احتمالا در جریان باشید که مدت نسبتا زیادیه که وارد حوزه پردازش تصویر و بینایی ماشین شدم (برای مثال نقشه راه بینایی ماشین رو می‌تونید از اینجا بخونید) و حتی یک کانال تلگرامی کوچک برای انتقال دانش و تجربه در این زمینه راه انداختم که اسمش رو جامعه بینایی ماشین گذاشتم (که می‌تونید اینجا در موردش بخونید). چند ماه پیش، یکی از دوستانم ایده‌ای مطرح کرد. این ایده، در مورد خوندن پلاک ماشین و ثبتش در یک پایگاه داده با کمک هوش مصنوعی بود (که این پروژه هم انجام شد و اینجا در مورد این پروژه هم توضیح دادم).

پروژه پلاک‌خوان یا Automated Number Plate Recognition که بهش ANPR هم می‌گن، من رو تشویق و تحریک کرد که یک پروژه نویسه‌خوان نوری یا همون OCR فارسی هم پیش ببرم. اما پیش‌برد پروژه OCR تا حد زیادی به تعویق افتاد چرا که درگیر توسعه محصول در استارتاپی بودم. اما از عید نوروز ۱۴۰۱ خیلی جدی‌تر به پیاده‌سازی یک OCR فارسی درست و حسابی فکر کردم. گرچه این پروژه رو تا حد زیادی به عبارتی Hold کردم، اما خب نتایج جالبی تا الان ازش به دست آمده که حیف بود در این مطلب وبلاگ در موردش ننویسم.

شروع پروژه: درک کارکرد OCR

قبل از این که بخواهیم یک سیستم OCR برای زبان فارسی پیاده کنیم؛ باید درک کنیم که OCR چیه و چه کار می‌کنه و چرا مهمه که برای زبان‌های مختلف داشته باشیمش. پروسه OCR یا تشخیص نویسه نوری که البته بهش نویسه‌خوان نوری هم گفته میشه، پروسه‌ایه که طی اون، متنی از داخل یک عکس استخراج میشه و می‌تونیم بعدتر با ابزارهای واژه‌پرداز یا پردازش متن، با اون متن کار کنیم. برای این که این مثال رو بهتر درک کنیم، فرض کنیم که یک قوطی دارو داریم و حالا می‌خواهیم ببینیم که ترکیبات دارو چطوریه. چه کار می‌کنیم؟

اولین کاری که می‌تونیم بکنیم اینه که برچسب روی بسته دارو رو بخونیم. اما گاهی پیش میاد که ما دقیقا نمی‌تونیم درست از این چیزا سر در بیاریم (به هرحال هرطور بررسی کنیم، من مثلا برنامه‌نویسم و نه شیمی‌دان یا داروساز و خب طبیعیه که نتونم اون دیتا رو بفهمم). حالا فرض کنید یک اپلیکیشن روی گوشی همراهمون نصب داریم که فقط کافیه یک عکس از جعبه دارو بهش بدیم. اون تمام این دیتا رو به ما میده. حالا چطوری؟ اول میاد نوشته روی دارو رو به متن تبدیل می‌کنه و متن رو در دیتابیس خاصی جستجو می‌کنه.

خب، الان فهمیدیم OCR چیه و چی کار می‌کنه. حالا وقتشه که بریم سراغ پروژه من. این که پروژه چی شد و به کجا رسید. یک مسیر جذاب طی شد اما خب این مسیر جذاب یه جاهایی هم تو دست‌انداز افتاده. چون پروژه هنوز تمام نشده و خیلی مونده تا به نتیجه خوبی برسه، ترجیح دادم «هرچی که تا الان انجام شده» رو در این مطلب باهاتون به اشتراک بذارم.

پروسه انجام پروژه OCR فارسی

فاز اول: تصمیم‌گیری

اولین قدم در انجام هر پروژه‌ای، نوشتن یک نقشه راه برای اون پروژه‌ست. اولین کاری که من کردم این بود که بیام بررسی کنم که سوادم در چه حده و چه ابزارهایی در اختیار دارم. گذشته از اون، اصلا پروژه OCR فارسی چقدر می‌تونه برای جامعه فارسی‌زبان موثر واقع بشه.

خب در این مساله، من از آخر به اول رفتم. اولین سوال این بود که چرا به یک OCR فارسی نیاز داریم؟ موضوع اینجاست که حفظ زبان، در گرو چه چیزهاییه. شاید چند قرن پیش، شعر فارسی چیزی بود که زبان فارسی رو حفظ کرد (دیگه فکر نکنم کسی باشه که ماجرای شاهنامه رو ندونه 😁). بعد از اون، نوشتن سفرنامه و حکایات روشی بود که در کنار شعر، به حفظ زبان کمک کرد. سال‌ها بعد مطبوعات و جراید و همچنین رمان و … باعث حفظ زبان فارسی شدند. در دنیای امروز هم کارهایی مثل توسعه فونت، توسعه مدل‌های هوش مصنوعی و همچنین پردازش زبان فارسی و …؛ روشی برای حفظ زبانه.

حالا که می‌دونم یکی از دلایلی که OCR فارسی رو توسعه می‌دم، اینه که از زبان فارسی حفاظت و صیانت کنم (و قطعا وقتی از حروف فارسی استفاده کنم برای زبان‌های دیگری مثل کُردی، عربی و … هم قابل استفاده خواهد بود) نیاز بود بررسی کنم که چه ابزارهایی در اختیار دارم. اولین ابزاری که به نظرم رسید، بهترین زبان برنامه‌نویسی دنیا بود (😁) یعنی پایتون! خب بررسی پایتون رو در یک بخش جداگانه توضیح میدم ولی فعلا پایتون رو در نظر داشته باشید. در پایتون PyTorch و OpenCV هم داریم که خب یعنی هر آنچه برای کارهام نیاز بود در یک پکیج داشتم.

