Что такое компьютерное зрение? Приложения, примеры, модели, проблемы

Введение

Компьютерное зрение является одной из ведущих областей в искусственном интеллекте (ИИ), которая изменила то, как машины воспринимают и интерпретируют визуальный мир вокруг нас.

По своей сути, компьютерное зрение в ИИ наделяет машины способностью понимать, анализировать и извлекать инсайты из визуальной информации, во многом подобно тому, как человеческий глаз и мозг работают в тандеме.

Здесь давайте подробно разберемся, что такое компьютерное зрение в искусственном интеллекте (ИИ), его приложения, модели, примеры, проблемы и многое другое.

Что такое компьютерное зрение?

Компьютерное зрение – это все равно что наделить компьютеры глазами, чтобы они могли видеть и понимать мир, как это делаем мы, люди. Представьте, что вы делаете фотографию своим телефоном. Вы можете видеть людей, предметы и, возможно, красивый пейзаж. Но для компьютера это всего лишь набор пикселей.

Компьютерное зрение – это технология, которая помогает компьютерам воспринимать эти пиксели. Она позволяет компьютерам распознавать объекты на изображениях, например, лица людей или объекты, и понимать, что происходит на видео.

• Алгоритмы компьютерного зрения полагаются на методы машинного обучения, особенно глубокого обучения, для автоматического обучения и повышения своей производительности на основе больших наборов данных.
• Сверточные нейронные сети (CNN) являются распространенной архитектурой, используемой в компьютерном зрении, поскольку они хорошо подходят для обработки сетчатых данных, таких как изображения.

Пример:

Допустим, у вашей входной двери установлена интеллектуальная камера. Благодаря компьютерному зрению с искусственным интеллектом она может распознавать ваше лицо и знать, что это вы, позволяя вам войти. Но если появится незнакомец, камера может предупредить вас, потому что она его не распознает.

Итак, компьютерное зрение – это все равно что научить компьютеры видеть и принимать решения на основе того, что они видят, делая нашу жизнь проще и безопаснее.

Примеры компьютерного зрения

Ниже приведены несколько примеров использования компьютерного зрения в различных реальных сценариях:

1. Функция Apple Face ID использует распознавание лиц для безопасной разблокировки iPhone.
2. Waymo использует компьютерное зрение для навигации в беспилотных автомобилях.
3. IBM Watson Health использует технологию компьютерного зрения для анализа медицинских изображений и оказания помощи в выявлении заболеваний.
4. Фильтры Snapchat, Pokémon GO и гарнитура Microsoft HoloLens AR.
5. Магазины Amazon Go используют компьютерное зрение для отслеживания товаров, выбранных покупателями, и автоматизации процесса оформления заказа.
6. Системы замкнутого телевидения (CCTV) с возможностями компьютерного зрения для обеспечения общественной безопасности.

7. Microsoft Kinect использует компьютерное зрение для распознавания и интерпретации жестов в играх и взаимодействии.
8. Google Lens позволяет пользователям извлекать текст из изображений и взаимодействовать с ним с помощью своих смартфонов.

Основы компьютерного зрения в искусственном интеллекте

Давайте разберем основы технологии компьютерного зрения в искусственном интеллекте:

1. Обработка изображений

Обработка изображений подобна преобразованию изображений. Компьютеры используют различные методы для улучшения или модификации изображений, делая их более четкими или выделяя определенные особенности. Это похоже на регулировку яркости или применение фильтров, чтобы улучшить внешний вид фотографий.

2. Извлечение признаков

Выделение объектов – это выделение важных частей изображения. Представьте, что вы смотрите на групповую фотографию; вы можете сосредоточиться на лицах. Точно так же компьютеры идентифицируют важные детали, такие как края, углы или цвета, чтобы понять, что изображено на картинке.

3. Распознавание образов

Распознавание образов похоже на обучение компьютеров распознавать знакомые предметы. Если вы видели собак разных пород, вы можете узнать собаку, даже если она новая. Компьютеры изучают закономерности на изображениях, помогая им идентифицировать объекты или людей.

