Was ist Computer Vision im Deep Learning?

Was ist Computer Vision im Deep Learning? wird von BTW Media profiliert, weil veröffentlichte Belege es mit Internet-Infrastruktur, Governance, operativen Abhängigkeiten oder Marktsichtbarkeit in Verbindung bringen.

• Computer Vision ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der es Maschinen ermöglicht, visuelle Informationen aus ihrer Umgebung zu interpretieren und zu verstehen.
• Sie ermöglicht es Computern, die Welt durch digitale Bilder oder Videos wahrzunehmen, ähnlich wie Menschen es mit ihren Augen tun.
• Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen und Deep-Learning-Modelle können Computer Objekte erkennen, Muster erkennen und intelligente Entscheidungen auf der Grundlage visueller Daten treffen.

Computer Vision (CV) ist die Untersuchung, wie Maschinen den Inhalt von Bildern und Videos verstehen. Durch die Analyse spezifischer Elemente visueller Daten ermöglichen Computer-Vision-Algorithmen Vorhersage- oder Entscheidungsaufgaben.

Deep Learning ist heute der vorherrschende Ansatz für Computer Vision. Dieser Artikel untersucht verschiedene Anwendungen des Deep Learning in der Computer Vision und konzentriert sich auf die Vorteile von Convolutional Neural Networks (CNNs). CNNs bieten eine geschichtete Struktur, die es neuronalen Netzen ermöglicht, die wichtigsten Merkmale eines Bildes zu identifizieren und so die Genauigkeit und Effizienz der Analyse zu verbessern.

Lesen Sie auch:Was ist ein Beispiel für einen Supercomputer?

Was ist Computer Vision?

Computer Vision, ein Teilbereich des maschinellen Lernens, konzentriert sich auf die Interpretation und das Verständnis von Bildern und Videos, damit Computer „sehen“ und menschenähnliche visuelle Aufgaben ausführen können.

Computer-Vision-Modelle sind darauf ausgelegt, visuelle Daten zu analysieren, indem sie die beim Training erlernten Merkmale und Kontexte identifizieren. Diese Fähigkeit ermöglicht es den Modellen, Bilder und Videos zu interpretieren und ihr Wissen auf Vorhersage- oder Entscheidungsprozesse anzuwenden.

Obwohl beide mit visuellen Daten arbeiten, ist es wichtig, die Bildverarbeitung von der Computer Vision zu unterscheiden. Bei der Bildverarbeitung werden Bilder modifiziert oder verbessert, um ein neues Ergebnis zu erzeugen, z. B. Helligkeit oder Auflösung anzupassen, sensible Details zu verwischen oder zuzuschneiden. Im Gegensatz zur Computer Vision beinhaltet die Bildverarbeitung nicht notwendigerweise die Identifizierung des Inhalts.

Lesen Sie auch:Intel entwickelt das größte neuromorphe Computersystem

Die Rolle des Deep Learning

Deep Learning, ein Teilbereich des maschinellen Lernens, hat die Computer Vision revolutioniert, indem es eine genauere und effizientere Bildanalyse ermöglicht. Im Kern des Deep Learning stehen künstliche neuronale Netze, komplexe Netzwerke miteinander verbundener Knoten, die vom menschlichen Gehirn inspiriert sind. Diese neuronalen Netze werden mit großen Datensätzen trainiert, um komplexe Muster und Merkmale direkt aus den Rohdaten der Bilder zu lernen, ohne dass eine explizite Programmierung erforderlich ist.

Anwendungen des Deep Learning in der Computer Vision

Die Entwicklung der Deep-Learning-Technologien hat die Erstellung genauerer und komplexerer Computer-Vision-Modelle ermöglicht. Mit der Weiterentwicklung dieser Technologien wird die Integration von Computer-Vision-Anwendungen immer nützlicher. Hier sind einige Möglichkeiten, wie Deep Learning zur Verbesserung der Computer Vision eingesetzt wird.

Objekterkennung

Es gibt zwei gängige Arten der Objekterkennung durch Computer-Vision-Techniken. Der erste Schritt der zweistufigen Objekterkennung erfordert ein Region Proposal Network (RPN), das eine Reihe von Kandidatenregionen liefert, die wichtige Objekte enthalten könnten. Der zweite Schritt besteht darin, die Regionsvorschläge an eine neuronale Klassifikationsarchitektur zu übergeben, in der Regel einen auf RCNN basierenden hierarchischen Clustering-Algorithmus oder ein Region of Interest (ROI)-Pooling in Fast RCNN. Diese Ansätze sind recht genau, können aber sehr langsam sein.

Mit dem Bedarf an Echtzeit-Objekterkennung sind einstufige Objekterkennungsarchitekturen wie YOLO, SSD und RetinaNet entstanden. Diese kombinieren die Erkennungs- und Klassifizierungsschritte, indem sie die Vorhersagen der Begrenzungsrahmen regressieren. Jeder Begrenzungsrahmen wird mit nur wenigen Koordinaten dargestellt, was die Kombination des Erkennungs- und Klassifizierungsschritts erleichtert und die Verarbeitung beschleunigt.

Objektlokalisierung und -erkennung

Die Bildlokalisierung bestimmt die Position von Objekten in einem Bild, normalerweise durch Angabe von Begrenzungsrahmen. Die Objekterkennung baut darauf auf, indem sie Objekte nicht nur lokalisiert, sondern auch klassifiziert. Diese Aufgabe stützt sich stark auf Convolutional Neural Networks (CNNs).

Objektlokalisierung und -erkennung sind unerlässlich, um viele Objekte in komplexen Szenen zu identifizieren, und ermöglichen Anwendungen wie die Interpretation medizinischer Diagnosebilder.

Semantische Segmentierung

Die semantische Segmentierung, auch Objektsegmentierung genannt, unterscheidet sich von der Objekterkennung, indem sie die Pixel, die zu einzelnen Objekten gehören, genau identifiziert und so die Notwendigkeit von Begrenzungsrahmen überflüssig macht. Dieser Ansatz ermöglicht eine genauere Abgrenzung von Objekten im Bild.

Die semantische Segmentierung wird in der Regel mit Hilfe von Fully Convolutional Networks (FCNs) oder U-Nets implementiert.

Eine weit verbreitete Anwendung der semantischen Segmentierung ist das Training autonomer Fahrzeuge. Diese Technik ermöglicht es Forschern, Bilder von Straßen oder Autobahnen mit genau definierten Objektgrenzen zu verwenden, was ein robustes Training für autonome Navigationssysteme ermöglicht.

Posenschätzung

Die Posenschätzung ist eine Methode, um zu bestimmen, wo sich die Gelenke in einem Bild einer Person oder eines Objekts befinden und was die Platzierung dieser Gelenke anzeigt. Sie kann mit 2D- und 3D-Bildern verwendet werden. Die wichtigste Architektur für die Posenschätzung ist PoseNet, das auf CNNs basiert.

Die Posenschätzung wird verwendet, um zu bestimmen, wo Körperteile in einem Bild erscheinen können, und kann zur Erzeugung realistischer Haltungen oder Bewegungen menschlicher Figuren verwendet werden. Diese Funktion wird häufig für Augmented Reality, Bewegungsnachbildung mit Robotik oder Gangbildanalyse eingesetzt.