و اما مهم‌ترین بحثی که پیش میاد اینه. سوادم در چه حده؟ این بخش چالش‌برانگیز کاره. چرا که ممکنه تحت تاثیر اثر دانینگ کروگر باشیم و خودمون رو بسیار بیشتر از چیزی که هستیم بدونیم. خوشبختانه در حوزه پردازش تصویر و بینایی ماشین مدتهاست که این اثر رو رد کردم و می‌دونم که سوادم دقیقا کجاست و بیش از سوادم اگر بخوام کاری کنم، لازمه که مطالعاتم رو بیشتر کنم. حالا واقعا سوادم در چه حده؟ بعد از یک بررسی دیدم که آشنایی خوبی با پایتون و لایبرری OpenCV دارم. بعد از اون، کمی هم از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق سردرمیارم. با الگوریتم‌های شناس مثل YOLO هم که آشنایی دارم و همه این‌ها کافیه که برم سراغ پیاده‌سازی.

فاز دوم: ابزارهای مورد استفاده برای پیاده‌سازی پروژه OCR فارسی

در این بخش با هم بررسی خواهیم کرد که چه ابزارهایی برای پیاده‌سازی OCR نیاز بود. در واقع، این پلنی بود که من چیدم برای استفاده از ابزارها.

• پایتون: همونطور که گفتم پایتون، بهترین زبان برنامه‌نویسی دنیا؛ حداقل در این قسمت ماجرا بود. پایتون زبان راحتیه و رسیدن به نتیجه درست و حسابی بهش نسبتا آسون. به همین خاطر پایتون رو انتخاب کردم. گذشته از این بسیاری از ابزارهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هم در پایتون قابل استفاده هستند.
• OpenCV: ابزار OpenCV یا Open Computer Vision که معرف حضور همه هست. این ابزار، کلی تابع و کلاس و … برای پردازش تصویر با متدهای کلاسیک یادگیری ماشین رو در خودش جای داده و گذشته از اون، پایه بسیاری از کتابخانه‌های مدیریت و ویرایش تصاویر دیگر مانند Pillow هم هست.
• زرنویس: ابزار زرنویس (لینک) ابزاری بود که چند وقت پیش برای نوشتن متن فارسی روی تصاویر به کمک Pillow نوشتم.
• PyTorch: کتابخانه PyTorch هم که باز معرف حضور هست. یکی از بهترین ابزارها برای پیاده‌سازی پروژه‌های یادگیری عمیق.
• الگوریتم YOLOv5: الگوریتم YOLOv5 (لینک) هم یکی از بهترین الگوریتم‌های تشخیص اشیا یا Object Detection محسوب میشه و خب با کارهای Ultralytics کار باهاش شدیدا راحت هم شده.
• ابزار LabelImg: ابزار LabelImg (لینک) هم یک ابزار مناسب برای برچسب زدن به تصاویر برای YOLOv5 (و در کل الگوریتم یولو) به حساب میاد.

فاز سوم: جمع‌آوری داده‌های مناسب برای پروژه و آموزش مدل

من همیشه در پروژه‌های هوش مصنوعی، علم داده، یادگیری ماشین و … یک حرف ثابت رو تکرار می‌کنم. اون حرف چیه؟ این که جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ مورد استفاده در پروژه، سخت‌ترین بخش کاره. در این پروژه هم همینطور بود. اولین گامی که داشتم این بود که بیام و خود پروژه رو فازبندی کنم. چطوری؟ اینطوری که بیام کار رو بخش به بخش ببرم جلو و برای هربخش، جدا پلن بچینم. به همین خاطر به چند بخش ریز تقسیمش کردم که دقیقا بن‌بستم در یکی از این بخش‌ها بود.

• بخش اول – تشخیص اعداد فارسی: در این بخش تا حد زیادی تنبلی کردم و به جای استخراج اعداد از متون، با استفاده از زرنویس و چند فونت فارسی آزاد، حدود صدتا تصویر که در هر کدوم اعداد ۴-۵ رقمی بودند تولید کردم. بعد از اون، اعداد رو لیبل کردم و بعد از لیبل کردن اون‌ها، رفتم سراغ ترین کردن مدل YOLOv5 با استفاده از داده‌ای که از اعداد به دست آورده بودم. این مدل خوب کار کرد، گرچه روی چندین فونت خاص خیلی خوب کار می‌کرد و روی چندین فونت اصلا کار نمی‌کرد. این موارد رو بعدتر در قسمت های آتی توضیح خواهم داد.
• بخش دوم – تشخیص حروف فارسی: این بخش، یکم چالشی‌تر شد. چطور؟ از اونجا که رندم تولید کردن کلمات فارسی که تمامی حالات حروف درشون باشه (مثلا هم ک توش باشه هم کـ هم ـکـ) کار آسونی نبود. به همین خاطر کاری که کردم چه بود؟ این بود که از دیتاست شتر (لینک) استفاده کردم و حدود ۱۰۰ تا تصویر رو جدا کردم و شروع کردم لیبل زدن و ترین کردن مدل. اینجا نتیجه بهتر بود و می‌تونست فونت‌های بیشتری رو تشخیص بده. گرچه در این مورد خاص، یک سری حروف مثل ث و ژ با دقت کمتری شناخته می‌شدند.
• بخش سوم – تشخیص بلاک‌های کلمات: دقیقا جایی که چالش داشتم، اینجا بود. لیبل زدن متون طولانی یکم دردسرش زیاد بود. به همین خاطر ابتدا اومدم متون رو «خط به خط» لیبل زدم و خط‌ها رو جدا کردم. بعد از اون با استفاده از Contour های موجود در عکس کلمات رو جدا کنم و به مدل تشخیص حروف بدم که خب اون هم خودش یکم داستان‌های خاص خودش رو داشت. به هرحال، تا اینجای کار، مدل تشخیص اعداد و حروف به خوبی کار می‌کرد و نیاز بود این اتفاق هم بیفته. اما خب متاسفانه این اتفاقه افتادنش یکم سخت بود. نمی‌گم ناممکن اما خب سخته. به همین خاطر، فعلا پروژه در همین مرحله hold شده.