4. Обнаружение краев

Определение границ – это нахождение контуров на изображении. Представьте себе, что вы обводите края объектов в книжке-раскраске. Компьютеры используют это, чтобы понять, где заканчивается один объект и начинается другой.

5. Сегментация изображений

Сегментация изображения похожа на разделение картинки на разные части. Если бы у вас была фотография группы друзей, сегментация помогла бы идентифицировать каждого человека в отдельности. Это помогает компьютерам сосредоточиться на отдельных элементах изображения.

6. Распознавание объектов

Распознавание объектов учит компьютеры распознавать определенные объекты. Это все равно что показывать компьютеру различные изображения кошек, пока он не научится распознавать кошку на любом новом изображении. Это удобно для таких приложений, как распознавание предметов на фотографиях.

Компоненты систем компьютерного зрения

Здесь мы узнаем о различных компонентах систем компьютерного зрения:

1. Камеры и датчики

Как и наши глаза, системы компьютерного зрения оснащены камерами и датчиками. Камеры делают снимки, а датчики собирают данные об окружающей среде. Они подобны глазам компьютера, помогая ему “видеть” и понимать, что происходит.

2. Блок обработки данных

Блок обработки подобен мозгу системы компьютерного зрения. После того, как камеры и датчики собирают данные, блок обработки анализирует их. Это похоже на то, как наш мозг обрабатывает информацию, поступающую от наших глаз, чтобы понять окружающий мир.

3. Получение изображения

Получение изображений – это процесс сбора изображений или кадров с камер. Это похоже на создание моментальных снимков. Качество этих изображений влияет на то, насколько хорошо компьютер может понять то, что он видит.

4. Память

Точно так же, как мы запоминаем вещи, компьютерам нужна память для хранения информации. Память в системе компьютерного зрения отслеживает то, что она увидела и узнала, помогая ей распознавать вещи в будущем.

5. Программное обеспечение

Программное обеспечение похоже на набор инструкций, которые сообщают компьютеру, что делать с получаемыми изображениями и данными. Оно включает алгоритмы (пошаговые процедуры), которые помогают компьютеру осмысливать визуальную информацию.

6. Графический процессор (GPU)

Графические процессоры – это специализированное оборудование, которое помогает компьютеру быстрее обрабатывать изображения. Они ускоряют анализ, позволяя компьютеру распознавать объекты в режиме реального времени, например, в видеопотоках.

7. Датчики для получения различной информации

Помимо камер, другие датчики собирают специфическую информацию. Например, термодатчики могут определять температуру, а датчики глубины могут измерять расстояния. Эти датчики предоставляют дополнительные сведения для более полного понимания.

Как работает компьютерное зрение?

Компьютерное зрение с искусственным интеллектом работает так же, как обучение компьютера видеть и понимать мир, точно так же, как мы используем наши глаза и мозг:

• Ввод: Точно так же, как мы видим мир своими глазами, система компьютерного зрения использует камеры или датчики для сбора визуальной информации. Это могут быть изображения или видеокадры.
• Обработка: Захваченная визуальная информация затем отправляется в “мозг” компьютера, который представляет собой мощный процессор. Этот процессор запускает специальные алгоритмы, которые похожи на пошаговые инструкции, для анализа и понимания того, что “видит” компьютер.
• Распознавание: Компьютерные алгоритмы помогают ему распознавать узоры, формы, цвета и другие особенности визуальных данных. Это похоже на то, когда мы видим кошку и знаем, что это кошка, из-за ее специфических особенностей.
• Решение: Основываясь на том, что компьютер узнал и распознал, он может принимать решения или предпринимать действия. Например, он может идентифицировать лицо человека, понять, улыбается ли кто-то, или даже обнаружить предметы в комнате.
• Обучение: Чем больше визуальных данных видит и обрабатывает компьютер, тем лучше он понимает и распознает объекты. Он учится на собственном опыте, подобно тому, как это делаем мы, когда видим и понимаем новые объекты.

