Искусственный интеллект (ИИ) проделал путь от маргинальной концепции из научной фантастики до одной из самых влиятельных технологий, когда-либо созданных.
Создание систем, способных понимать визуальную информацию, является краеугольным камнем исследований и разработок в области искусственного интеллекта. Это позволяет машинам «видеть» окружающий мир и реагировать на него.
Область искусственного интеллекта, связанная с зрением и визуальными данными, называется компьютерным зрением (КТ). Компьютерное зрение наделяет компьютеры способностью обрабатывать, интерпретировать, анализировать и понимать визуальные данные.
Компьютерное зрение имеет множество практических применений, от создания беспилотных автомобилей до медицинской диагностики. Приложения, оснащенные функциями компьютерного зрения, распространены повсеместно, например, Google Lens, который извлекает признаки из изображений, сделанных вашим телефоном, чтобы понять, что это такое, и найти их в интернете.
В этой статье мы рассмотрим компьютерное зрение, принципы его работы и некоторые из наиболее интересных областей его применения.
Что такое компьютерное зрение?
Компьютерное зрение наделяет цифровые системы способностью понимать и интерпретировать визуальные данные.
Основная цель компьютерного зрения — создание машин, способных «видеть» и интерпретировать визуальный мир.
Визуальные данные включают как видимый свет, который может видеть человек, так и другие типы невидимого света, такие как ультрафиолетовое и инфракрасное излучение.
«Компьютер» и «Зрение»
Мы живем в мире, освещенном электромагнитным спектром.
Свет, излучаемый солнцем и другими источниками света, попадает на отражающие материалы и достигает наших глаз. Человек способен видеть лишь небольшую часть электромагнитного спектра, называемую «видимым светом».
Наша сетчатка (светочувствительная ткань глаза) содержит фоторецепторы, которые преобразуют свет в электрические сигналы, которые затем передаются в наш мозг.
Компьютерное зрение в значительной степени основано на биологических системах зрения.
Во многом это самая простая часть. Глаз — это линза, она выполняет механическую функцию, подобную объективу фотоаппарата. Первые фотоаппараты были изобретены в начале XIX века, а первые видеокамеры — около 1890 года, примерно за 100 лет до появления современных технологий компьютерного зрения.
Иными словами, физически запечатлеть изображение проще, чем понять его.
Компьютерное зрение связывает технологии зрения, например, камеры — «глаза» — с системой понимания — «мозгом».
В компьютерном зрении устройства обработки изображений, такие как камеры, могут быть объединены с компьютерами для извлечения смысла из визуальных данных.
Компьютер аналогичен мозгу, а зрение — глазу.
Первые успехи в компьютерном зрении
Первое цифровое сканирование было создано в 1957 году Расселом Киршем, положив начало концепции «пикселя». Вскоре после этого были созданы первые цифровые сканеры изображений, которые могли преобразовывать визуальные изображения в сетки и числа.
Первая цифровая отсканированная фотография Рассела Кирша.
В начале 1960-х годов исследователи из Массачусетского технологического института начали исследования в области компьютерного зрения и полагали, что смогут прикрепить камеру к компьютеру и заставить его «описывать то, что он видит». На бумаге это кажется довольно простым, но реальность реализации быстро дошла до сообщества специалистов по информатике.
Первые исследования в области компьютерного зрения, проведенные в Массачусетском технологическом институте, положили начало серии международных проектов, кульминацией которых стали первые функциональные технологии компьютерного зрения.
Первый важный шаг был сделан в конце 1970-х годов, когда японский исследователь Кунихико Фукусима создал «Неокогнитрон» — нейронную сеть, вдохновленную первичной зрительной корой человеческого мозга.
Все элементы складывались воедино – эти ранние системы компьютерного зрения объединяли систему зрения, камеру, с системой понимания, компьютером.
Работа Фукусимы в конечном итоге привела к разработке современных сверточных нейронных сетей.
Хронология развития компьютерного зрения
История компьютерного зрения коротка. Вот краткая хронология развития компьютерного зрения:
- 1959 год: Был изобретен первый цифровой сканер изображений, позволяющий преобразовывать изображения в числовые сетки.
