• A visão computacional é um campo da inteligência artificial que permite às máquinas interpretar e compreender as informações visuais do ambiente ao seu redor.
  • Ela permite que os computadores percebam o mundo através de imagens ou vídeos digitais, assim como os humanos fazem com seus olhos.
  • Ao explorar algoritmos avançados e modelos de aprendizado profundo, os computadores podem reconhecer objetos, detectar padrões e tomar decisões inteligentes baseadas em dados visuais.

A visão computacional (CV) é o estudo de como as máquinas entendem o conteúdo de imagens e vídeos. Ao analisar elementos específicos dos dados visuais, os algoritmos de visão computacional permitem tarefas de previsão ou tomada de decisão.

O aprendizado profundo é agora a abordagem predominante para a visão computacional. Este artigo examina várias aplicações do aprendizado profundo em visão computacional, com foco nas vantagens das redes neurais convolucionais (CNN). As CNNs oferecem uma estrutura em camadas que permite às redes neurais identificar as características mais significativas de uma imagem, melhorando assim a precisão e a eficiência da análise.

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O que é visão computacional?

A visão computacional, um subconjunto do aprendizado de máquina, foca na interpretação e compreensão de imagens e vídeos para permitir que os computadores "vejam" e realizem tarefas visuais semelhantes às humanas.

Os modelos de visão computacional são projetados para analisar dados visuais identificando as características e o contexto aprendidos durante o treinamento. Essa capacidade permite que os modelos interpretem imagens e vídeos, aplicando seus conhecimentos a processos de previsão ou tomada de decisão.

Embora ambos lidem com dados visuais, é importante distinguir o processamento de imagem da visão computacional. O processamento de imagem consiste em modificar ou melhorar imagens para gerar um novo resultado, como ajustar o brilho ou a resolução, desfocar detalhes sensíveis ou recortar. Ao contrário da visão computacional, o processamento de imagem não envolve necessariamente a identificação do conteúdo.

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O papel do aprendizado profundo

O aprendizado profundo, um subconjunto do aprendizado de máquina, revolucionou a visão computacional ao permitir uma análise de imagens mais precisa e eficiente. No centro do aprendizado profundo estão as redes neurais artificiais, redes complexas de nós interconectados inspiradas no cérebro humano. Essas redes neurais são treinadas em grandes conjuntos de dados para aprender padrões e características complexas diretamente a partir dos dados brutos das imagens, sem exigir programação explícita.

Usos do aprendizado profundo em visão computacional

O desenvolvimento das tecnologias de aprendizado profundo permitiu a criação de modelos de visão computacional mais precisos e complexos. À medida que essas tecnologias evoluem, a integração de aplicações de visão computacional se torna cada vez mais útil. Aqui estão algumas maneiras pelas quais o aprendizado profundo é usado para melhorar a visão computacional.

Detecção de objetos

Existem dois tipos comuns de detecção de objetos realizados por técnicas de visão computacional. A primeira etapa da detecção de objetos em duas etapas requer uma rede de propostas de regiões (RPN), fornecendo um número de regiões candidatas que podem conter objetos importantes. A segunda etapa consiste em transmitir as propostas de regiões para uma arquitetura de classificação neural, geralmente um algoritmo de agrupamento hierárquico baseado em RCNN, ou um agrupamento de regiões de interesse (ROI) no Fast RCNN. Essas abordagens são bastante precisas, mas podem ser muito lentas.

Com a necessidade de detecção de objetos em tempo real, arquiteturas de detecção de objetos em uma etapa surgiram, comoYOLO,SSDeRetinaNet. Elas combinam as etapas de detecção e classificação, regredindo as previsões de caixas delimitadoras. Cada caixa delimitadora é representada com apenas algumas coordenadas, o que facilita a combinação das etapas de detecção e classificação e acelera o processamento.

Localização e detecção de objetos

A localização de imagens consiste em determinar a localização dos objetos em uma imagem, geralmente indicando-os por caixas delimitadoras. A detecção de objetos se baseia nisso, não apenas localizando os objetos, mas também os classificando. Essa tarefa depende fortemente das redes neurais convolucionais (CNNs).

A localização e a detecção de objetos são essenciais para identificar muitos objetos em cenas complexas, permitindo aplicações como a interpretação de imagens de diagnóstico médico.

Segmentação semântica

A segmentação semântica, também chamada de segmentação de objetos, difere da detecção de objetos por identificar precisamente os pixels associados a objetos individuais, eliminando assim a necessidade de caixas delimitadoras. Essa abordagem permite uma delimitação mais precisa dos objetos na imagem.

A segmentação semântica é geralmente implementada usando redes totalmente convolucionais (FCN) ou U-Nets.

Uma aplicação difundida da segmentação semântica é o treinamento de veículos autônomos. Essa técnica permite que pesquisadores usem imagens de ruas ou rodovias com limites de objetos definidos com precisão, facilitando um treinamento robusto para sistemas de navegação autônoma.

Estimação de pose

A estimação de pose é um método usado para determinar onde estão as articulações em uma imagem de uma pessoa ou objeto e o que a colocação dessas articulações indica. Ela pode ser usada com imagens 2D e 3D. A arquitetura principal usada para estimação de pose é o PoseNet, que é baseado em CNNs.

A estimação de pose é usada para determinar onde partes do corpo podem aparecer em uma imagem e pode ser usada para gerar posturas ou movimentos realistas de figuras humanas. Frequentemente, essa funcionalidade é usada para realidade aumentada, reprodução de movimentos com robótica ou análise de marcha.