Objectlocalisatie verwijst naar het identificeren van de positie van een object binnen een afbeelding. Voordat we meerdere objecten kunnen detecteren, moeten we eerst leren hoe we één object correct kunnen lokaliseren.

Verschil tussen classificatie en localisatie

Beeldclassificatie wijst één label toe aan een volledige afbeelding, terwijl localisatie zowel het object als de positie ervan identificeert met behulp van een begrenzingsvak. Classificatie geeft aan wat er in de afbeelding staat, terwijl localisatie aangeeft waar het zich bevindt.

Begrenzingsvakken begrijpen

Begrenzingsvakken zijn rechthoekige vakken die rond objecten in een afbeelding worden getekend om hun positie te definiëren. Deze vakken worden gebruikt als referentiepunten voor objectdetectiemodellen.

De (x, y, width, height) coördinatenrepresentatie definieert een begrenzingsvak door de linkerbovenhoek (x, y) en de afmetingen met breedte en hoogte te specificeren.

Uitdagingen bij Lokalisatie

Objectlokalisatie kent verschillende uitdagingen:

• Schaalvariaties: objecten kunnen groter of kleiner lijken afhankelijk van hun afstand tot de camera;

• Occlusie: objecten kunnen gedeeltelijk verborgen zijn achter andere elementen in de afbeelding;

• Achtergrondruis: complexe achtergronden kunnen objectlokalisatie bemoeilijken;

• Verschillende beeldverhoudingen: objecten met diverse vormen passen mogelijk niet goed in standaard begrenzingskaders.

Inzicht in deze fundamentele concepten is essentieel voordat verder wordt gegaan met meer geavanceerde objectdetectietechnieken.