- 1963 год: Ларри Робертс, считающийся отцом компьютерного зрения, описал процесс извлечения трехмерной информации о твердых объектах из двухмерных фотографий.
- 1966 год: Марвин Мински из Массачусетского технологического института поручил аспиранту подключить камеру к компьютеру и «заставить его описать увиденное».
- 1980 год: японский учёный-компьютерщик Кунихико Фукусима создал предшественника современных сверточных нейронных сетей, получившего название «Неокогнитрон».
- 1991-93: Были внедрены многоканальные записывающие устройства, включая усовершенствованные системы видеонаблюдения для банкоматов.
- 2001 год: Два исследователя из Массачусетского технологического института представили первую систему распознавания лиц, работающую практически в режиме реального времени, под названием Viola-Jones.
- 2009 год: Google начала тестирование беспилотных автомобилей (AV).
- 2010 год: Google выпустила Goggles, предшественницу Lens. Goggles представляла собой приложение для распознавания изображений, позволяющее осуществлять поиск по фотографиям, сделанным мобильными устройствами, а Facebook и другие крупные технологические компании начали использовать распознавание лиц для маркировки фотографий.
- 2011 год: Технология распознавания лиц была использована для подтверждения личности Усамы бен Ладена после его гибели в ходе рейда США.
- 2012 год: Нейронная сеть Google Brain точно распознала изображения кошек.
- 2015 год: Google запустила систему машинного обучения с открытым исходным кодом TensorFlow.
- 2016 год: Модель AlphaGo от Google DeepMind победила чемпиона мира.
- 2017 год: Apple выпустила iPhone X, рекламируя распознавание лиц как одну из основных новых функций. Распознавание лиц стало стандартной функцией в телефонах и фотоаппаратах.
- 2019 год: Правительство Индии объявило о создании приложения для распознавания лиц, позволяющего сотрудникам правоохранительных органов осуществлять поиск по изображениям через мобильное приложение. Высокий суд Великобритании постановил, что технология распознавания лиц для поиска людей в толпе является законной.
- На сегодняшний день: компьютерное зрение повсеместно распространено. Передовые беспилотные автомобили находятся на пороге массового внедрения, начиная с 2023 года, поскольку Tesla и другие производители стремятся получить одобрение регулирующих органов.
Как работает компьютерное зрение?
Компьютерное зрение — это сложный процесс, включающий множество этапов, в том числе получение изображений, предварительную обработку, разметку данных, извлечение признаков и классификацию.
В целом, современное компьютерное зрение работает за счет сочетания методов обработки изображений, алгоритмической обработки и глубоких нейронных сетей.
Процесс начинается с ввода данных, при котором используется изображение или видеопоток, полученный с помощью камеры или другого визуального датчика для сбора информации. Затем изображения предварительно обрабатываются и преобразуются в цифровой формат, понятный системе.
Первоначально модель использует различные методы анализа изображений, такие как обнаружение границ, для идентификации ключевых особенностей изображения. В случае статичного изображения сверточная нейронная сеть (CNN) помогает модели «смотреть», анализируя пиксели и выполняя свертки — тип математических вычислений. Рекуррентные нейронные сети (RNN) используются для обработки видеоданных.
Компьютерное зрение с использованием глубокого обучения произвело революцию в возможностях моделей понимать сложные визуальные данные, передавая данные через слои узлов, выполняющих итеративные вычисления.
Этот процесс похож на то, как люди воспринимают визуальные данные. Мы, как правило, сначала видим края, углы и другие выделяющиеся элементы. Затем мы определяем остальную часть сцены, что включает в себя значительную долю прогнозирования. Отчасти именно так работают оптические иллюзии — наш мозг предсказывает вероятные характеристики визуальных данных подобно алгоритмам компьютерного зрения.
Хотя квадрат А кажется более темным оттенком серого, чем квадрат В, на самом деле они одного оттенка — это результат того, как ваш мозг обрабатывает визуальную информацию и иногда приходит к ложным выводам.
Сравнение различных подходов к компьютерному зрению
Классификация изображений, обнаружение объектов и сегментация изображений — это два основных типа задач компьютерного зрения.