جمع‌بندی و نتایج پروژه

در نهایت ببینیم چه چیزهایی الان داریم و چه چیزهایی نداریم؟ تا نتایج پروژه رو بتونیم بهتر و بهتر و بهتر بررسی کنیم 😁 اول از همه ببینیم چیا رو داریم؟ خب در حال حاضر دو مدل خوب برای تشخیص اعداد و حروف فارسی داریم. این مدلها دارن با دقت‌های خوبی کار می‌کنن اما نیاز دارند که یکم بهتر بشن (یعنی در اینجا نیاز داریم که کمی Fine Tuning روی مدل‌های فعلی یا مدل‌های YOLOv5 و … انجام بدیم) و مدلی برای تشخیص خط و کلمه داریم که درست کار نمی‌کنه. در واقع بخواهیم بهتر ببینیم: چیزی که داریم تشخیص نسبتا با دقت حروف و اعداده و چیزی که نداریم تشخیص کلمات به صورت بلاکه.

کارهای آینده

در این بخش بهتره به این فکر کنیم که چه کارهایی در آینده میشه برای بهبود این پروژه انجام داد. در لیست زیر به این مسائل می‌پردازیم که دقیقا چه کارهایی لازمه انجام بشه.

• تغییر مدل: یا نوشتن مدل از بتدا با روش‌های Probabilistic یا استفاده از متدهای Instance segmentation
• تشخیص بهتر بلاک‌های کلمات و شماره (یا با استفاده از Object Detection یا استفاده از سایر متدها)
• اضافه کردن هسته این کار به یکی از OCR های مشابه مانند EasyOCR یا PaddleOCR

سخن نهایی

در پایان باید از شما بابت زمانی که گذاشتید و این متن نسبتا بلند بالا رو خوندید، متشکرم. در حال حاضر، شما می‌تونید کدهایی که برای این پروژه نوشتم رو اینجا بخونید و اگر لازم بود، کمکی به پروژه کنید. اگر هم نه که می‌تونید از مدل‌ها و دفترچه‌های ژوپیتری که قرار دادم استفاده کنید. همچنین، اگر دوست دارید مطالبی مشابه این وبلاگ بخونید می‌تونید به ویرگول من (لینک) مراجعه کنید.

مدتی پیش بود که در همین وبلاگ، در مورد خودروهای خودران نوشتم (لینک) و بعدتر حتی در مطلب ایده‌هایی برای پروژه‌های بینایی ماشین، در موردش صحبت کردم. چند وقت پیش، ویدئوهای زیادی از افرادی دیدم که در سال‌های گذشته، خودروی خودران خودشون رو ساختند. چیزی که نظرم رو جلب کرد، این بود که این پروژه‌ها عمدتا تبدیل خودروهای اسباب‌بازی به خودروی خودران بود. نتیجتا تصمیم گرفتم تا روی موضوع کمی بیشتر فکر کنم و شروع کنم به طراحی پروژه خودروی خودران خودم.

بعد از چند هفته تحقیق و تفحص، اول تصمیمم بر این بود که یک ماشین کنترلی تهیه کنم و شروع کنم روی اون کار کردن. ولی موضوعات مهمی اینجا مطرح می‌شدند. اولین و مهم‌ترین موضوع – که پیش‌تر هم بهش برخورده بودم – این بود که ماشین‌های کنترلی، عموما شاسی بزرگ و قوی ندارند و چیزی که من نیاز داشتم، یک شاسی بزرگ برای جا دادن وسایلی بود که نیاز داشتم. به همین خاطر مدتی باز تحقیق کردم که چه چیزی می‌تونم تهیه کنم که این مشکل رو نداشته باشه؟ بعد از اون در مورد درایور موتور نیاز بود تحقیق کنم. بعد از این موضوعات، این که چطور مدل هوش مصنوعی رو روش مستقر کنم و … . در ادامه این مطلب، قراره با هم بخش رباتیک (مکانیکی و الکترونیکی به طور خاص) رو بررسی کنیم و بعد بریم سروقت بخش نرم‌افزاری ماجرا 🙂

شاسی مورد نیاز

پس از این که تصمیم گرفتم حتما یک پروژه خودروی خودران داشته باشم، یکی از مواردی که بهش خیلی فکر می‌کردم، این بود که حتما یه شاسی مناسب تهیه کنم. اول، همونطوری که ابتدای مطلب گفتم، به ماشین‌های کنترلی اسباب‌بازی فکر می‌کردم. ماشین کنترلی، یک سری ویژگی خوب داره. مثل چی؟ مثل این که موتورها روش سوار شدند، احتمالا درایور مناسب موتور داره، جا باتری داره و … . اما خب این هم باید در نظر گرفت که برد کنترل ماشین پیشاپیش متناسب با همون شاسی خودش ساخته شده و نمیشه خیلی هم دستکاریش کرد.

مورد بعدی که بهش فکر می‌کردم، این بود که شاسی رو از بیخ و بن بسازم. حقیقت اینه که ساخت شاسی، بیش از اندازه پروسه مکانیکی و وقت‌گیریه. بخصوص این که تجربه زیادی در اون زمینه خاص ندارم و نیاز بود که حجم زیادی آزمون و خطا صورت بگیره. مهم‌ترین ویژگی خودروی خودران برای من، این بود که قابلیت کنترل از راه دور داشته باشه و همچنین بتونیم روی اون، یک مدل هوش مصنوعی سوار کنیم. به همین خاطر، تصمیم گرفتم که یک شاسی آماده ربات بخرم. شاسی‌ای که خریداری کردم، یک شاسی برای ربات‌های دانش‌آموزی بود که از پاساژ عباسیان (واقع در خیابان جمهوری تهران) خریداری شد.

بعد از خرید شاسی، نیازمند این بودم که موتور رو به شکلی راه بندازم. راهی که خود آقای فروشنده پیشنهاد می‌کرد این بود که از یک ترانزیستور به همراه باتری‌های معمولی استفاده بشه، اما ترجیح من این بود که از یک درایور خوب استفاده کنم که در بخش بعدی، در موردش توضیح خواهم داد.

