Давайте начнем с размышлений о том, каким может быть зрение. Большинство людей используют его для приготовления пищи, обхода препятствий, чтения дорожных знаков, просмотра видео и выполнения сотен задач. Зрение — это чувство с самой высокой пропускной способностью; он обеспечивает пожарную часть информации о состоянии мира и о том, как действовать в этом случае. По этой причине ученые-компьютерщики уже полвека пытаются дать компьютерное зрение, породив подполе компьютерного зрения. Его цель — дать компьютерам возможность извлекать высокоуровневое понимание из цифровых изображений и видео. Как известно каждому, у кого есть цифровая камера или смартфон, компьютеры уже действительно хорошо снимают фотографии с невероятной точностью и детализацией — на самом деле, намного лучше, чем люди.

Когда мы видим изображение выше, мы можем распознать бегущую группу людей. Эта способность людей распознавать изображения, которые мы видим, происходит в нашем мозгу, что является результатом миллионов лет эволюции.

Что такое компьютерное зрение?

По определению, компьютерное зрение — это подраздел искусственного интеллекта, цель которого — научить компьютеры смотреть на изображения и видео и «понимать» их.

Итак, когда мы видим изображение милой собачки, мы знаем, что это изображение милой собачки.

Но эта задача чрезвычайно сложна для компьютера, потому что пока мы видим изображение собаки, компьютер на самом деле видит массив целых чисел.

Итак, мы заставляем компьютеры видеть, как мы.

Одним из способов является использование Глубокого обучения.

Глубокое обучение — это метод машинного обучения, который позволяет компьютерам делать то, что естественно для нас при обучении на примерах.

Итак, давайте поговорим о компьютерном зрении, о некоторых продвинутых темах компьютерного зрения, о которых часто хотят узнать новички.

Обнаружение объектов:

Как вы понимаете, обнаружение объектов очень полезно для таких приложений, как самоуправляемые автомобили. Если автомобиль будет двигаться по дороге автономно, он должен уметь распознавать другие транспортные средства, светофоры, пешеходов, велосипеды и даже такие базовые вещи, как разметка полосы движения. Концепция автономного вождения применима не только к автомобилям, но и к грузовикам, беспилотникам, военным роботам и даже к пылесосам и системам наблюдения.

Еще одно огромное приложение — кухня. Проще говоря, роботы могут работать быстрее людей. Если они действительно могут выполнять работу, которую в настоящее время выполняют люди, например, собирать фрукты и еду. Лучше всего то, что роботы не устают.

Распознавание лиц:

Еще одним важным применением компьютерного зрения является распознавание лиц. Сегодня распознавание лиц помогает разблокировать телефон, в мобильных телефонах при съемке фотографий, в Facebook при попытке пометить друга, а в корпоративном мире эта технология может быть использована для того, чтобы вы могли войти в свое офисное здание.

Классификация изображений:

Это процесс идентификации объектов на изображениях. Хотя это действительно легко для нас, людей, это чрезвычайно сложные задачи для компьютера. Но компьютеры с глубоким обучением могут это сделать. Некоторые действительно удивительные способы классификации изображений на самом деле используются в ценных бумагах, например, идентификация лиц на кадрах с камер видеонаблюдения и даже в реальном времени в аэропорту. Другой пример классификации изображений относится к сфере здравоохранения и к тому, как она может идентифицировать опухоли при сканировании эндоскопии и биопсии.

Раскрашивание изображения:

Он в основном добавляет цвет к черно-белым изображениям. Однако добиться реального цвета черно-белого изображения крайне сложно. В изображении в градациях серого у него есть только один вид информации об изображении, а именно его интенсивность. Итак, для определения цвета каждого из этих пикселей в изображении получается каждый из пикселей черно-белым. Изображение имеет 313 различных цветовых вариантов на выбор. По сути, это самая большая проблема, которую пытается решить раскрашивание изображения. Таким образом, раскрашивание изображений используется для окрашивания черно-белых изображений, особенно старых черно-белых изображений.

Спасибо за чтение!