Detecção de objetos é um avanço crucial em relação à classificação e localização de imagens. Enquanto a classificação determina qual objeto está presente em uma imagem e a localização identifica onde um único objeto está, a detecção de objetos expande isso ao reconhecer múltiplos objetos e suas localizações dentro de uma imagem.

O que Torna a Detecção de Objetos Diferente?

Ao contrário da classificação, que atribui um único rótulo para toda a imagem, a detecção de objetos envolve classificação e localização para múltiplos objetos. Um modelo de detecção deve prever caixas delimitadoras ao redor de cada objeto e classificá-los corretamente. Isso torna a detecção de objetos uma tarefa mais complexa e computacionalmente intensiva do que a simples classificação.

Abordagem de Janela Deslizante e Suas Limitações

Um método tradicional para detecção de objetos é a abordagem de janela deslizante, onde uma janela de tamanho fixo se move pela imagem para classificar cada seção. Embora seja conceitualmente simples, apresenta várias limitações:

• Computacionalmente custosa: exige varredura da imagem em múltiplas escalas e posições, resultando em alto tempo de processamento;

• Tamanhos de janela rígidos: os objetos variam em tamanho e proporção, tornando janelas de tamanho fixo ineficientes;

• Cálculos redundantes: janelas sobrepostas processam repetidamente regiões semelhantes da imagem, desperdiçando recursos.

Devido a essas ineficiências, métodos de detecção de objetos baseados em aprendizado profundo substituíram em grande parte a abordagem de janela deslizante.

Métodos Baseados em Regiões: Selective Search & Redes de Proposta de Região (RPN)

Para melhorar a eficiência, métodos baseados em regiões propõem Regiões de Interesse (RoIs) em vez de escanear toda a imagem. Duas técnicas principais são:

• Selective search: abordagem tradicional que agrupa pixels semelhantes em propostas de regiões, reduzindo o número de previsões de caixas delimitadoras. Embora mais eficiente que janelas deslizantes, ainda é lenta;

• Redes de proposta de região (RPNs): utilizadas no Faster R-CNN, as RPNs usam uma rede neural para gerar regiões potenciais de objetos diretamente, melhorando significativamente a velocidade e a precisão em relação ao selective search.

Abordagens Iniciais Baseadas em Deep Learning

O deep learning revolucionou a detecção de objetos ao introduzir redes neurais convolucionais (CNNs) nos pipelines de detecção. Alguns dos modelos pioneiros incluem:

• R-CNN (Regions with CNNs): este método aplica uma CNN a cada proposta de região gerada pelo selective search. Embora significativamente mais preciso que métodos tradicionais, é computacionalmente lento devido às avaliações repetidas da CNN;

• Fast R-CNN: uma melhoria em relação ao R-CNN, este modelo processa toda a imagem com uma CNN primeiro e depois aplica o RoI pooling para extrair características para classificação, acelerando a detecção;

• Faster R-CNN: introduz redes de proposta de região (RPNs) para substituir o selective search, tornando a detecção de objetos mais rápida e precisa ao integrar a geração de propostas de região na própria rede neural.

A detecção de objetos baseia-se em classificação e localização, permitindo que modelos reconheçam múltiplos objetos em uma imagem. Métodos tradicionais como janelas deslizantes foram substituídos por técnicas baseadas em regiões mais eficientes, como R-CNN e seus sucessores. O Faster R-CNN, com o uso de redes de proposta de região, representa um avanço significativo em direção à detecção de objetos em tempo real e com alta precisão. À medida que avançamos, técnicas mais modernas como YOLO e SSD irão aprimorar ainda mais a velocidade e a eficiência da detecção.