Недавнее преимущество вычислительной мощности позволило нам сделать далеко идущие шаги, чтобы заглянуть прямо в будущее с такими технологиями, как искусственный интеллект и машинное обучение.

Внедрение компьютерного зрения позволило нам добиться очень больших успехов в обнаружении объектов в реальном времени. Давайте посмотрим в этой статье, как компьютерное зрение поможет нам покорить будущее.

Компьютерное зрение - одно из самых горячих направлений исследований в области глубокого обучения на данный момент. Он находится на пересечении многих академических предметов, таких как компьютерные науки (графика, алгоритмы, теория, системы, архитектура), математика (поиск информации, машинное обучение), инженерия (робототехника, речь, NLP, обработка изображений) и т. Д.

Важные функции и использование компьютерного зрения

  • Распознавание лиц: Snapchat и Facebook используют алгоритмы распознавания лиц, чтобы применять фильтры и распознавать вас на фотографиях.
  • Поиск изображений: Google Images использует запросы на основе содержания для поиска релевантных изображений. Алгоритмы анализируют содержимое изображения запроса и возвращают результаты на основе наиболее подходящего содержимого.
  • Игры и управление. Отличным коммерческим игровым продуктом, использующим стереозрение, является Microsoft Kinect.
  • Наблюдение: камеры наблюдения повсеместно используются в общественных местах и ​​используются для обнаружения подозрительного поведения.
  • Биометрия. Отпечатки пальцев, радужная оболочка глаза и сопоставление лиц остаются одними из распространенных методов биометрической идентификации.
  • Умные автомобили: зрение остается основным источником информации для обнаружения дорожных знаков, световых сигналов и других визуальных элементов.

Основные области, в которых компьютерное зрение сделало огромный скачок:

Классификация изображений

Проблема классификации изображений выглядит следующим образом: учитывая набор изображений, которые все помечены одной категорией, нас просят предсказать эти категории для нового набора тестовых изображений и измерить точность прогнозов.

Исследователи компьютерного зрения разработали подход, основанный на данных, чтобы решить эту проблему. Вместо того, чтобы пытаться указать, как выглядит каждая из интересующих категорий изображений непосредственно в коде, они предоставляют компьютеру множество примеров каждого класса изображений, а затем разрабатывают алгоритмы обучения.

Самая популярная архитектура, используемая для классификации изображений, - это сверточные нейронные сети (CNN). CNN обычно начинаются со входного «сканера», который не предназначен для одновременного анализа всех обучающих данных.

Обнаружение объекта

Задача определения объектов в изображениях обычно включает вывод ограничивающих рамок и меток для отдельных объектов. Это отличается от задачи классификации / локализации тем, что классификация и локализация применяются ко многим объектам, а не только к одному доминирующему объекту.

Например, при обнаружении в автомобиле вы должны обнаружить все автомобили на данном изображении с их ограничивающими рамками.

Слежение за объектами

Отслеживание объектов относится к процессу отслеживания определенного интересующего объекта или нескольких объектов в данной сцене. У него традиционно есть приложения в видео и реальных взаимодействиях, где наблюдения производятся после первоначального обнаружения объекта. Теперь это критически важно для систем автономного вождения, таких как беспилотные автомобили от таких компаний, как Uber и Tesla.

Семантическая сегментация

Центральным в компьютерном зрении является процесс сегментации, который разделяет целые изображения на группы пикселей, которые затем можно маркировать и классифицировать.

В частности, семантическая сегментация пытается семантически понять роль каждого пикселя в изображении (например, это автомобиль, мотоцикл или какой-то другой тип класса?). Например, на картинке выше, помимо распознавания человека, дороги, автомобилей, деревьев и т. Д., Мы также должны очертить границы каждого объекта. Поэтому, в отличие от классификации, нам нужны плотные пиксельные прогнозы наших моделей.

Сегментация экземпляра

Помимо семантической сегментации, сегментация экземпляров сегментирует разные экземпляры классов, например, маркирует 5 автомобилей 5 разными цветами. При классификации обычно используется изображение с одним объектом в качестве фокусировки, и задача состоит в том, чтобы сказать, что это за изображение. Но чтобы сегментировать экземпляры, нам нужно выполнять гораздо более сложные задачи.

Вывод

Эти 5 основных методов компьютерного зрения могут помочь компьютеру извлекать, анализировать и понимать полезную информацию из одного или нескольких изображений.

Вышеупомянутые методы широко используются для получения знаний об окружающей среде, чтобы агент ИИ мог визуально думать и надлежащим образом выполнять свои функции.