История компьютерного зрения

Давайте познакомимся с историей компьютерного зрения:

1959 – Ранние эксперименты

Нейрофизиологи проводили эксперименты с кошкой, показывая ей различные изображения, чтобы понять реакцию ее мозга. Это привело к осознанию того, что обработка изображений начинается с простых форм, таких как прямые края.

1960 – е – Появление искусственного интеллекта и компьютерного зрения

1960-е годы ознаменовались появлением искусственного интеллекта (ИИ) как академической области. Это стало отправной точкой для стремления сообщества ИИ решить проблему человеческого зрения.

1963 – Преобразование 3D – изображения

Компьютеры достигли способности преобразовывать двумерные изображения в трехмерные формы, расширив свои возможности по обработке визуальных данных.

1974 – Оптическое распознавание символов (OCR)

Была внедрена технология OCR, позволяющая компьютерам распознавать текст, напечатанный любым шрифтом. Эта веха проложила путь для приложений в области обработки документов, распознавания автомобильных номеров и машинного перевода.

1982 – Иерархия в обработке зрительных данных

Нейробиолог Дэвид Марр установил иерархическую природу обработки зрительных данных и представил машинные алгоритмы для определения краев, углов, кривых и основных форм.

Чем машинное обучение отличается от искусственного интеллекта?

Машинное обучение – это подмножество ИИ, которое фокусируется на разработке алгоритмов, позволяющих машинам учиться на основе данных. ИИ – это более широкая область, охватывающая машинное обучение и другие методы.

1982 – Неокогнитрон

Специалист по информатике Кунихико Фукусима разработал неокогнитрон, нейронную сеть со сверточными слоями, способную распознавать паттерны. Это заложило основу для последующих достижений в области глубокого обучения.

2000 – Фокус на Распознавании объектов

Фокус исследования сместился в сторону распознавания объектов с помощью компьютерного зрения, что стало важной вехой в понимании и интерпретации сложных визуальных сцен.

2001 – Распознавание лиц в реальном времени

Были представлены первые приложения для распознавания лиц в режиме реального времени, демонстрирующие достижения в распознавании и интерпретации черт лица.

2000 – е – Стандартизация наборов визуальных данных

Начала появляться стандартизация того, как наборы визуальных данных помечаются и аннотируются, обеспечивая структурированную основу для обучения и оценки моделей компьютерного зрения.

2010 – Набор данных ImageNet

Стал доступен набор данных ImageNet , содержащий миллионы помеченных изображений из тысячи классов объектов. Это сыграло решающую роль в разработке сверточных нейронных сетей (CNN) и современных моделей глубокого обучения.

2012 – Прорыв с AlexNet

Команда из Университета Торонто включила модель AlexNet , телеканал CNN, в конкурс по распознаванию изображений . Этот прорыв значительно снизил частоту ошибок при распознавании изображений, что привело к новой эре в компьютерном зрении.

Сегодня – Низкий Уровень ошибок и глубокое обучение:

После успеха AlexNet частота ошибок при распознавании изображений продолжала снижаться, достигнув всего нескольких процентов. Модели глубокого обучения, в частности CNN, широко используются в различных приложениях компьютерного зрения.

Путь компьютерного зрения охватывает шесть десятилетий, начиная с ранних экспериментов с кошками и заканчивая современными сложными моделями глубокого обучения. Каждая веха способствовала нашему пониманию процессов обработки визуальных данных и проложила путь для практического применения в различных отраслях промышленности.

Модели Компьютерного зрения

Модели компьютерного зрения – это вычислительные алгоритмы, предназначенные для того, чтобы позволить машинам интерпретировать и понимать визуальную информацию. Эти модели играют решающую роль в различных приложениях, начиная от распознавания изображений и заканчивая обнаружением объектов.