Есть и другие задачи, и хотя этот список не является исчерпывающим, к наиболее распространенным относятся:
1: Классификация изображений: Задача классификации изображений по различным классам или категориям на основе их содержания. Например, классификация изображений кошек, собак и птиц.
2: Обнаружение объектов: Процесс идентификации и определения местоположения конкретных объектов на изображении, обычно путем обведения их ограничивающими рамками и присвоения им меток классов. Например, обнаружение автомобилей, пешеходов и дорожных знаков на улице.
3: Сегментация изображения: задача разделения изображения на несколько сегментов или областей, часто на основе присутствующих объектов или отличительных особенностей. Существует два основных типа сегментации изображений:
A) Семантическая сегментация: присвоение метки класса каждому пикселю изображения, в результате чего получается плотная карта классификации, где каждый пиксель связан с определенным классом.
B) Сегментация экземпляров: Расширение семантической сегментации для различения и разделения экземпляров одного и того же класса объектов, например, для различения нескольких автомобилей на изображении.
4. Отслеживание объектов: процесс обнаружения и отслеживания движения конкретных объектов во времени в последовательности изображений или видеокадров. Это важно в таких приложениях, как видеонаблюдение, беспилотные автомобили и спортивная аналитика.
5. Оптическое распознавание символов (OCR): процесс преобразования печатного или рукописного текста на изображениях в машиночитаемый и редактируемый текст. OCR широко используется при сканировании документов, распознавании номерных знаков и извлечении текста из изображений.
Разница между обнаружением объектов и сегментацией изображений.
Понимание разницы между обнаружением объектов и сегментацией изображений зачастую представляет собой особенно сложную задачу.
Обнаружение объектов
- В данном случае на вход обычно подается изображение с тремя значениями на пиксель (красный, зеленый и синий) или одним значением на пиксель, если изображение черно-белое. Обучающие данные размечены прямоугольниками (или многоугольниками), которые идентифицируют объекты.
- Результатом обнаружения объекта являются предсказанные ограничивающие рамки, определяемые положением и размером углов.
Сегментация изображений
- Здесь на вход также подается изображение с 3 значениями на пиксель (красный, зеленый и синий) или 1 значением на пиксель, если изображение черно-белое. Обучающие данные размечены пиксельными масками, которые сегментируют объекты на пиксельном уровне. Это может быть семантическая сегментация (более простой вариант), сегментация экземпляров (средний вариант) или паноптическая сегментация (более сложный вариант). Сегментация экземпляров и паноптическая сегментация позволяют моделям подсчитывать экземпляры объектов (часто называемых «вещами»), тогда как семантическая сегментация понимает только «вещи», например, «люди», а не человека А, человека Б и т. д.
- В результате получается изображение-маска, в каждом пикселе которой содержится одно значение, указывающее на присвоенную категорию.
(B) понимает «вещи», например, людей, небо и песок. (C) понимает «предметы», например, есть 3 человека. (D) понимает и «вещи», и «предметы».
Аннотирование данных для компьютерного зрения
Алгоритмы и приложения компьютерного зрения могут быть как с обучением под наблюдением, так и без него.
В случае контролируемого машинного обучения алгоритмы обучаются на большом наборе данных размеченных изображений.
В процессе обучения алгоритмы машинного обучения учатся распознавать закономерности в обучающем наборе данных, чтобы классифицировать новые изображения на основе схожих характеристик.
Например, если вы хотите, чтобы модель понимала дорожные знаки, сначала нужно научить её, что это за знаки.
Разметка данных с помощью ограничивающих рамок
Вот краткий обзор разметки данных для машинного обучения и компьютерного зрения (CV):
- Назначение набора данных: Группы аннотирования данных определят сценарий использования и назначение модели. Например, компания Aya Data разметила фотографии пораженных болезней кукурузы, чтобы помочь обучить модель классификации болезней кукурузы. В этом случае набор данных должен содержать разнообразные изображения пораженных и здоровых листьев кукурузы с широким спектром меток, описывающих различные заболевания.
- Типы аннотаций: Аннотирование данных варьируется в зависимости от изображений и назначения модели. К распространенным методам разметки относятся ограничивающие рамки, многоугольники, точки и семантическая сегментация, среди прочих. Метки применяются к признакам, которые модель должна идентифицировать.
