tuning hiperparametara i NMS-postprocesiranja, što može biti osetljivo na uslove snimanja i raznovrsnost scena.

Kada koristiti: idealan za brz nadzor, video-analitiku u realnom vremenu, dron letove sa ograničenim FPS-om, aplikacije gde je reakcija odmah bitna i gde nije neophodna maksimalna preciznost.

RT-DETR - novi real-time detektor sa transformatorom

Performanse: RT-DETR kombinuje brzinu i preciznost. Jedan od primera: RT-DETR-R50 je prikazan sa ~53.1 % AP i ~108 FPS-a u standardnim testovima. U poređenju sa nekim verzijama YOLO-a, u istim uslovima RT-DETR pokazuje i veću tačnost i značajnu brzinu.

Prednosti:

• Bolja ravnoteža između brzine i preciznosti - konkuriše YOLO-u u real-time zadacima, uz veću preciznost u detekciji.

• Efikasno rukovanje multiskalnim informacijama i kompleksnim scenama što je važno kod dron snimaka sa varijabilnom visinom, kabastim objektima, senkama i preklapanjima.

• Fleksibilnost kroz "speed tuning" - moguće je prilagoditi broj slojeva dekodera da se balansira između brzine i tačnosti prema potrebama, bez potpunog reinženjeringa.

Ograničenja:

• Iako je real-time, zahteva umereno snažniji hardver nego najlaganiji YOLO modeli, zato nije uvek idealan za slabije hardverske platforme.

• Kao i svaki moćniji detektor, može da generiše lažne pozitivne podatke naročito u složenim scenama sa puno detalja.

Kada koristiti: idealan za situacije gde želiš najbolji balans - precizna detekcija i real-time analiza, često u kompleksnim scenama (gradovi, gust saobraćaj, inspekcije struktura), ili kada želiš solidnu osnovu za dalje analize i obradu.

SAM - za segmentaciju i fleksibilnu obradu scena (ali ne klasičnu detekciju)

Namena i funkcionalnost: SAM nije primarno dizajniran kao detektor objekata sa klasama, već kao univerzalni model za segmentaciju. To znači da u slici može da raspozna i izoluju objekte po maskama (granice, oblike), bez obavezne prethodne obuke za svaku klasu.

Prednosti:

• Velika fleksibilnost: može da se koristi za razne tipove objekata, čak i one koje model nije "video ranije".

• Korisno za zadatke poput izrade mapa, inspekcija, analize terena, segmentacije vegetacije, građevina, površina - posebno u kombinaciji sa GIS / daljom analizom.

• Ne mora specijalizovano treniranje za svaku novu klasu - pogodna za "zero-shot" scenarije ili brzo pravljenje prototipova.

Ograničenja:

• SAM ne daje automatski klasifikaciju objekata - maska pokazuje oblik, ali ne i klasnu pripadnost (ne zna da je to auto, osoba, drvo itd.).

• U složenim ili "teškim" snimcima (tamne senke, kamuflaža, drveće, niski kontrasti) performanse mogu značajno da opadnu.

• Za dron-snimke, gde su objekti mali, scene velike i raznovrsne, često je neophodno kombinovati SAM sa detektorom ili klasifikatorom da bi dobio korisne rezultate.

Kada koristiti: kada ti je cilj segmentacija scena kao npr. mapiranje terena, analiza vegetacije, kreiranje predloga iz zasebnih objekata, inspekcija struktura ali ne kad ti je potrebna automatska klasifikacija objekata u real-time.

Prednosti i ograničenja u kontekstu dron-snimaka

U idealnim uslovima, kombinacija ovih pristupa može da pruži najbolje od oba sveta:

• RT-DETR - dobar balans između fleksibilnosti i tačnosti, naročito kad je scena komplikovana; može da detektuje objekte raznih veličina.

• YOLO - brz, stabilan, poznat model koji je već dobro testiran u realnim aplikacijama i lako se integriše u postojeće pipeline-e.

• SAM (uz dodatnu klasifikaciju) - mogućnost generisanja maski, segmentacija scena, možda korisno za inspekcije, analize objekata, adaptaciju na nove klase.

Ali postoje i izazovi:

• detekcija iz dron snimaka često podrazumeva male objekte, promenljive osvetljenje i ugao - ne postoji univerzalni „najbolji“ model

• SAM sam po sebi ne daje klasifikaciju, tako da bi trebalo kombinovati sa klasifikatorom - što komplikuje pipeline

• RT-DETR, iako optimizovan za real-time, može zahtevati više računarskih resursa od laganih YOLO modela

  
  

Tehnologija detekcije objekata iz vazduha brzo napreduje - od klasičnih modela poput YOLO-a, preko real-time transformatora poput RT-DETR-a, do univerzalnih sistemskih modela za segmentaciju kao što je SAM. Svaki pristup ima svoje prednosti i slabosti, a izbor pravog zavisi od konkretne primene: brzina i efikasnost, fleksibilnost i adaptacija, detaljnost i preciznost.

Za dronove, budućnost je verovatno hibridna: kombinovanje najboljih karakteristika više modela real-time detekcije, segmentacije, fleksibilnosti. To omogućava da dronovi postanu ne samo alati za snimanje, već i inteligentne platforme za analizu, monitoring i automatizaciju.

Pratite Dronografiju na Facebooku