Deep Learning in der Computer Vision: Revolutionierung von KI-Anwendungen

Deep learning in computer vision: Revolutionising AI applications wird von BTW Media profiliert, weil veröffentlichte Belege es mit Internetinfrastruktur, Governance, Betriebsabhängigkeiten oder Marktsichtbarkeit in Verbindung bringen.

Die Bedeutung von Deep Learning in der Computer Vision spiegelt sich in seinen leistungsstarken Lern- und Merkmalsrepräsentationsfähigkeiten, seinem End-to-End-Lernansatz, seinem Bedarf an großen Datenmengen und Rechenressourcen sowie seiner breiten Palette von Anwendungsszenarien wider. Die auf Deep Learning basierende Bildklassifikation verbessert Suchmaschinen, Inhaltsmoderation und Produktkategorisierung auf Online-Plattformen.

Die auf Deep Learning basierenden Techniken zur Objekterkennung und Gesichtserkennung verbessern die Genauigkeit und Effizienz von Aufgaben wie Echtzeiterkennung, Sicherheitsüberwachung, Zugangskontrolle und automatisierten Systemen. Deep Learning und Computer Vision sind heute zwei Hauptinteressensgebiete im Bereich der künstlichen Intelligenz. Deep Learning als Methode des maschinellen Lernens hat dank seiner leistungsstarken Lern- und Merkmalsrepräsentationsfähigkeiten große Erfolge in den Bereichen Bild, Sprache und natürliche Sprachverarbeitung erzielt.

Computer Vision hingegen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der darauf abzielt, Computern zu ermöglichen, Bilder und Videos wie Menschen zu 'lesen' und entsprechend zu reagieren. Lesen Sie auch: Wer ist Demis Hassabis? Mitbegründer von DeepMind Bedeutung von Deep Learning in der Computer Vision Deep Learning ist ein Ansatz des maschinellen Lernens, dessen Kernidee darin besteht, Merkmalsrepräsentationen aus Daten zu lernen, indem mehrschichtige neuronale Netzwerkmodelle aufgebaut werden.

Im Vergleich zu traditionellen maschinellen Lernalgorithmen haben Deep-Learning-Modelle leistungsstärkere Ausdrucksfähigkeiten und können automatisch komplexe Merkmalsrepräsentationen aus Rohdaten lernen und diese Repräsentationen für Aufgaben wie Klassifikation, Regression und Clustering nutzen.

Deep-Learning-Modelle bestehen in der Regel aus einer Eingabeschicht, mehreren versteckten Schichten und einer Ausgabeschicht, wobei die Verbindungsgewichte zwischen den versteckten Schichten automatisch aus den Trainingsdaten gelernt werden und die Modellparameter kontinuierlich angepasst werden, um die Verlustfunktion über einen Rückpropagierungsalgorithmus zu minimieren. Computer Vision ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der darauf abzielt, Computern zu ermöglichen, Informationen aus Bildern und Videos zu erfassen, zu verstehen und zu interpretieren.

Das Ziel der Computer Vision ist es, Computern zu ermöglichen, Bilder und Videos wie Menschen zu 'sehen' und daraus nützliche Informationen zu gewinnen. Zu den Hauptaufgaben der Computer Vision gehören Bildklassifikation, Objekterkennung, Bildsegmentierung, Posenchätzung, Tiefenschätzung usw. Deep Learning ist zu einer der Schlüsseltechnologien geworden, die die schnelle Entwicklung der Computer Vision vorantreiben.

Deep-Learning-Modelle haben leistungsstarke Lern- und Merkmalsrepräsentationsfähigkeiten und können automatisch komplexe Merkmalsrepräsentationen aus Rohdaten lernen, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs), die automatisch aufgabenspezifische Merkmalsrepräsentationen lernen können, wodurch die Genauigkeit und Generalisierung von Computer-Vision-Aufgaben erheblich verbessert wird. Deep-Learning-Modelle können End-to-End-Lernen direkt aus Rohdaten durchführen, wodurch die Notwendigkeit entfällt, manuell Merkmalsextraktoren zu entwerfen, und der Prozess von Computer-Vision-Aufgaben vereinfacht wird.

Deep-Learning-Modelle erfordern in der Regel eine große Menge an annotierten Daten für das Training und benötigen in der Regel umfangreiche Rechenressourcen für das Training und die Optimierung der Modelle. Deep Learning hat große Erfolge in Computer-Vision-Aufgaben wie Bildklassifikation, Objekterkennung und Bildgenerierung erzielt und wird häufig in der medizinischen Bildanalyse, intelligenten Überwachung, autonomen Fahren und virtuellen Realität eingesetzt. Lesen Sie auch: Wie man Google DeepMind in verschiedenen Bereichen einsetzt Szenarien von Deep Learning in der Computer Vision 1.