- Сложность аннотирования: Некоторые задачи требуют сложного аннотирования. Например, для обнаружения объектов может потребоваться точное определение ограничивающих рамок вокруг объектов, в то время как для семантической сегментации может потребоваться попиксельное разбиение.
Процесс маркировки данных происходит до того, как какие-либо данные будут введены в модель.
Существует известная поговорка: «Что посеешь, то и пожнешь!» Для построения точных, эффективных и хорошо обобщающих моделей крайне важна подготовка высококачественных наборов данных.
Хотя процесс обучения, настройки и оптимизации модели также имеет решающее значение для создания качественной модели, фундамент должен быть прочным, а это значит, что необходимо создавать высококачественные наборы данных.
Сравнение подходов к разметке данных для компьютерного зрения
В зависимости от назначения модели, данные изображений и видео могут быть помечены различными способами.
Всё зависит от того, какую модель вы используете.
Например, популярные модели, такие как YOLO, для обнаружения объектов требуют данных с ограничивающими рамками или полигонами.
Модели сегментации изображений, такие как Mask RCNN, Segnet и Unet, требуют наличия меток, сегментированных по пикселям.
Вот основные типы аннотаций данных:
1. Аннотация полигона
Характеристики
- Этот процесс включает в себя построение многоугольника вокруг объекта путем соединения ряда точек.
- Отображает истинную форму и границы объекта.
- Может обрабатывать сложные или неправильные формы.
Преимущества
- Обеспечивает точные границы объектов, что приводит к получению более точных обучающих данных.
- Подходит для широкого спектра форм и размеров объектов.
- Полезно при работе с частично скрытыми объектами, когда видны только части объекта.
Варианты использования
- Задачи обнаружения и распознавания объектов, где точная локализация объекта имеет решающее значение.
- Задачи сегментации экземпляров, в которых необходимо разделить отдельные экземпляры объектов.
- Области применения, где часто встречаются сложные формы или перекрытия, например, в медицинской визуализации или в беспилотных автомобилях.
2. Ограничивающие рамки
Характеристики
- Это подразумевает обведение объекта прямоугольной рамкой, охватывающей весь объект внутри этой рамки.
- Проще и быстрее создавать, чем многоугольники, но менее точно.
- Не воспроизводит точную форму объекта.
Преимущества
- Более быстрая и простая процедура аннотирования, что делает ее подходящей для больших наборов данных.
- Подходит для задач, где точные границы объектов не имеют решающего значения.
- Упрощение вычислительных процессов, что приводит к снижению вычислительных затрат на этапах обучения и вывода модели.
Варианты использования
- Задачи обнаружения и распознавания объектов, где точные границы объектов не требуются.
- Приложения, где простота и вычислительная эффективность важнее точности, например, системы наблюдения или мониторинга.
3. Сегментация Сегментация
Характеристики
- Это включает в себя присвоение каждому пикселю изображения соответствующего ему класса или метки объекта.
- Обеспечивает плотную, попиксельную разметку всего изображения.
- Не делает различий между отдельными экземплярами объектов в пределах одного класса.
Преимущества
- Позволяет получить полное представление о ситуации, фиксируя как информацию об объектах, так и об фоне.
- Обеспечивает детальную сегментацию объектов, что делает его подходящим для задач, где важны границы объектов.
- Позволяет моделям изучать взаимосвязи между различными областями и объектами на изображении.
Варианты использования
- Приложения, где понимание всей обстановки имеет решающее значение, например, автономная навигация или мониторинг окружающей среды.
- Задачи, где важны точные границы объектов, например, медицинская визуализация или анализ спутниковых снимков.
- Приложения, требующие целостного понимания взаимосвязи между объектами и их окружением.
4. Сегментация экземпляров
Характеристики
- Этот метод включает в себя присвоение каждому пикселю изображения метки соответствующего класса или объекта, а также различение отдельных экземпляров объектов одного класса.
- Сочетает в себе преимущества семантической сегментации и обнаружения объектов, предоставляя как попиксельную маркировку, так и информацию на уровне экземпляров.