درایور موتور

وقتی از موتورهای DC و بخصوص موتورهای Brushed استفاده می‌کنیم، نیازمند درایور هستیم (اگر براتون سواله که چرا، می‌تونید این ویدئو رو ببینید). به همین جهت، چیزی که نیاز داشتم یک درایور مناسب برای چنین موتوری بود. تصمیم من این شد که از L298N استفاده کنم. این درایور رو یادمه که در درس ریزپردازنده بهمون درس داده بودند و گزینه آشنایی برام بود. علاوه بر این، چندتایی از این درایور در وسایل الکترونیکیم داشتم. پس همه چیز تحت کنترل بود و کل مجموعه رو شروع کردم سوار کردن. اما مساله مهم دیگر چی بود؟ درسته؛ کنترل از راه دور 🙂

کنترل از راه دور

برای کنترل از راه دور، امکان این بود که از رادیو یا مادون قرمز استفاده بشه. همونطوری که در ماشین‌های کنترلی اسباب بازی این اتفاق می‌افتاد. اما می‌خواستم که پروژه کمی بهتر و باحال‌تر بشه، به همین خاطر تصمیم گرفتم که این کنترل رو از طریق وای‌فای انجام بدم. به همین خاطر هم یک ماژول NodeMCU ESP8266 رو از گنجه بیرون کشیدم و شروع کردم به سیم‌کشی. اما نکته این بود که از گذشته در یادم مونده بود که این ماژول خاص، ولتاژ خروجی بالایی نداشت و نیازمند کمی تغییر بود. برای این که این مشکلات دوباره پیش نیان، کمی در مستندات خود ماژول چرخ زدم و آموزش‌های مربوط به راه‌اندازی موتور رو خوندم.

بعد از این که موتور با موفقیت راه‌اندازی شد، چندین تابع نوشتم که عملیات جلو، عقب، چپ، راست رو داشته باشه. یک تابع دیگر هم نوشتم که همزمان موتورها رو خاموش کنه. بعد از اون، یک وب‌سرور کوچک روی ESP راه انداختم که اون توابع رو اجرا کنه و موتورها رو بچرخونه. بعد از این که این موارد رو تست کردم یک سری باگ ریز داشتم که رفعشون کردم. در نهایت، تصمیم گرفتم که منبع قدرت موتورها و ماژول رو جدا کنم و به همین خاطر یک پاوربانک کوچک هم به این ترکیب اضافه شد.

بعد از کنترل از راه دور، چیزی که باقی می‌مونه، اینه که چطور می‌تونیم ورودی تصویری رو تهیه کنیم. به هرحال همونطوری که قبل‌تر توضیح داده بودم، خودروی خودران نیازمند اینه که ورودی رو از محیط بگیره. ماژول ESP به این راحتیا به دوربین متصل نمیشه، بشه هم ران کردن یک مدل و سیستم هوش مصنوعی روش به شدت کند و سخت خواهد بود. به همین خاطر، تصمیم گرفتم که هوش مصنوعی رو جای دیگه سوار کنم و دوربین صرفا داده رو به اون سیستم ارسال کنه.

دوربین

همونطور که در بخش قبلی گفتم، به ESP8266 به این راحتیا نمیشه دوربین متصل کرد. نتیجه این شد که تصمیم گرفتم از یک گوشی اندرویدی استفاده کنم. اول کمی در فروشگاه‌های اینترنتی و … جست و جو کردم و دنبال گوشی‌های اندرویدی ارزون قیمت گشتم. اما یادم افتاد که گوشی قبلی خودم یعنی Samsung Galaxy J7 ای که دارم، دوربین خوبی داره. گذشته از اون، میشه با استفاده از Droid Cam و نرم‌افزارهای مشابه، تصویر رو به کد پایتونی فرستاد و اونجا پردازش‌های لازم رو روش انجام داد.

برای سوار کردن گوشی موبایل هم یک پایه دوربین قدیمی رو برداشتم، پایه‌هاش رو جدا کردم و سپس پایه و گوشی رو همراه هم روی شاسی چسبوندم. در حال حاضر، بخش سخت‌افزاری خودروی خودران، کاملا آماده‌ست!

در آینده چه خواهیم خواند؟

بخش بزرگی از پروژه خودروی خودران من، مربوط به سخت‌افزارش بود چرا که داشتم این قسمت رو هم خودم طراحی و پیاده‌سازی می‌کردم. نتیجه این شد که این مورد خیلی طول کشید (چندین هفته مطالعه، چند ماه تهیه ابزارها و یکی دو هفته هم سوار کردن قطعات روی هم) و خب فازهای نرم‌افزاری – که به نظر خودم جذاب‌ترین قسمت‌های این کار هستند – هنوز باقی ماندند. نخستین فاز اینه که کد پایتونی نوشته بشه که بتونه تصویر رو از Droid Cam بخونه و به ما نمایش بده.

علاوه بر اون، نیازمند فرایندی برای تصویربرداری از محیط هستیم. پس از انجام این دو مورد، نیاز داریم که یک سیستم هوش مصنوعی آموزش بدیم که درست و حسابی مسیر رو تشخیص بده. بعدش کافیه سیستم هوش مصنوعیمون رو طوری تغییر بدیم که به صورت کاملا خودکار به ESP وصل شه و درخواست‌هاش رو به اون بفرسته و خودروی ما رو به حرکت دربیاره!

از این که وقت گذاشتید و این مطلب رو خوندید، ازتون متشکرم. برای کسب اطلاعات بیشتر و جزییات جذاب‌تر، لطفا منتظر قسمت دوم این مطلب باشید.

دقیقا دو هفته پیش، در نسخه انگلیسی وبلاگ در مورد YOLOv5 نوشتم (لینک) و توضیح دادم که چرا این مدل هوش مصنوعی برای تشخیص اشیاء رو دوست دارم (و حتی چرا شما باید دوستش داشته باشید) و خب طبیعتا دوست داشتم یک پروژه خیلی خیلی ساده و در عین حال باحال هم با این مدل انجام بدم.

