O que é visão computacional em aprendizado profundo?

O que é visão computacional em aprendizado profundo? é perfilado pelo BTW Media porque evidências publicadas o vinculam a infraestrutura da internet, governança, dependências operacionais ou visibilidade de mercado.

• A visão computacional é uma área da inteligência artificial que permite que máquinas interpretem e compreendam informações visuais do ambiente ao redor.
• Ela capacita computadores a perceberem o mundo por meio de imagens digital ou vídeos, assim como os humanos fazem com seus olhos.
• Ao empregar algoritmos avançados e modelos de aprendizado profundo, os computadores podem reconhecer entidades, detectar padrões e tomar decisões inteligentes com base em dados visuais.

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

O aprendizado profundo é agora a abordagem predominante para visão computacional. Este artigo examina várias aplicações do aprendizado profundo na visão computacional, com foco nos benefícios das redes neurais convolucionais (CNNs). As CNNs oferecem uma estrutura em camadas que permite que as redes neurais identifiquem as características mais significativas dentro de uma imagem, aumentando a precisão e a eficiência na análise.

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O que é visão computacional?

A visão computacional, um subconjunto do aprendizado de máquina, concentra-se 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 características e contexto aprendidos durante o treinamento. Essa capacidade permite que os modelos interpretem imagens e vídeos, aplicando seus insights a processos preditivos ou de tomada de decisão.

Embora ambos lidem com dados visuais, é importante distinguir processamento de imagem de visão computacional. O processamento de imagem envolve modificar ou aprimorar imagens para gerar uma nova saída, como ajustar brilho ou resolução, desfocar detalhes sensíveis ou cortar. Ao contrário da visão computacional, o processamento de imagem não envolve necessariamente a identificação de 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 imagem 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 complexos diretamente dos dados brutos de imagem, sem a necessidade de programação explícita.

Usos do aprendizado profundo na visão computacional

O desenvolvimento de tecnologias de aprendizado profundo permitiu a criação de modelos de visão computacional mais precisos e complexos. À medida que essas tecnologias aumentam, a incorporação de aplicações de visão computacional se torna mais útil. Abaixo estão algumas maneiras pelas quais o aprendizado profundo está sendo usado para melhorar a visão computacional.

Detecção de entidades

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

Com a necessidade de detecção de entidades em tempo real, arquiteturas de detecção em uma etapa surgiram, comoYOLO,SSDeRetinaNet. Elas combinam a etapa de detecção e classificação, regredindo previsões de caixas delimitadoras. Cada caixa delimitadora é representada com apenas algumas coordenadas, facilitando a combinação da etapa de detecção e classificação e acelerando o processamento.

Localização e detecção de entidades

A localização de imagem envolve identificar as localizações de entidades dentro de uma imagem, normalmente denotando-as com caixas delimitadoras. A detecção de entidades se baseia nisso, não apenas localizando entidades, mas também classificando-as. Essa tarefa depende fortemente de redes neurais convolucionais (CNNs).

A localização e a detecção de entidades são fundamentais para identificar inúmeras entidades em cenas complexas, permitindo aplicações como a interpretação de imagens de diagnóstico médico.

Segmentação semântica

A segmentação semântica, também referida como segmentação de entidades, difere da detecção de entidades ao identificar precisamente os pixels associados a entidades individuais, eliminando a necessidade de caixas delimitadoras. Essa abordagem permite uma delimitação mais precisa das entidades da imagem.

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

Uma aplicação prevalente da segmentação semântica é no treinamento de veículos autônomos. Essa técnica permite que pesquisadores utilizem imagens de ruas ou rodovias com limites de entidades precisamente definidos, facilitando o treinamento robusto para sistemas de navegação autônoma.

Estimação de pose

A estimação de pose é um método usado para determinar onde as articulações estão em uma imagem de uma pessoa ou entidade e o que o posicionamento dessas articulações indica. Pode ser usado com imagens 2D e 3D. A arquitetura principal usada para estimação de pose é PoseNet, que é baseada 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, espelhamento de movimentos com robótica ou análise de marcha.