Типы моделей компьютерного зрения:

• Модели Классификации Изображений

Эти модели классифицируют изображения по предопределенным классам или меткам.

Пример:

Классификация изображений животных по категориям, таким как “кошка”, “собака” или “птица”.

• Модели Обнаружения объектов

Модели обнаружения объектов не только распознают объекты, но и определяют местоположение и очерчивают их положение на изображении.

Пример:

Идентификация и выделение нескольких лиц или автомобилей на фотографии.

• Модели Семантической Сегментации

Эти модели компьютерного зрения присваивают определенную метку каждому пикселю изображения, обеспечивая детальное представление о границах объекта.

Пример:

Различение различных объектов в сцене и разукрашивание каждого типа объектов по-разному.

• Модели сегментации экземпляров

Аналогично семантической сегментации, но идет на шаг дальше, проводя различие между отдельными экземплярами объектов.

Пример:

Идентификация и различение нескольких экземпляров объекта одного и того же типа на изображении.

• Модели распознавания объектов

Эти модели распознают и идентифицируют конкретные объекты или сущности на изображениях.

Пример:

Обнаружение и обозначение достопримечательностей, таких как Эйфелева башня или Статуя Свободы, на фотографии.

• Модели Распознавания лиц

Специализированные модели, предназначенные для распознавания и верификации человеческих лиц.

Пример:

Разблокировка смартфона с помощью распознавания лиц или идентификация людей в толпе.

• Модели Распознавания жестов

Модели, обученные интерпретировать и понимать человеческие жесты по изображениям или видеокадрам.

Пример:

Перевод движений рук в команды для компьютера или распознавание языка жестов.

• Модели Обнаружения аномалий

Модели, предназначенные для выявления необычных закономерностей или выбросов в визуальных данных.

Пример:

Выявление дефектов в производственных процессах путем анализа изображений продукции.

• Модели Передачи стиля

Эти модели изменяют визуальный стиль изображения, чтобы оно соответствовало художественным характеристикам другого изображения.

Пример:

Превращение фотографии в стиль известной картины.

• Генеративные модели

Модели, способные генерировать новые реалистичные изображения на основе шаблонов, которые они выучили во время обучения.

Пример:

Создание реалистичных изображений несуществующих лиц или объектов.

Приложения компьютерного зрения

Приложения компьютерного зрения принесли пользу различным отраслям промышленности, улучшив процессы и повысив эффективность:

1. Здравоохранение

• Диагностическая визуализация: Компьютерное зрение помогает при анализе медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки, магнитно-резонансная томография и компьютерная томография, помогая врачам точно диагностировать заболевания.
• Роботизированная хирургия: Визуальные системы управляют роботизированными хирургическими инструментами, позволяя проводить точные и минимально инвазивные процедуры.
• Обнаружение падений при уходе за пожилыми людьми: Системы компьютерного зрения отслеживают движения пожилых людей, обнаруживая падения и оповещая лиц, осуществляющих уход.

2. Автомобильная промышленность

• Автономные транспортные средства: Компьютерное зрение позволяет транспортным средствам воспринимать окружающую среду, выявлять препятствия и ориентироваться без вмешательства человека.
• Системы мониторинга водителя: Системы визуального наблюдения отслеживают поведение водителя, обнаруживая признаки сонливости или рассеянности для повышения безопасности.
• Распознавание дорожных знаков: Камеры распознают и интерпретируют дорожные знаки, предоставляя водителям информацию в режиме реального времени.

3. Безопасность

• Распознавание лиц: Используемое в системах видеонаблюдения и контроля доступа устройство распознавания лиц идентифицирует людей в целях безопасности.
• Обнаружение злоумышленников: Системы компьютерного зрения анализируют видеопотоки для обнаружения подозрительных действий или злоумышленников в зонах ограниченного доступа.
• Отслеживание объектов: Камеры, оснащенные технологией визуального наблюдения, могут отслеживать движение объектов или людей.