ایده‌های زیادی در سر داشتم. برای مثال ایده بازی Red Light – Green Light که در سریال اسکوییدگیم همه دیدیم. اما این ایده علیرغم خوب بودنش، آنچنان کاربردی نبود. پس تصمیم من برآن شد که یک نرم‌افزار دیگر توسعه بدم. نرم‌افزاری که هم چالش داشته باشه، هم در نهایت یک کاربرد درست ازش بشه درآورد.

نمی‌دونم شما یادتونه یا نه، اما نرم‌افزار سیمبولب، دروانی خیلی خاص و معروف شد. به همین خاطر، تصمیم من هم این شد که سیمبولب رو دوباره بسازم و بعد از این که نتایج مورد نظرم رو گرفتم در موردش وبلاگ بنویسم. پس این شما و این ماجرایی که من داشتم تا این نرم‌افزار رو بسازم.

گام اول: طرح مساله

در هر پروژه‌ای، اولین گام اینه که مطرح کنیم چه مشکلی رو باید حل کنیم. یا به قول دنیل کوهن Look for the pain. خب دردی که ما اینجا به دنبال حل کردنش بودیم، چی بود؟ این که بسیاری از دانش‌آموزا و دانشجوها سر ریاضی عمومی یا Calculus مشکل دارند. این مشکل ریشه‌ش کجاست؟ برای من شخصا مهم نیست که این ریشه رو بررسی کنم (البته به معنای این نیست که نظری در موردش ندارم، اما از حوصله این مطلب خارجه).

حالا درد این که بسیاری از دانشجوها و دانش‌آموزها مشکل دارند، چطور میشه براشون یک مسکن خوب تجویز کرد؟ بعنوان یک مهندس هوش مصنوعی، یا بهتر بگم مهندس بینایی ماشین در ذهنم این ایده چرخید و اون این بود که:

یک نرم‌افزار هوش مصنوعی وجود داشته باشه که از روی عکس مساله، پاسخ نهایی یا راه‌حل رو به افراد بده.

و این پروژه، در نظر پروژه بسیار بسیار بزرگی بود اما در نهایت، پروژه ساده‌ای شد. در ادامه، در راهی که طی شد توضیح خواهم داد.

گام دوم: انتخاب ابزار

گام دوم برای من، انتخاب ابزار بود. اول از همه می‌خواستم برم سراغ OCR های آماده برای تشخیص مسائل پارامتری مثل x و y و … . اما بعد دیدم که اینجا علاوه بر حروف و اعداد، نشانه‌ها هم هستند. ضمن این که به شکلی باید توان و … هم تشخیص داد. پس کمی پروژه رو نگه داشتم تا به ابزارها فکر کنم.

بعد از مدتی تحقیق و تفحص، به دارک‌نت رسیدم که برای ترین کردن YOLOv3 و YOLOv4 استفاده میشه و خب دارک‌نت مشکلات زیادی هم با خودش به همراه داره. برای مثال کاملا در سی‌پلاس‌پلاس نوشته شده و روی سیستم‌های مختلف باید از نو کامپایل بشه. با CPU درست کار نمی‌کنه. کامپایل کردنش روی مک یا ویندوز دردسره و انتقال دادنش به Google Colab هم می‌تونه تا حد زیادی مشکل‌ساز بشه.

بعد از اون الگوریتم YOLOv5 رو کشف کردم. تقریبا همه مراحل کاملا پایتونی پیش می‌رفت و این عالی بود. کم کم دیدم که میشه بعد از ترین کردن قضیه، از pytorch هم استفاده کرد و اشیاء رو تشخیص داد و از اون بهتر این بود که در تشخیص اشیاء، می‌شد خروجی pandas هم گرفت که مختصات شیء مورد نظر به همراه لیبلش در اون data frame خاص موجود بودند. پس به این شکل تشخیص این که ما با چه چیزی روبرو هستیم هم ساده‌تر از گذشته می‌شد.

وقتی این ابزار رو با چند چیز مختلف تست کردم، نوبت این رسید که در این پروژه حتما ازش استفاده کنم. اما این تمام ماجرا نیست. دقیقا وقتی که سمت OCR ماجرا هندل می‌شد، یک بحث خیلی مهم می‌موند. بحث این که چطوری باید مساله حل بشه؟ برای حل مساله هم از Wolfram Alpha گفتم کمک می‌گیرم.

خب حالا نوبتی هم باشه، نوبت اینه که داده‌های مورد نیاز رو جمع کنیم. قبل‌تر در مورد راه‌هایی که شما می‌تونید برای جمع‌آوری داده استفاده کنید، صحبت کردم و می‌تونید از اینجا بخونیدش.

گام سوم: جمع‌آوری داده

برای جمع‌آوری داده‌ها، نیازمند این بودم که روی چند سطح مختلف (وایت‌برد، کاغذ A4 و همچنین کاغذ خط‌دار) و با چند دست‌خط مختلف، مسائل ریاضی رو بنویسم. بعد از نوشتن مسائل ریاضی، از دوستانم خواهش کردم که روی صفحات مختلف و همچنین وایت‌برد، مسائل ریاضی رو بنویسند.

بعد از این که مسائل ریاضی رو روی این سطوح و با دست‌خط‌های مختلف داشتم، نوبت عکاسی ازشون بود. از هر بار نوشتن، چندین عکس از چند زاویه گرفتم. چرا که زوایای مختلف باعث میشن توزیع نور هم در تصاویر یکسان نباشه و این خودش یک مرحله data augmentation رو برای من کاهش می‌داد.

حالا یه حجم زیادی داده دارم، باید بعدش چی کار کنم؟ پاسخ ساده‌ست. الان زمانیه که ما وارد مرحله پیش‌پردازش داده میشیم.

گام چهارم: پیش‌پردازش داده

بعد از این که ما داده‌های مورد نیاز خودمون رو جمع کردیم، نیازمند اینیم که داده رو پیش‌پردازش کنیم. به طور کلی، پیش‌پردازش داده به پروسه‌ای گفته میشه که در اون قراره داده ها تمیز بشن، تغییر کنند (یا به قولی data augmentation رخ بده)، برچسب زده بشن و داده‌های غیرلازم (یا همون نویز) دور ریخته بشه.