- Обрабатывает перекрывающиеся объекты и может различать несколько экземпляров одного и того же класса.
Преимущества
- Позволяет более точно понимать происходящее на экране, фиксируя как информацию об объектах и фоне, так и данные, специфичные для каждого конкретного случая.
- Обеспечивает детальную сегментацию объектов и их границ, что делает его подходящим для задач, где информация на уровне экземпляров имеет решающее значение.
- Облегчает работу с более сложными приложениями, требующими понимания отдельных экземпляров объектов, их взаимосвязей и взаимодействий.
Варианты использования
- Приложения, где распознавание и понимание объектов на уровне отдельных экземпляров имеет решающее значение, такие как автономная навигация, робототехника или анализ видео.
- Задачи, где необходимо точно различать границы объектов и отдельные экземпляры, например, медицинская визуализация или анализ спутниковых снимков.
- Сценарии, в которых необходимо идентифицировать и разделить перекрывающиеся объекты или несколько экземпляров одного класса, например, анализ толпы или мониторинг дорожного движения.
5. Паноптическая сегментация
Характеристики
- Объединяет задачи семантической сегментации и сегментации отдельных элементов для обеспечения единого и согласованного понимания сцены.
- Присваивает каждому пикселю изображения метку соответствующего класса или объекта, а также позволяет различать отдельные экземпляры объектов одного класса.
- Обрабатывает как «объекты» (аморфные области, такие как небо, вода или трава), так и «вещи» (счетные объекты, такие как автомобили, люди или животные).
Преимущества
- Обеспечивает всестороннее понимание ситуации, фиксируя как информацию об объектах и фоне, так и данные на уровне отдельных элементов.
- Решает проблемы как семантической, так и сегментационной сегментации, обеспечивая более полную картину изображения.
- Позволяет создавать сложные приложения, требующие целостного понимания объектов, их экземпляров и взаимосвязей между различными областями изображения.
Варианты использования
- Приложения, требующие полного и целостного понимания ситуации, такие как автономная навигация, мониторинг окружающей среды или городское планирование.
- Задачи, в которых необходимо идентифицировать и различать как «вещи», так и «предметы», например, классификация типов землепользования или управление природными ресурсами.
- Сценарии, в которых необходимо целостное понимание взаимосвязей между объектами, их экземплярами и окружающей средой, например, при реагировании на стихийные бедствия или при реконструкции 3D-сцены.
Применение компьютерного зрения
Компьютерное зрение находит множество практических применений практически во всех секторах и отраслях.
Вот несколько примеров:
- Автономные транспортные средства: Самоуправляемые автомобили и другие транспортные средства используют компьютерное зрение для навигации и принятия решений на дороге. Камеры, лидары и радарные датчики используются для получения изображений и других данных об окружающей обстановке. Визуальные данные анализируются для управления транспортным средством.
- Медицинская диагностика: Компьютерное зрение используется для анализа медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки и МРТ, с целью выявления аномалий. Алгоритмы машинного обучения могут научиться распознавать закономерности на изображениях, связанные с конкретными заболеваниями, такими как рак.
- Розничная торговля : Компьютерное зрение используется для анализа поведения покупателей и улучшения качества обслуживания в магазинах. Например, Amazon строит магазины, куда вы просто заходите, выбираете товары и выходите. Они планируют использовать компьютерное зрение, чтобы увидеть, что вы взяли, распознать ваше лицо и автоматически списать средства с вашего счета.
- Безопасность : Компьютерное зрение используется в сфере безопасности и правоохранительных органов для выявления потенциальных угроз и повышения уровня безопасности. Например, правоохранительные органы могут использовать технологию распознавания лиц для идентификации известных преступников или террористов в толпе.
- Сельское хозяйство : Компьютерное зрение используется в сельском хозяйстве для повышения урожайности, мониторинга скота и сокращения потерь. Например, дроны, оснащенные камерами, могут использоваться для наблюдения за сельскохозяйственными угодьями сверху и обнаружения ранних признаков болезней или нашествия вредителей.
