Aprendizagem profunda na visão computacional: Revolucionando aplicações de IA

Aprendizagem profunda na visão computacional: Revolucionando aplicações de IA é perfilada pela BTW Media porque evidências publicadas a vinculam à infraestrutura da internet, governança, dependências operacionais ou visibilidade de mercado.

A importância da aprendizagem profunda na visão computacional reflete-se em sua poderosa capacidade de aprendizado e representação de características, abordagem de aprendizado ponta a ponta, demanda por dados em larga escala e recursos computacionais, e ampla gama de cenários de aplicação. A classificação de imagens baseada em aprendizagem profunda aprimora mecanismos de busca, moderação de conteúdo e categorização de produtos em plataformas online.

As técnicas de identificação de entidades e reconhecimento facial baseadas em aprendizagem profunda aumentam a precisão e a eficiência em tarefas como detecção em tempo real, monitoramento de segurança, controle de acesso e sistemas automatizados. Aprendizagem profunda e visão computacional são duas grandes áreas de interesse no campo da inteligência artificial atualmente. A aprendizagem profunda, como método de aprendizado de máquina, alcançou grande sucesso nos campos de imagem, fala e processamento de linguagem natural com sua poderosa capacidade de aprendizado e representação de características.

A visão computacional, por outro lado, é um importante ramo da inteligência artificial, com o objetivo de permitir que os computadores “leiam” imagens e vídeos como os humanos e respondam de acordo. Leia também: Quem é Demis Hassabis? Cofundador da DeepMind Importância da aprendizagem profunda na visão computacional A aprendizagem profunda é uma abordagem de aprendizado de máquina cuja ideia central é aprender representações de características dos dados construindo modelos de redes neurais de várias camadas.

Em comparação com os algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina, os modelos de aprendizagem profunda têm capacidades expressivas mais poderosas e podem aprender automaticamente representações complexas de características a partir de dados brutos e usar essas representações para realizar tarefas como classificação, regressão e agrupamento.

Os modelos de aprendizagem profunda geralmente incluem uma camada de entrada, várias camadas ocultas e uma camada de saída, onde os pesos de conexão entre as camadas ocultas são aprendidos automaticamente a partir dos dados de treinamento, e os parâmetros do modelo são continuamente ajustados para minimizar a função de perda por meio de um algoritmo de retropropagação. A visão computacional é um ramo do campo da inteligência artificial que visa permitir que os computadores adquiram, compreendam e interpretem informações de imagens e vídeos.

O objetivo da visão computacional é permitir que os computadores “vejam” imagens e vídeos como os humanos fazem, e obtenham informações úteis a partir deles. As principais tarefas da visão computacional incluem classificação de imagens, detecção de alvos, segmentação de imagens, estimativa de pose, estimativa de profundidade, entre outras. A aprendizagem profunda tornou-se uma das tecnologias-chave que impulsionam o rápido desenvolvimento do campo da visão computacional.

Os modelos de aprendizagem profunda têm poderosa capacidade de aprendizado e representação de características e podem aprender automaticamente representações complexas de características a partir de dados brutos, especialmente as redes neurais convolucionais (CNN), que podem aprender automaticamente representações de características adequadas à tarefa, melhorando significativamente a precisão e a generalização das tarefas de visão computacional.

Os modelos de aprendizagem profunda podem realizar aprendizado ponta a ponta diretamente a partir de dados brutos, eliminando a necessidade de projetar manualmente extratores de características e simplificando o processo das tarefas de visão computacional. Os modelos de aprendizagem profunda geralmente requerem uma grande quantidade de dados anotados para treinamento e geralmente precisam de recursos computacionais em larga escala para treinamento e otimização do modelo.

A aprendizagem profunda alcançou grande sucesso em tarefas de visão computacional como classificação de imagens, detecção de alvos e geração de imagens, e tem sido amplamente utilizada em análise de imagens médicas, vigilância inteligente, direção autônoma e realidade virtual. Leia também: Como usar o Google DeepMind em diferentes domínios Cenários de aprendizagem profunda na visão computacional 1. Classificação de imagens O princípio da aplicação de classificação de imagens envolve três etapas principais: extração de características, treinamento do modelo e inferência.