اولین مرحله برای من اینجا، تکه تکه کردن عکس بود. شاید فکر کنید که برای تکه تکه کردن عکس، از ابزار خاصی استفاده کردم یا کدی زدم. باید بگم که خیر، ابزارم دقیقا ادوبی فتوشاپ و ابزار Slice بود. بعدش با قابلیت save for web آمدم و عکس‌های قطعه‌قطعه شده رو ذخیره کردم. پس از ذخیره نهایی عکس‌ها، نیاز بود که عکس‌ها برچسب زده بشن.

برچسب‌ها، در مرحله آموزش مدل، به ما کمک می‌کنند که اشیاء رو در تصاویر پیدا کنیم. این برچسب‌ها در مراحل بعدتر به کمک ما میان تا بتونیم مسائل یافت شده رو به ولفرام‌آلفا بدیم تا برامون حلش کنه. پس لازم بود که این اتفاقات بیفته.

گام پنجم: آموزش مدل YOLOv5

و اما گام یکی مونده به آخر دقیقا این بود که مدل آموزش داده بشه. آموزش این مدل با pytorch به شدت سرراست و راحته و کلش اجرا کردن یک دستور در ترمیناله. باز با این حال، مشکلات عدیده‌ای داشتم. برای مثال روی لپتاپ شخصی چون GPU مناسب نداشتم، آموزش به شدت طولانی می‌شد. آموزش رو به Google Colab منتقل کردم و چون پلن رایگان داشتم، اونجا هم یک سری داستان جدیدتر پیش آمد. اما بهرحال هرطور که شد، مدل آموزش داده شد و نتایج خوبی هم ازش گرفتم.

در مورد آموزش مدل و نحوه کار اون به زودی محتوای آموزشی جدیدی تولید خواهد شد که به تفصیل در اون توضیح میدم چطور می‌تونید YOLOv5 رو خودتون آموزش بدید و باهاش کار کنید. در حال حاضر، توضیح مراحل آموزش تا حد زیادی از حوصله این پست وبلاگ خارجه.

و گام نهایی: آزمایش مدل و نوشتن رابط ولفرام آلفا

پس از این که مدل آموزش داده شد، نیاز بود چندین خط کد پایتون نوشته شه برای چند منظور. اول این که وزن‌هایی که لازم بود از مدل آموزش‌داده‌شده، لود کنه. دوم این که یک عکس رو از ورودی بگیره و مراحل inference رو روش انجام بده و در نهایت، اگر کاربرخواست اون رو بفرسته به ولفرام آلفا و مرورگر رو براش باز کنه.

برای این مرحله، برخلاف باقی مراحل وقت زیادی نذاشتم ولی با این حال کدش (بدون وزن‌ها) در گیت‌هاب شخصی من موجوده و می‌تونید نگاهی بندازید. البته که به زودی گیت‌هاب بروزرسانی میشه و شما قادر خواهید بود که وزن‌ها رو هم دانلود کنید. اما فعلا وزن‌ها در دسترس نیستند.

در نهایت هم برای این که عملکرد قضیه رو ببینید، این ویدئو کوتاه رو می‌تونید تماشا کنید که هم inference رو تست می‌کنیم هم حل مساله با ولفرام رو:

جمع‌بندی و مشکلات این نرم‌افزار

این پروژه به عنوان یک پروژه تفریحی، واقعا تفریح خوب و سالمی بود و کلی یادگیری برای من داشت. یادگیری دقیق‌تر و عمیق‌تر YOLOv5، یادگیری دقیق‌تر و عمیق‌تر PyTorch و از همه مهم‌تر درگیر شدن با چند مساله و به قولی، دردهای دنیای واقعی. از نتیجه کاملا راضی بودم و هستم، اما فکر نکنم در آینده این پروژه خیلی برام راضی‌کننده باشه.

احتمالا بعد از مدتی به این پروژه برگردم و بزرگترین مشکلش – یعنی شباهت زیاد ورودی‌ها به هم – رو طور دیگری هندل کنم. برای این که ببینیم یه چیزی در پوزیشن توان یه چیز دیگه قرار گرفته یه چاره‌ای بیاندیشم و … . خلاصه که راه برای بهبودش زیاده و این بهبود‌ها رو شخصا پیگیر هستم که در این پروژه اعمال کنم. شاید هم لازم باشه داده ورودی رو افزایش داد یا حتی مدل مورد استفاده رو عوض کرد.

در نهایت، از شما بابت وقتی که برای خوندن این مطلب گذاشتید، ممنونم. امیدوارم که این مطلب مفید واقع شده باشه و به دردتون خورده باشه. ضمن این که اگر به این تیپ مسائل و مطالب علاقمند هستید، می‌تونید من رو در ویرگول هم دنبال کنید و اونجا هم مطالبم رو بخونید. اگرچه در ویرگول عمده مطالبم مرتبط با بیزنس، موفقیت و ایناست.

در نهایت از شما خواهش می‌کنم که اگر این مطلب براتون مفید بود، یک قهوه به انتخاب خودتون مهمانم کنید تا موقع نوشیدن قهوه به یادتون باشم و از این دست مطالب، بیشتر تولید کنم.

مدتی میشه که در جامعه بینایی ماشین، دارم به صورت خیلی جدی در مورد بینایی‌ماشین و ملزوماتش، تولید محتوا می‌کنم. از همین رو، تصمیم گرفتم که در قالب این پست وبلاگی، در مورد این که بینایی ماشین چیه و کجا کاربرد داره و چرا باید بلدش باشیم و از کجا باید شروع کنیم؛ بنویسم.

این مطلب، اصلا و ابدا قرار نیست «آموزش» باشه و همونطوری که ابتدای مطلب گفتم، صرفا «نقشه راه» برای شماست.

