Was ist Computer Vision im Deep Learning?

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• 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 mit ihren Augen.
• 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 Lehre davon, wie Maschinen den Inhalt von Bildern und Videos verstehen. Durch die Analyse spezifischer Elemente der visuellen Daten ermöglichen Computer-Vision-Algorithmen Vorhersage- oder Entscheidungsaufgaben.

Deep Learning ist heute der vorherrschende Ansatz für die Computer Vision. Dieser Artikel untersucht verschiedene Anwendungen von Deep Learning in der Computer Vision, wobei der Schwerpunkt auf den Vorteilen von Convolutional Neural Networks (CNN) liegt. 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.

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Was ist Computer Vision?

Computer Vision, ein Teilbereich des maschinellen Lernens, konzentriert sich auf die Interpretation und das Verständnis von Bildern und Videos, um Computern das „Sehen“ und die Durchführung menschenähnlicher visueller Aufgaben zu ermöglichen.

Computervisionsmodelle sind darauf ausgelegt, visuelle Daten zu analysieren, indem sie Merkmale und Kontext identifizieren, die während des Trainings gelernt wurden. Diese Fähigkeit ermöglicht es den Modellen, Bilder und Videos zu interpretieren und ihr Wissen für Vorhersage- oder Entscheidungsprozesse anzuwenden.

Obwohl beide mit visuellen Daten arbeiten, ist es wichtig, die Bildverarbeitung von der Computer Vision zu unterscheiden. Die Bildverarbeitung umfasst das Ändern oder Verbessern von Bildern, um ein neues Ergebnis zu erzeugen, wie das Anpassen von Helligkeit oder Auflösung, das Unkenntlichmachen sensibler Details oder das Zuschneiden. Im Gegensatz zur Computer Vision beinhaltet die Bildverarbeitung nicht unbedingt die Identifizierung von Inhalten.

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Die Rolle des Deep Learnings

Deep Learning, ein Teilbereich des maschinellen Lernens, hat die Computer Vision revolutioniert, indem es eine präzisere und effizientere Bildanalyse ermöglicht. Das Herzstück des Deep Learnings sind künstliche neuronale Netze, komplexe Netzwerke miteinander verbundener Knoten, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden 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 von Deep Learning in der Computer Vision

Die Entwicklung von Deep-Learning-Technologien hat die Erstellung genauerer und komplexerer Computervisionsmodelle 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 mit Techniken der Computer Vision. Der erste Schritt der zweistufigen Objekterkennung erfordert ein Region Proposal Network (RPN), das eine Reihe von Kandidatenregionen liefert, die wichtige Objekte enthalten können. Der zweite Schritt besteht darin, die Regionenvorschläge an eine neuronale Klassifikationsarchitektur zu übergeben, in der Regel einen auf RCNN basierenden hierarchischen Gruppierungsalgorithmus oder ein Region of Interest (ROI)-Pooling in Fast RCNN. Diese Ansätze sind recht genau, können aber sehr langsam sein.

Aufgrund des Bedarfs an Echtzeit-Objekterkennung entstanden einstufige Objekterkennungsarchitekturen wieYOLO,SSDundRetinaNet. Diese kombinieren die Erkennungs- und Klassifikationsschritte, indem sie die Vorhersagen von Begrenzungsrahmen regressieren. Jeder Begrenzungsrahmen wird mit nur wenigen Koordinaten dargestellt, was die Kombination von Erkennungs- und Klassifikationsschritt erleichtert und die Verarbeitung beschleunigt.

Bildlokalisierung und Objekterkennung

Die Bildlokalisierung besteht darin, den Standort von Objekten in einem Bild zu bestimmen, in der Regel durch Begrenzungsrahmen. Die Objekterkennung baut darauf auf, indem sie nicht nur die Objekte lokalisiert, sondern sie auch klassifiziert. Diese Aufgabe stützt sich stark auf Convolutional Neural Networks (CNNs).

Die Bildlokalisierung und Objekterkennung sind entscheidend, um viele Objekte in komplexen Szenen zu identifizieren, was Anwendungen wie die Interpretation medizinischer Diagnosebilder ermöglicht.

Semantische Segmentierung

Die semantische Segmentierung, auch als Objektsegmentierung bezeichnet, unterscheidet sich von der Objekterkennung dadurch, dass sie genau die Pixel identifiziert, die zu einzelnen Objekten gehören, wodurch die Notwendigkeit von Begrenzungsrahmen entfällt. Dieser Ansatz ermöglicht eine präzisere Abgrenzung der Objekte im Bild.

Die semantische Segmentierung wird in der Regel mit vollständig gefalteten Netzwerken (Fully Convolutional Networks, FCN) 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 präzise definierten Objektgrenzen zu verwenden, was ein robustes Training für autonome Navigationssysteme erleichtert.

Posenschätzung

Die Posenschätzung ist eine Methode, um zu bestimmen, wo sich 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, die auf CNNs basiert.

Die Posenschätzung wird verwendet, um zu bestimmen, wo Körperteile in einem Bild erscheinen können, und kann verwendet werden, um realistische Posen oder Bewegungen menschlicher Figuren zu erzeugen. Oft wird diese Funktionalität für Augmented Reality, die Nachbildung von Bewegungen in der Robotik oder die Ganganalyse verwendet.