Primeiramente, a extração de características é a etapa chave, por meio de modelos como a rede neural convolucional (CNN), a rede pode extrair gradualmente características locais e globais da imagem para obter uma representação abstrata do conteúdo da imagem. Em segundo lugar, a fase de treinamento do modelo usa dados de treinamento com rótulos, mede a diferença entre a saída do modelo e os rótulos reais definindo uma função de perda e usa algoritmos de retropropagação e otimizadores para ajustar continuamente os parâmetros do modelo, para que o modelo possa aprender representações de características e leis de classificação apropriadas.

Finalmente, na fase de inferência, o modelo treinado é usado para classificar a nova imagem de contexto documentada publicamente e selecionar a categoria com a maior probabilidade como resultado da classificação da imagem. Mecanismos de busca como o Google e o Bing usam algoritmos de aprendizagem profunda para fornecer resultados de pesquisa precisos e relevantes com base em consultas de imagem. Da mesma forma, plataformas de revisão de conteúdo como o Facebook e o YouTube usam aprendizagem profunda para sinalizar e remover automaticamente conteúdo impróprio.

As plataformas de compras online geralmente usam técnicas de classificação de imagens para identificar automaticamente imagens de produtos e categorizá-las em categorias de produtos apropriadas, melhorando assim a precisão da pesquisa de produtos e a experiência do usuário. Por exemplo, a função de pesquisa de produtos da Amazon usa tecnologia de classificação de imagens para identificar entidades e características em imagens de produtos e recomendar automaticamente produtos relevantes para os usuários. Aprendizagem profunda na visão computacional 2.

Identificação de entidades A primeira etapa requer uma Rede de Proposta de Região (RPN), que fornece várias regiões candidatas contendo entidades significativas. O segundo passo é enviar as propostas de região para a estrutura do classificador neural, geralmente o algoritmo de agrupamento hierárquico baseado em RCNN ou o pooling de região de interesse (ROI) no Fast RCNN. Esses procedimentos são muito precisos, mas muito lentos. Com a necessidade de detecção de entidades em tempo real, surgiram arquiteturas de detecção de entidades em uma única etapa, como YOLO (you only look once) e RetinaNet.

Estas combinam as etapas de identificação e classificação por meio da regressão de suposições de delimitação. Cada caixa delimitadora é representada por apenas algumas coordenadas, o que facilita a combinação das etapas de detecção e classificação e acelera o processamento. 3. Reconhecimento facial A primeira etapa no reconhecimento facial é a detecção facial, que significa localizar com precisão a posição de um rosto em uma imagem a partir de uma imagem ou vídeo. As técnicas de aprendizagem profunda podem alcançar a detecção precisa de rostos em imagens por meio de modelos como redes neurais convolucionais (CNN).

Modelos típicos de detecção facial como R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN e YOLO. Esses modelos alcançam a localização precisa da posição do rosto deslizando uma janela de tamanho fixo sobre a imagem e, em seguida, usando redes neurais convolucionais para extração e classificação de características. Após a detecção facial, o próximo passo é a extração de características do rosto detectado. Modelos de aprendizagem profunda pré-treinados (como ResNet e MobileNet) são geralmente usados como extratores de características, e a representação abstrata das características do rosto na imagem é obtida alimentando a imagem do rosto nesses modelos.

Finalmente, é realizada a correspondência facial para reconhecer rostos comparando as representações de características faciais extraídas. Os métodos para correspondência facial incluem a distância euclidiana e a similaridade de cosseno. Normalmente, o sistema armazena antecipadamente alguns vetores de características faciais conhecidos e depois compara as características faciais a serem reconhecidas com as características conhecidas, e determina se a correspondência é bem-sucedida definindo um limite.

Na prática, a tecnologia de reconhecimento facial é amplamente utilizada em monitoramento de segurança, sistemas de controle de acesso, pagamento facial, desbloqueio facial e outros campos.