بینایی ماشین چیه؟

بینایی ماشین در واقع یکی از شاخه‌های علوم کامپیوتر محسوب میشه که هدفش، اینه که پردازش و درک تصاویر دیجیتال رو ساده‌تر کنه. بینایی ماشین در ترکیب با هوش مصنوعی، رباتیکز و سایر شاخه‌های مرتبط با علوم و یا مهندسی کامپیوتر، می‌تونه به بهبود زندگی افراد کمک شایسته‌ای کنه.

شاخه‌های زیادی برای بینایی ماشین داریم اعم از تشخیص چهره، تشخیص متن، خواندن نویسه‌های نوری (OCR)، واقعیت افزوده، واقعیت مجازی و … . هرکدوم از این شاخه‌ها، تخصص‌های خاص خودش رو می‌طلبه که در ادامه مطالب بهش خواهیم پرداخت.

کجا کاربرد داره؟

کاربردهای بینایی ماشین، می‌تونه در بسیاری از جاها باشه. نمونه‌ش مثلا همین پروژه‌ای که من زده بودم:

همونطور که می‌بینید، این پروژه برای اندازه‌گیری اشیاء مختلف با کمک بینایی ماشین ساخته شده بود. همچنین، یک پروژه دیگر این بود که حروف اشاره (که مورد استفاده ناشنوایانه) رو تشخیص میداد. در دنیای امروز تقریبا در هر جایی که کوچکترین استفاده‌ای از تصویر میشه، مثل ویرایش و ساخت تصویر؛ تشخیص اقلام درون تصویر و …؛ بینایی ماشین داره در ابعاد وسیعی استفاده میشه.

چرا باید بلدش باشیم؟

بایدی وجود نداره. یادگیریش به عنوان یک مهارت، کاملا میتونه شما رو به یک پروژه خفن، کار یا پول نزدیک کنه. حتی اگر قصد ندارید در این زمینه کار کنید هم می‌تونید با یادگیری بینایی ماشین به سادگی برای خودتون یک تفریح سالم بسازید.

از کجا شروع کنیم؟

خب مهم‌ترین بخش این مطلب دقیقا همینجاست که قراره با هم یاد بگیریم که چه پیش‌نیازهایی برای یادگیری بینایی ماشین وجود داره. هر پیش‌نیاز رو با هم کمی بررسی خواهیم کرد 🙂

• برنامه‌نویسی پایتون: از اونجایی که پایتون زبان ساده‌ایه و اکثر آدمها دنبال یادگیریشن (و این یعنی منابع آموزشی خیلی خوبی براش هست) بهتره که پایتون رو تا حد خوبی یاد بگیرید. حد خوب، یعنی حدی که شما بتونید یک نرم‌افزار ساده ولی کاربردی رو باهاش توسعه بدید (مثلا یه ماشین حساب یا چیزی مشابه اون).
• مقدمات یادگیری ماشین: بینایی ماشین به شکلی یکی از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی محسوب میشه. این نشون میده که اگر شما به الگوریتم‌ها و تئوری یادگیری ماشین و … آشناییت کافی داشته باشید، می‌تونید در این فیلد هم پیشرفت قابل توجهی کنید. گذشته از این، یادگیری ماشین می‌تونه بهتون در «هوشمندسازی» بیشتر نرم‌افزارهای بینایی ماشین کمک کنه.
• آشنایی مختصر با جاوا یا سی++: از اونجایی که پایتون یک زبان مفسری محسوب میشه، ممکنه خیلی‌جاها (مثلا در یک برد آردوینو) نتونیم مستقیم ازش استفاده کنیم و همچنین استفاده ازش پیچیدگی خاصی به همراه داشته باشه؛ بهتره یک زبان سطح پایین‌تر مثل سی++ هم کمی آشنا باشیم. همچنین اگر قصد این رو دارید که اپلیکیشن تلفن همراه بنویسید که از بینایی ماشین استفاده می‌کنه، بد نیست دستی هم در جاوا داشته باشید.
• آشنایی با سخت‌افزارها و سیستم‌های نهفته (Embedded Systems): یکی از کاربردهای عظیم بینایی ماشین، فعالیت‌های Surveillance می‌تونه باشه (البته این که این فعالیت‌ها بد یا خوب هستند بحث جداییه). یکی از نمونه‌هاش می‌تونه «سیستم حضور و غیاب با تشخیص چهره» باشه، یا حتی «دفترچه تلفن هوشمند» و … 🙂 به همین دلیل، بد نیست که کمی با سیستم‌های نهفته و سخت‌افزارهایی مثل Jetson Nano و Raspberry Pi آشنایی داشته باشید.
• آشنایی با لینوکس: این واقعا نیاز به توضیح خاصی نداره، روایت داریم اگر لینوکس بلد نیستی، برنامه‌نویس نیستی 🙄

لیست بالا به شما کمک می‌کنه که محکم‌تر در زمینه بینایی ماشین، قدم بردارید. هرجاش رو که بلد نباشید می‌تونید با جستجو پیداش کنید و یاد بگیرید و از یادگیری، لذت ببرید 🙂

سخن آخر

از این که وقت گذاشتید و این مطلب رو خوندید ممنونم. در آینده، در قالب پست‌های وبلاگ در مورد پروژه‌های بینایی ماشین و سایر پروژه‌های باحال، صحبت خواهم کرد. امیدوارم که این مطلب مفید فایده واقع شده باشه و وقتی که براش گذاشتید ارزشش رو داشته باشه.

خیلی از افرادی که این روزها، میخوان پروژه‌هایی در حوزه‌های مختلف هوش مصنوعی مثل یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، علوم داده و … انجام بدن یک گلوگاه بسیار بزرگ دارند و اون «داده» است. خیلی‌ها واقعا نمی‌دونن از کجا می‌تونن داده‌های مناسب پروژه‌هاشون به دست بیارن. در این مطلب، قراره که این موضوع رو پوشش بدم.