4. Розничная торговля

• Автоматизированная проверка: Компьютерное зрение обеспечивает работу кассовых систем без участия кассира, позволяя клиентам брать товары и уходить, не проходя традиционную проверку.
• Управление запасами: Системы визуального наблюдения отслеживают уровень запасов на полках, автоматизируя управление запасами и сокращая количество ошибок.
• Аналитика покупателей: Анализ поведения покупателей с помощью компьютерного зрения помогает розничным продавцам оптимизировать планировку магазинов и улучшить качество покупок.

5. Производство

• Контроль качества: Компьютерное зрение выявляет дефекты или нарушения в производственных процессах, обеспечивая высокое качество продукции.
• Роботизированная сборка: Системы визуального наблюдения помогают роботам собирать изделия с высокой точностью и эффективностью.
• Профилактическое техническое обслуживание: Камеры отслеживают состояние оборудования, прогнозируя и предотвращая возможные поломки.

6. Сельское хозяйство

• Мониторинг посевов: Компьютерное зрение анализирует аэрофотоснимки для оценки состояния посевов, выявления вредителей и оптимизации орошения.
• Уборочные роботы: Роботы с визуальным управлением могут автономно собирать урожай, повышая эффективность и снижая трудозатраты.
• Мониторинг поголовья: Системы визуального наблюдения отслеживают состояние здоровья и поведение домашнего скота для раннего выявления проблем.

7. Развлечения

• Управление жестами: Компьютерное зрение позволяет распознавать жесты, позволяя пользователям взаимодействовать с устройствами с помощью движений рук.
• Виртуальная реальность (VR) и дополненная реальность (AR): Технология Vision усиливает эффект погружения за счет отслеживания движений и интеграции виртуальных элементов в реальный мир.

Методы машинного обучения в компьютерном зрении

Теперь, когда мы знаем о компьютерном зрении в искусственном интеллекте, пришло время понять роль и использование машинного обучения в компьютерном зрении:

1. Обучение на собственном опыте

Представьте, что вы учите компьютер распознавать объекты, показывая ему множество картинок. Машинное обучение в области компьютерного зрения похоже на обучение компьютера учиться на собственном опыте. Он становится лучше распознавать объекты по мере того, как видит больше примеров.

2. Нейронные сети

Представьте себе нейронную сеть как виртуальный мозг, состоящий из взаимосвязанных узлов. Каждый узел подобен небольшому органу, принимающему решения. Предоставляя сети доступ к различным изображениям, она учится принимать решения о том, что изображено на картинке.

3. Глубокое Обучение

Глубокое обучение – это особый вид машинного обучения, и оно похоже на добавление дополнительных слоев к виртуальному мозгу. Эти слои помогают компьютеру понимать сложные закономерности и особенности изображений. Это похоже на то, как наш мозг обрабатывает информацию через множество слоев нейронов.

4. Распознавание изображений

Распознавание изображений – это суперспособность, полученная в результате машинного обучения. Как только компьютер будет обучен на достаточном количестве примеров, он сможет начать распознавать объекты на новых изображениях. Это все равно что научить друга распознавать кошку – увидев много кошек, он может узнать одну из них даже в другой обстановке.

5. Обучение и тестирование

Обучение похоже на этап обучения, когда компьютер изучает примеры. Тестирование похоже на проверку правильности усвоения. Если вы рассказали компьютеру о кошках и показали ему новую картинку с кошкой, он должен быть в состоянии сказать: “Это кошка!” Этот процесс повторяется до тех пор, пока компьютер не научится распознавать действительно хорошо.

Глубокое обучение компьютерному зрению

Глубокое обучение играет решающую роль в развитии компьютерного зрения, значительно повышая способность машин понимать и интерпретировать визуальную информацию:

• Сверточные нейронные сети (CNNs)

CNN – это класс глубоких нейронных сетей, предназначенных для обработки структурированных данных сетки, таких как изображения. Они состоят из сверточных слоев, которые автоматически изучают иерархические представления объектов.

