• Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта, которая позволяет машинам интерпретировать и понимать визуальную информацию об окружающей среде.
  • Оно позволяет компьютерам воспринимать мир через цифровые изображения или видео, так же как люди делают это с помощью глаз.
  • Используя передовые алгоритмы и модели глубокого обучения, компьютеры могут распознавать объекты, обнаруживать закономерности и принимать интеллектуальные решения на основе визуальных данных.

Компьютерное зрение (CV) — это изучение того, как машины понимают содержание изображений и видео. Анализируя определённые элементы визуальных данных, алгоритмы компьютерного зрения выполняют задачи прогнозирования или принятия решений.

Глубокое обучение теперь является преобладающим подходом в компьютерном зрении. В этой статье рассматриваются различные применения глубокого обучения в компьютерном зрении с акцентом на преимущества свёрточных нейронных сетей (CNN). CNN обеспечивают многоуровневую структуру, которая позволяет нейронным сетям выявлять наиболее значимые признаки изображения, повышая точность и эффективность анализа.

Читайте также:Что такое пример суперкомпьютера?

Что такое компьютерное зрение?

Компьютерное зрение, подмножество машинного обучения, сосредоточено на интерпретации и понимании изображений и видео, чтобы позволить компьютерам «видеть» и выполнять зрительные задачи, аналогичные человеческим.

Модели компьютерного зрения предназначены для анализа визуальных данных путём выявления признаков и контекста, полученных во время обучения. Эта способность позволяет моделям интерпретировать изображения и видео, применяя свои знания в процессах прогнозирования или принятия решений.

Хотя оба подхода работают с визуальными данными, важно различать обработку изображений и компьютерное зрение. Обработка изображений заключается в изменении или улучшении изображений для получения нового результата, например, настройке яркости или разрешения, размытии конфиденциальных деталей или кадрировании. В отличие от компьютерного зрения, обработка изображений не обязательно подразумевает идентификацию содержимого.

Читайте также:Intel разрабатывает крупнейшую нейроморфную компьютерную систему

Роль глубокого обучения

Глубокое обучение, подмножество машинного обучения, произвело революцию в компьютерном зрении, обеспечив более точный и эффективный анализ изображений. В основе глубокого обучения лежат искусственные нейронные сети — сложные сети взаимосвязанных узлов, вдохновлённые человеческим мозгом. Эти нейронные сети обучаются на больших наборах данных, чтобы выявлять сложные закономерности и признаки непосредственно из необработанных данных изображений, без явного программирования.

Применение глубокого обучения в компьютерном зрении

Развитие технологий глубокого обучения позволило создавать более точные и сложные модели компьютерного зрения. По мере развития этих технологий интеграция приложений компьютерного зрения становится всё более полезной. Вот несколько способов, которыми глубокое обучение улучшает компьютерное зрение.

Обнаружение объектов

Существует два распространённых типа обнаружения объектов, выполняемых методами компьютерного зрения. Первый этап двухэтапного обнаружения объектов требует сети предложений областей (RPN), которая предоставляет ряд кандидатов-областей, потенциально содержащих важные объекты. Второй этап заключается в передаче предложений областей в архитектуру нейронной классификации, обычно это алгоритм иерархической группировки на основе RCNN или объединение областей интереса (ROI) в Fast RCNN. Эти подходы довольно точны, но могут быть очень медленными.

С учётом потребности в обнаружении объектов в реальном времени появились одноэтапные архитектуры обнаружения объектов, такие какYOLO,SSDиRetinaNet. Они объединяют этапы обнаружения и классификации, регрессируя предсказания ограничивающих рамок. Каждая ограничивающая рамка представлена всего несколькими координатами, что упрощает объединение этапов обнаружения и классификации и ускоряет обработку.

Локализация и обнаружение объектов

Локализация изображений заключается в определении местоположения объектов на изображении, обычно с помощью ограничивающих рамок. Обнаружение объектов развивает эту задачу, не только локализуя объекты, но и классифицируя их. Эта задача в значительной степени опирается на свёрточные нейронные сети (CNN).

Локализация и обнаружение объектов необходимы для идентификации множества объектов в сложных сценах, что позволяет применять их в таких областях, как интерпретация медицинских диагностических изображений.

Семантическая сегментация

Семантическая сегментация, также называемая сегментацией объектов, отличается от обнаружения объектов тем, что точно определяет пиксели, связанные с отдельными объектами, устраняя необходимость в ограничивающих рамках. Такой подход позволяет более точно разграничивать объекты на изображении.

Семантическая сегментация обычно реализуется с помощью полностью свёрточных сетей (FCN) или U-Net.

Широко распространённое применение семантической сегментации — обучение автономных транспортных средств. Этот метод позволяет исследователям использовать изображения улиц или шоссе с точно заданными границами объектов, обеспечивая надёжное обучение систем автономной навигации.

Оценка позы

Оценка позы — это метод, используемый для определения того, где находятся суставы на изображении человека или объекта и что означает их расположение. Его можно применять к двумерным и трёхмерным изображениям. Основная архитектура, используемая для оценки позы, — PoseNet, основанная на CNN.

Оценка позы используется для определения того, где на изображении могут находиться части тела, и может применяться для генерации реалистичных поз или движений человеческих фигур. Часто эта функция используется в дополненной реальности, воспроизведении движений с помощью робототехники или анализе походки.