- Поиск в интернете и проверка контента: компьютерное зрение используется в обратном поиске изображений , помогая пользователям найти первоисточник или визуально похожие версии изображения в интернете. Анализируя характеристики изображения вместо ключевых слов, этот инструмент помогает проверять подлинность, идентифицировать товары и выявлять нарушения авторских прав.
Применение компьютерного зрения
Компьютерное зрение нашло применение во многих отраслях, совершив революцию в процессах и открыв новые возможности:
Здравоохранение
- Анализ медицинских изображений для выявления таких заболеваний, как рак.
- Мониторинг перемещений пациентов в больницах
- Оказание помощи при хирургических процедурах с помощью дополненной реальности.
- Анализ микроскопических изображений для идентификации клеток.
Автомобильная промышленность
- Автономные транспортные средства для обнаружения пешеходов, дорожных знаков и других транспортных средств.
- Системы мониторинга водителя для выявления сонливости или отвлечения внимания
- Системы помощи при парковке и предотвращения столкновений
- Мониторинг и управление дорожным движением
Сельское хозяйство
- Мониторинг состояния сельскохозяйственных культур и выявление заболеваний
- Оценка урожайности сельскохозяйственных культур и оптимизация сроков уборки урожая.
- Использование дронов с камерами для сканирования больших полей и выявления участков, требующих внимания.
- Оптимизация использования ресурсов, включая воду, удобрения и пестициды.
Розничная торговля
- Магазины без кассиров с автоматизированными кассами (например, Amazon Go)
- Анализ поведения покупателей для оптимизации планировки магазина.
- Управление запасами посредством мониторинга полок.
- Системы виртуальной примерки одежды и аксессуаров
Производство
- Контроль качества и выявление дефектов на производственных линиях
- Роботизированное управление для сборки и упаковки
- мониторинг безопасности на рабочем месте
- Прогнозирующее техническое обслуживание посредством визуального осмотра.
Безопасность и наблюдение
- Распознавание лиц для контроля доступа
- Обнаружение аномалий в видеозаписях с камер наблюдения.
- Мониторинг и анализ толпы
- Система распознавания номерных знаков для контроля за соблюдением правил дорожного движения
Проблемы и ограничения
Несмотря на значительный прогресс в области компьютерного зрения за последние годы, по-прежнему существует множество проблем и ограничений, которые необходимо преодолеть.
1: Объем данных
Сложные модели требуют чрезвычайно большого объема данных. Чем сложнее модель, тем больше данных ей необходимо.
Создание точных обучающих данных требует значительных ресурсов, а обучение моделей на больших наборах данных сопряжено с большими вычислительными затратами.
Получение размеченных данных может быть трудоемким и дорогостоящим процессом, особенно для специализированных приложений. Например, при разметке данных для приложений с высоким риском, таких как медицинская диагностика, командам специалистов приходится работать совместно со специалистами в данной области.
Автоматизированная и полуавтоматизированная разметка данных помогает преодолеть это узкое место, но заменить квалифицированные команды специалистов по аннотированию оказывается непросто.
2: Сложность визуальных данных
Ещё одной проблемой компьютерного зрения является постоянно меняющаяся сложность визуального мира.
Визуальный мир постоянно меняется, что создает проблемы при обучении моделей с использованием данных, доступных прямо сейчас.
Например, беспилотные автомобили обучаются на наборах данных, содержащих современные на тот момент характеристики улиц, но эти характеристики меняются. Например, сейчас на дорогах гораздо больше электросамокатов, чем 5 лет назад.
Для реагирования на изменения в визуальном мире сложные модели компьютерного зрения, подобные тем, что используются в беспилотных автомобилях, должны сочетать модели с обучением под наблюдением и модели без обучения под наблюдением, чтобы извлекать новые признаки из окружающей среды.
3: Задержка
Задержка — одна из самых актуальных проблем, стоящих перед моделями искусственного интеллекта, работающими в реальном времени. Мы воспринимаем время реакции как нечто само собой разумеющееся, но оно является результатом миллионов лет сложной эволюции.
Визуальные данные попадают в глаз, а затем по зрительному нерву достигают мозга. После этого мозг начинает обрабатывать данные и делает их доступными для нас.
