マルチオブジェクト追跡は、ビデオ ストリーム内の複数のオブジェクトを検出して追跡する、コンピューター ビジョンにおける重要なタスクです。 監視、自動運転、ロボット工学など、数多くの用途があります。 ただし、カスタム データセットにマルチオブジェクト追跡ソリューションを実装することは、特にコンピューター ビジョンや機械学習の経験が豊富でない人にとっては困難な場合があります。 幸いなことに、Amazon SageMaker とアマゾン ウェブ サービス (AWS) は、マルチオブジェクト追跡ソリューションを含む機械学習モデルを構築およびデプロイするための強力なプラットフォームを提供します。 この記事では、Amazon SageMaker と AWS を使用してカスタム データセットにマルチオブジェクト追跡ソリューションを実装する方法について説明します。
ステップ 1: データの収集とラベル付け
複数のオブジェクト追跡ソリューションを実装する最初のステップは、データを収集してラベルを付けることです。 これには、追跡するオブジェクトのビデオ映像をキャプチャし、ビデオの各フレーム内の各オブジェクトにラベルを付けることが含まれます。 データのラベル付けに使用できるツールはいくつかあります。その中には、機械学習モデル用の高精度のトレーニング データセットを簡単に構築できるフルマネージド型のデータラベル付けサービスを提供する Amazon SageMaker Ground Truth があります。
ステップ 2: 検出モデルをトレーニングする
データにラベルを付けたら、次のステップは検出モデルをトレーニングすることです。 検出モデルは、画像またはビデオ フレーム内のオブジェクトを検出できる機械学習モデルです。 YOLO (You Only Look Once) や Faster R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network) など、事前トレーニングされた検出モデルがいくつか用意されており、Amazon SageMaker を使用してカスタム データセットで微調整できます。
ステップ 3: オブジェクト追跡を実装する
検出モデルをトレーニングした後の次のステップは、オブジェクト追跡を実装することです。 オブジェクト追跡には、複数のフレームにわたる検出を関連付けて、時間の経過に伴うオブジェクトの動きを追跡することが含まれます。 カルマン フィルター、粒子フィルター、相関フィルターなど、オブジェクト追跡に使用できるアルゴリズムがいくつかあります。 これらのアルゴリズムは、Amazon SageMaker または TensorFlow や PyTorch などの他の機械学習フレームワークを使用して実装できます。
ステップ 4: モデルの評価と改良
オブジェクト追跡を実装したら、次のステップはモデルを評価して改良することです。 これには、検証データセットでモデルをテストし、精度、再現率、F1 スコアなどのメトリクスを使用してそのパフォーマンスを測定することが含まれます。 モデルのパフォーマンスが満足のいくものでない場合は、ハイパーパラメーターを調整するか、トレーニング データセットにデータを追加することでパフォーマンスを改善できます。
ステップ 5: モデルをデプロイする
最後に、マルチオブジェクト追跡モデルをトレーニングして改良したら、最後のステップはそれをデプロイすることです。 Amazon SageMaker は、機械学習モデルをデプロイするためのフルマネージド サービスを提供し、AWS インフラストラクチャにモデルを簡単にデプロイできるようにします。 AWS Lambda を使用して、モデルをリアルタイムで実行できるサーバーレス アプリケーションを作成することもできます。
まとめ
カスタム データセットにマルチオブジェクト追跡ソリューションを実装するのは難しい場合がありますが、Amazon SageMaker と AWS を使用すると、高精度のモデルを構築してデプロイすることが可能です。 この記事で説明されている手順に従うことで、検出モデルをトレーニングし、オブジェクト追跡を実装し、モデルを評価して改良し、AWS インフラストラクチャにデプロイすることができます。 このソリューションを使用すると、複数のオブジェクトをリアルタイムで追跡できるため、監視、自動運転、ロボット工学などのアプリケーションに新たな可能性が広がります。
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- 情報源： https://platodata.network/platowire/how-to-implement-a-multi-object-tracking-solution-on-a-custom-dataset-using-amazon-sagemaker-and-amazon-web-services/