منابع مناسب داده برای پروژه‌های شما

در این بخش، با هم چندین منبع مناسب برای پیدا کردن داده رو بررسی خواهیم کرد. فقط قبل از هرچیز این رو بگم که این منابع می‌تونن تغییر کنن در طول زمان پس هرچه که در این مطلب بیان شده رو در مرداد ۱۴۰۰ معتبر بدونید و اگر مدتی بعد از انتشار این مطلب دارید مطالعه‌ش می‌کنید، با جست‌وجو و پرس‌وجو در مورد این منابع، اطلاعات به‌روزتر دریافت کنید.

Kaggle

وبسایت کگل، یک محیط تقریبا مشابه شبکه‌های اجتماعی برای دانشمندان داده و متخصصین هوش مصنوعی به حساب میاد. در این وبسایت شما می‌تونید مجموعه داده (Dataset) های خوبی رو پیدا کنید. همچنین، می‌تونید کارهایی که ملت روی اون داده‌ها انجام دادن رو در قالب Kaggle Kernel (به نوعی همون جوپیتر نوت‌بوک خودمون) ببینید و یا کارهای خودتون هم به اشتراک بذارید.

برای دسترسی به کگل، می‌تونید روی این لینک کلیک کنید.

Academic Torrents

این وبسایت هم وبسایت جالبیه (و به نوعی مرتبط با بخش بعدی). در واقع هر حرکت آکادمیکی که زده شده و اطلاعاتش هم همزمان منتشر کردند رو در خودش داره. چرا؟ چون جست و جو در محتوای آکادمیک نسبتا سخته و این وبسایت اون کار رو براتون راحت کرده. همچنین یک بخش خوبی برای مجموعه‌داده (لینک) هم در این وبسایت در نظر گرفته شده.

برای دسترسی به این وبسایت، می‌تونید از طریق این لینک اقدام کنید.

وبسایت دانشگاه‌ها

همونطوری که در بخش قبلی گفتم، بسیاری از دانشگاه‌ها (و در کل، فضاهای آکادمیک) تحقیقات زیادی انجام میدن و داده‌های اون تحقیقات رو هم معمولا منتشر می‌کنن. چرا که یکی از اصول مطالعات آماری، اینه که داده‌ها به صورت شفاف منتشر بشن (شاید دلیلش اینه که بعدها، یکی بخواد خودش اون آزمایش و مطالعه رو تکرار کنه و …).

به همین خاطر، وبسایت دانشگاه‌ها – چه ایرانی و چه خارجی – می‌تونه محل خوبی باشه برای مراجعه و پیدا کردن داده‌های خوب برای مطالعه.

دیتاست‌های متن‌باز شرکت‌ها

بسیاری از شرکت‌های بزرگ مثل گوگل، فیسبوک، آمازون و …، میان و حجم خوبی از داده‌هایی که قبل‌تر در تحقیقاتشون استفاده کردند رو به صورت اوپن‌سورس، منتشر می‌کنن. پیدا کردن این دیتاست‌ها هم اصلا کار سختی نیست.

برای مثال، در این لینک می‌تونید دیتاست‌های گوگل رو ببینید. یکی از نمونه‌هایی که خود گوگل اینجا مطرح کرده، دیتاست مرتبط با بیماری کووید-۱۹ است. (لینک)

چرا این شرکت‌ها، دیتاست‌ها رو منتشر می‌کنن؟ باز هم میگم دقیقا به همون دلیلی که دانشگاه‌ها منتشر می‌کنن. شاید افراد یا سازمان‌هایی باشن که بخوان تحقیقات و مطالعات رو برای خودشون تکرار کنند و یا نتیجه آزمایشات و … رو صحت‌سنجی کنند.

خزیدن (Crawling) صفحات وب

خب، بعضی وقتا هم داده‌ای که ما نیاز داریم، توسط شرکت‌ها یا دانشگاه‌ها منتشر نشده. پس در این حالت چه کار می‌کنیم؟ اگر داده مورد نظر، در اینترنت موجود باشه، می‌تونیم یک خزنده (Crawler) بسازیم و با اون کارمون رو پیش ببریم.

در بسیاری از زبان‌های برنامه‌نویسی و چارچوب‌هاشون، ابزارهای بسیار خوبی برای کراول کردن صفحات وب وجود داره. یکی از بهترین نمونه‌هاش میتونه BeautifulSoup در پایتون باشه. در مطالب بعدی، احتمالا با استفاده از این ابزار، یک خزنده برای وبسایت‌های مختلف خواهیم نوشت.

دوربین، میکروفن، حرکت!

اگر داده‌های مورد نیاز ما حتی به شکلی که بتونیم کراول کنیم موجود نبود چی؟ ساده‌ست. ابزارهای ورودی خوبی برای کامپیوتر وجود داره که می‌تونه بهمون کمک کنه تا داده مورد نظر رو جمع‌آوری کنید.

گذشته از این، دوربین تلفن‌های همراه، می‌تونه منبع خوبی باشه برای جمع آوری تصاویر(پروژه‌های بینایی ماشین و …)، میکروفن‌های استودیویی برای دریافت صدا خوبن. اگر نیاز به دیتایی مثل گرما یا رطوبت نیاز دارید، طراحی مداری که این داده رو از محیط بخونه و روی دیتابیس خاصی ذخیره کنه کار سختی نیست.

جمع‌بندی

پروژه‌های هوش مصنوعی به ذات سخت نیستند. چیزی که اونها رو سخت می‌کنه، همین دیتای ورودی و تمیزکاری و مرتب کردنشه. بعضی وقتا داده‌های ما کم هستند و ما مجبور خواهیم شد که Data augmentation انجام بدیم. بعضی وقتا ممکنه نویز به قدری زیاد باشه که اصلا مرحله جمع‌آوری دیتا رو مجبور بشیم دوباره از نو انجام بدیم و … .

خلاصه هدف از این مطلب این بود که اگر پا در این عرصه گذاشتید، بدونید همیشه جایی هست که بتونید بدون مشکل، داده‌هایی رو دریافت و در پروژه‌تون استفاده کنید و از بابت نویز و …، خیالتون تا حد خوبی راحت باشه.