CNN превосходны в задачах классификации изображений, обнаружения объектов и сегментации изображений. Они являются основой многих современных систем компьютерного зрения.

• Изучение функций и иерархическое представление

Модели глубокого обучения, особенно глубокие нейронные сети, автоматически изучают иерархические представления объектов из необработанных данных. В контексте компьютерного зрения это означает захват сложных шаблонов и объектов на разных уровнях абстракции.

Такое иерархическое представление позволяет моделям глубокого обучения распознавать сложные закономерности, что делает их эффективными при понимании визуальных данных.

• Передача обучения

Переносное обучение предполагает использование предварительно подготовленных моделей глубокого обучения на больших наборах данных для конкретной задачи и адаптацию их к новой, связанной задаче с меньшим набором данных.

Переносное обучение ценно в компьютерном зрении, поскольку оно использует знания, полученные из обширных наборов данных, уменьшая потребность в больших объемах помеченных данных для новых задач.

• Обнаружение объектов с помощью региональных CNNS (R-CNNs) и более быстрых R-CNNs

R-CNNs и более быстрые R-CNNs – это архитектуры, предназначенные для обнаружения объектов, позволяющие идентифицировать и локализовать множество объектов на изображении.

Они повышают эффективность задач обнаружения объектов, позволяя одновременно идентифицировать и локализовывать объекты в сложных сценах.

• Рекуррентные нейронные сети (RNNs) для моделирования последовательностей

RNN предназначены для задач, связанных с последовательными данными. В компьютерном зрении они могут использоваться для таких задач, как анализ видео или создание субтитров к изображениям.

RNN фиксируют временные зависимости в данных, что делает их подходящими для задач, где важен порядок информации.

• Порождающие состязательные сети (GAN)

GAN состоят из двух нейронных сетей, генератора и дискриминатора, которые обучаются вместе. GAN способны генерировать новые экземпляры данных, похожие на данный набор данных.

GAN используются для таких задач, как синтез изображений, передача стиля и увеличение данных в компьютерном зрении.

• Комплексное обучение

Комплексное обучение предполагает обучение модели глубокого обучения выполнению задачи без разбиения ее на отдельные этапы. Для компьютерного зрения это означает обучение непосредственно на основе исходных данных для получения желаемого результата.

Сквозное обучение упрощает конвейер и позволяет модели изучать сложные представления непосредственно из данных.

• Механизмы внимания

Механизмы внимания позволяют моделям глубокого обучения фокусироваться на определенных частях входной последовательности, придавая больший вес релевантной информации.

В компьютерном зрении механизмы внимания повышают способность избирательно обрабатывать различные области изображения, повышая производительность при выполнении таких задач, как создание подписей к изображениям.

Проблемы компьютерного зрения

Таковы основные проблемы и ограничения технологии компьютерного зрения:

1. Компьютерное зрение испытывает трудности при работе со сложными сценами, меняющимися условиями освещения или загроможденным окружением.

2. Точная идентификация и классификация объектов, особенно когда объекты частично затемнены или расположены в разных направлениях.

3. Модели компьютерного зрения могут плохо подходить к невидимым данным или сценариям, не встречавшимся во время обучения.

4. Обеспечение обработки данных в режиме реального времени для таких приложений, как автономные транспортные средства или анализ видео в реальном времени.

5. Понимание семантического контекста сцен, включая отношения между объектами и общую интерпретацию сцены.

Этические проблемы и предубеждения в области компьютерного зрения

• Предвзятость в обучающих данных

Если обучающие данные предвзяты, модели могут унаследовать и увековечить эти предвзятости.

Предвзятые модели могут привести к несправедливым или дискриминационным результатам, особенно в таких приложениях, как распознавание лиц.

• Прозрачность и Объяснимость

Многие модели глубокого обучения представляют собой сложные “черные ящики”, что затрудняет понимание того, как они приходят к конкретным решениям.