Для создания роботов, реагирующих на раздражители в реальном времени подобно биологическим системам, нам необходимо создавать модели с чрезвычайно низкой задержкой.
Будущие тенденции в компьютерном зрении
Область компьютерного зрения продолжает стремительно развиваться, и несколько новых тенденций определяют ее будущее:
- Самообучение: снижение зависимости от размеченных данных за счет предоставления системам возможности обучаться на неразмеченных изображениях.
- Трехмерное компьютерное зрение: выход за рамки анализа двухмерных изображений для понимания трехмерной структуры сцен, что делает взаимодействие компьютеров с физическим миром более естественным и точным.
- Периферийные вычисления: запуск алгоритмов компьютерного зрения непосредственно на устройствах, а не в облаке, для ускорения обработки и повышения конфиденциальности. Например, смартфоны могут распознавать лица, не отправляя данные о лицах на внешние серверы.
- Объединенная реальность: сочетание физического и виртуального миров посредством передовой обработки изображений, позволяющее виртуальным объектам беспрепятственно взаимодействовать с реальной средой для создания захватывающих впечатлений в играх, образовании и обучении.
- Мультимодальное обучение: объединение визуальных данных с другими типами информации (текст, аудио) для более полного понимания и контекстно-зависимых приложений.
- Генеративный ИИ в компьютерном зрении: создание реалистичных изображений и видео, которые могут помочь в сценариях с ограниченными данными или когда необходимы разнообразные примеры для обучения других моделей компьютерного зрения.
- Объяснимый ИИ: разработка методов, позволяющих сделать системы компьютерного зрения более прозрачными и интерпретируемыми, решая проблему «черного ящика» моделей глубокого обучения.
- Нейроморфное зрение: создание систем зрения, вдохновленных эффективностью и возможностями человеческой зрительной системы.
- Снижение требований к данным: будущие модели, которым для эффективного обучения требуется меньше примеров, что делает компьютерное зрение более доступным для небольших организаций.
Часто задаваемые вопросы
1. Что такое компьютерное зрение ?
2. Как работает компьютерное зрение ?
3. В чём разница между распознаванием изображений и обнаружением объектов ?
4. Каковы некоторые примеры практического применения компьютерного зрения ?
5. Что такое сегментация изображений в компьютерном зрении ?
6. Как используются сверточные нейронные сети (CNN) в компьютерном зрении ?
7. С какими проблемами по – прежнему сталкивается компьютерное зрение?
8. В чем разница между традиционным компьютерным зрением и подходами, основанными на глубоком обучении ?
9. Какие инструменты и библиотеки обычно используются в компьютерном зрении?
10. Как компьютерное зрение связано с другими областями искусственного интеллекта?
Краткое содержание
Компьютерное зрение — это захватывающая область искусственного интеллекта, имеющая множество практических применений, многие из которых уже изменили жизнь людей.
Несмотря на то, что эта область науки существует всего около 50 лет, мы уже создали передовые технологии, которые могут «видеть» и понимать визуальные данные так же, как и люди, и с аналогичной скоростью.
Несмотря на огромный прогресс, достигнутый в последние годы в области компьютерного зрения, для полного раскрытия его потенциала еще предстоит преодолеть множество препятствий. Однако при нынешних темпах развития это лишь вопрос времени.
Будущее компьютерного зрения зависит от высококачественных обучающих данных, которые предоставляют специализированные поставщики данных, такие как Aya Data. Свяжитесь с нами, чтобы обсудить ваш следующий проект в области компьютерного зрения.
Заключение
Компьютерное зрение представляет собой одну из самых захватывающих и быстро развивающихся областей в сфере искусственного интеллекта. Благодаря возможности «видеть» и понимать визуальный мир, оно открывает бесчисленные возможности для автоматизации, совершенствования и инноваций в различных отраслях.
По мере того как алгоритмы становятся все более сложными, оборудование — все более мощным, а наборы данных — все более полными, можно ожидать, что компьютерное зрение продолжит трансформировать наше взаимодействие с технологиями и окружающим миром. От здравоохранения и транспорта до розничной торговли и развлечений, способность машин интерпретировать визуальную информацию коренным образом меняет возможности цифровой эпохи.