Bildklassifikation Das Prinzip der Bildklassifikationsanwendung umfasst drei Hauptschritte: Merkmalsextraktion, Modelltraining und Inferenz. Zunächst ist die Merkmalsextraktion der Schlüsselschritt: Über Modelle wie Convolutional Neural Networks (CNN) kann das Netzwerk schrittweise lokale und globale Merkmale des Bildes extrahieren, um eine abstrakte Repräsentation des Bildinhalts zu erhalten.

Dann nutzt die Modelltrainingsphase Trainingsdaten mit Labels, misst die Differenz zwischen der Modellausgabe und den tatsächlichen Labels durch Definition einer Verlustfunktion und verwendet Rückpropagierungsalgorithmen und Optimierer, um die Modellparameter kontinuierlich anzupassen, damit das Modell geeignete Merkmalsrepräsentationen und Klassifikationsregeln lernen kann. Schließlich wird in der Inferenzphase das trainierte Modell verwendet, um das neue Bild des öffentlich dokumentierten Kontexts zu klassifizieren und die Kategorie mit der höchsten Wahrscheinlichkeit als Klassifikationsergebnis des Bildes auszuwählen.

Suchmaschinen wie Google und Bing verwenden Deep-Learning-Algorithmen, um basierend auf Bildanfragen genaue und relevante Suchergebnisse zu liefern. Ebenso nutzen Inhaltsüberprüfungsplattformen wie Facebook und YouTube Deep Learning, um unangemessene Inhalte automatisch zu melden und zu entfernen. Online-Einkaufsplattformen verwenden in der Regel Bildklassifikationstechniken, um Produktbilder automatisch zu identifizieren und in geeignete Produktkategorien einzuordnen, wodurch die Genauigkeit der Produktsuche und die Benutzererfahrung verbessert werden.

Zum Beispiel verwendet die Produktsuchfunktion von Amazon die Bildklassifikationstechnologie, um Objekte und Merkmale in Produktbildern zu identifizieren und den Benutzern automatisch relevante Produkte zu empfehlen. Deep Learning in der Computer Vision 2. Objekterkennung Der erste Schritt erfordert ein Region Proposal Network (RPN), das mehrere Kandidatenregionen mit signifikanten Objekten bereitstellt. Der zweite Schritt besteht darin, die Regionsvorschläge an die neuronale Klassifikationsstruktur zu senden, in der Regel den hierarchischen Clustering-Algorithmus basierend auf RCNN oder das Region of Interest (ROI)-Pooling in Fast RCNN.

Diese Verfahren sind sehr genau, aber sehr langsam. Mit der Notwendigkeit der Echtzeit-Objekterkennung sind einstufige Objekterkennungsarchitekturen wie YOLO (you only look once) und RetinaNet entstanden. Diese kombinieren die Identifikations- und Klassifikationsschritte, indem sie Begrenzungsrahmenhypothesen regressieren. Jeder Begrenzungsrahmen wird durch wenige Koordinaten dargestellt, was die Kombination der Detektions- und Klassifikationsschritte erleichtert und die Verarbeitung beschleunigt. 3.

Gesichtserkennung Der erste Schritt der Gesichtserkennung ist die Gesichtsdetektion, bei der die Position eines Gesichts in einem Bild aus einem Bild oder Video genau lokalisiert wird. Deep-Learning-Techniken können durch Modelle wie Convolutional Neural Networks (CNNs) eine genaue Gesichtsdetektion in Bildern erreichen. Typische Gesichtsdetektionsmodelle umfassen R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN und YOLO. Diese Modelle erreichen eine genaue Lokalisierung der Gesichtsposition, indem sie ein Fenster fester Größe über das Bild schieben und dann Convolutional Neural Networks zur Merkmalsextraktion und Klassifikation verwenden.

Nach der Gesichtsdetektion ist der nächste Schritt die Merkmalsextraktion des detektierten Gesichts. Vortrainierte Deep-Learning-Modelle (wie ResNet und MobileNet) werden in der Regel als Merkmalsextraktoren verwendet, und die abstrakte Merkmalsrepräsentation des Gesichts im Bild wird durch Einspeisen des Gesichtsbildes in diese Modelle erhalten. Schließlich wird der Gesichtsabgleich durchgeführt, um Gesichter zu erkennen, indem die extrahierten Gesichtsmerkmalsrepräsentationen verglichen werden. Gesichtsabgleichsmethoden umfassen euklidische Distanz und Kosinusähnlichkeit.

Normalerweise speichert das System im Voraus einige bekannte Gesichtsmerkmalsvektoren, vergleicht dann die zu erkennenden Gesichtsmerkmale mit den bekannten Merkmalen und bestimmt durch Festlegen eines Schwellenwerts, ob der Abgleich erfolgreich ist. In der Praxis wird die Gesichtserkennungstechnologie häufig in der Sicherheitsüberwachung, Zugangskontrollsystemen, Gesichtsbezahlung, Gesichtsentsperrung und anderen Bereichen eingesetzt.