В последнее время было много разговоров о возможном использовании компьютерного зрения. Это технология, которая по большей части воспроизводит человеческое зрение и может проводить обширный анализ изображений. Однако многие люди, похоже, не уверены в разнице между компьютерным зрением и машинным обучением. Это понятно, учитывая, насколько широко обе технологии (машинное обучение компьютерного зрения) пересекаются.
И машинное обучение, и компьютерное зрение являются подмножествами искусственного интеллекта ИИ, что является широким словом, охватывающим широкий спектр технологий. В этом блоге мы сосредоточимся на различиях между машинным обучением и компьютерным зрением, которые требуют интерпретации визуальных входных данных.
Чтобы лучше понять, что каждая из этих технологий (машинное обучение, компьютерное зрение) приносит на стол, мы рассмотрим их определения, приложения и будущее, которое они несут.
Что такое машинное обучение и компьютерное зрение?
Техника, позволяющая заставить компьютеры работать без явного программирования, известна как машинное обучение. Самоуправляемые транспортные средства, распознавание голоса, успешный онлайн-поиск и значительно улучшенное понимание генома человека — все это стало возможным благодаря машинному обучению в последнее десятилетие. Машинное обучение сейчас настолько распространено, что вы, вероятно, используете его тысячи раз каждый день, даже не осознавая этого. Многие исследователи считают, что это наиболее эффективный способ приблизиться к ИИ человеческого уровня.
Компьютерное зрение, с другой стороны, является отраслью информатики, связанной с развитием компьютерных сетей, которые могут обрабатывать, интерпретировать и понимать визуальный ввод (изображения или видео) так же, как люди. Компьютерное зрение основано на обучении компьютеров тому, как интерпретировать и понимать изображения на уровне пикселей. Технически, машины используют сложные программные алгоритмы для извлечения визуального ввода, его обработки и интерпретации результатов.
Приложения машинного обучения в компьютерном зрении
В настоящее время технологии машинного обучения и компьютерного зрения обычно используются для создания мощных систем и алгоритмов, способных давать быстрые и точные результаты. Модели машинного обучения для приложений компьютерного зрения включают в себя машину опорных векторов (SVM), нейронные сети (NN) и вероятностные графические модели.
В разделах ниже мы рассмотрим несколько приложений компьютерного зрения, использующих модели машинного обучения.
Обработка изображений
Обработка изображений влечет за собой изменение или преобразование данных изображения для повышения качества изображения или извлечения важной информации. Дисциплина обработки изображений значительно продвинулась вперед: сложные алгоритмы машинного обучения и компьютерного зрения теперь используются для быстрого и точного анализа огромных наборов данных для обнаружения скрытых закономерностей.
В дистанционном зондировании, сельском хозяйстве, 3D-картографировании и других секторах используется обработка изображений ИИ.
Дрон с искусственным интеллектом
Еще одно высокоэффективное приложение компьютерного зрения, основанное на моделях машинного обучения, — это программное обеспечение для дронов, управляемое искусственным интеллектом. Программное обеспечение для дронов с искусственным интеллектом (ИИ) — это мощная и сложная технология, которая имеет широкий спектр применений в различных секторах, от аэрофотосъемки до моделирования и аналитики.
Сегментация изображений
Сегментация изображения, которой помогает компьютерное зрение, является следующим шагом в развитии методов обработки изображений. Этот метод уже произвел революцию в бизнесе и заложил основу для высокотехнологичного будущего. Этот метод также помогает технологической отрасли экспериментировать в более сложных областях, делая то, что раньше считалось чудом, практичным.
Аннотация к изображению
Аннотации изображений — это передовое и востребованное приложение компьютерного зрения и машинного обучения. Программное обеспечение для аннотирования изображений использует компьютерное зрение и методы машинного обучения для восприятия, интерпретации, анализа и сегментации отдельных элементов визуальных данных (видео и изображений). В результате пользователь может быстро и точно аннотировать фотографии большого размера.
Аннотирование изображений также является ценным инструментом для обучения систем искусственного интеллекта и машинного обучения. Как следствие, точность распознавания образов алгоритмами повышается, а качество результатов, получаемых алгоритмами машинного обучения или искусственного интеллекта, улучшается. Существует несколько фирм по маркировке данных, таких как Cogito и Anolytics.ai, которые могут предоставить высококачественные услуги аннотирования изображений для вашей модели ИИ.
Заключение
Подводя итог контрасту компьютерного зрения и машинного обучения, можно сказать, что обе эти визуальные технологии имеют большие перспективы в будущем. Технологии обеих этих систем машинного зрения развиваются каждый день, и ученые делают открытия для повышения качества и точности этих систем. Первоначально опубликовано в — Интересные модели машинного обучения для компьютерного зрения