Отсутствие прозрачности вызывает этические проблемы, особенно когда решения, принимаемые моделью, влияют на отдельных людей или сообщества.

• Вопросы конфиденциальности

Системы компьютерного зрения включают в себя сбор и анализ визуальных данных, что вызывает опасения по поводу конфиденциальности.

• Риски для безопасности

Уязвимости в системах компьютерного зрения могут быть использованы в злонамеренных целях.

• Влияние на занятость

Автоматизация, основанная на компьютерном зрении, потенциально может вытеснить определенные рабочие места.

Инструменты и фреймворки Компьютерного зрения

1. OpenCV

OpenCV – это широко используемая библиотека с открытым исходным кодом, которая предоставляет полный набор инструментов для обработки изображений и видео. Он поддерживает различные языки программирования, включая C ++, Python и Java.

Применение: Обычно используется для таких задач, как манипулирование изображениями, извлечение объектов, обнаружение объектов и распознавание лиц.

2. TensorFlow

Разработанный Google, TensorFlow представляет собой фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом, который включает модули для компьютерного зрения. Он поддерживает глубокое обучение и реализации нейронных сетей.

Применение: Широко используется для построения и обучения моделей глубокого обучения для распознавания изображений, сегментации и других задач видения.

3. PyTorch

PyTorch – это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, которая предлагает динамические вычислительные графики, что делает ее популярной для исследований и разработок. Она предоставляет инструменты для построения и обучения нейронных сетей.

Применение: Используется для различных задач компьютерного зрения, включая классификацию изображений, обнаружение объектов и генерацию изображений.

4. Keras

Keras – это высокоуровневый API для нейронных сетей, написанный на Python. Хотя он может использовать TensorFlow в качестве серверной части, теперь он является частью проекта TensorFlow. Keras упрощает процесс построения и обучения моделей глубокого обучения.

Применение: Часто используется для быстрого прототипирования архитектур нейронных сетей в проектах компьютерного зрения.

5. Scikit-Image

Scikit-Image представляет собой набор алгоритмов для обработки изображений в рамках более широкой экосистемы Scikit-Learn. Он разработан для бесперебойной работы с другими инструментами Scikit-Learn.

Применение: Полезно для таких задач, как фильтрация изображений, сегментация и извлечение объектов в приложениях компьютерного зрения.

6. MXNet

MXNet – это фреймворк глубокого обучения с открытым исходным кодом, который поддерживает как символьное, так и императивное программирование. Он известен своей масштабируемостью и эффективностью.

Применение: Применяется в проектах компьютерного зрения для таких задач, как классификация изображений, обнаружение объектов и генерация изображений.

7. Dlib

Dlib – это библиотека C ++ с привязками к Python, которая включает инструменты для машинного обучения, обработки изображений и распознавания лиц.

Применение: Особенно полезно для таких задач, как обнаружение лицевых ориентиров, распознавание лиц и отслеживание объектов.

8. Tesseract

Tesseract – это движок OCR (оптического распознавания символов), разработанный Google. Он способен распознавать текст на изображениях.

Приложение: Обычно используется для извлечения текста из изображений и документов на различных языках.

9. Fastai

Fastai – это библиотека глубокого обучения, созданная поверх PyTorch. Она упрощает процесс обучения высококачественным моделям и предназначена для доступа новичков.

Применение: Подходит для различных задач компьютерного зрения, включая классификацию и сегментацию изображений.

10. YOLO (Ты смотришь только один раз)

YOLO – это алгоритм обнаружения объектов, который может обнаруживать и классифицировать объекты на изображениях в режиме реального времени. YOLOv4 – одна из последних версий.

Применение: Широко используется для обнаружения объектов в режиме реального времени в таких приложениях, как видеонаблюдение и автономные транспортные средства.

Тематические исследования компьютерного зрения в реальной жизни

Вот два тематических исследования, в которых рассказывается об успешных реализациях компьютерного зрения в реальных сценариях:

1. Анализ медицинских изображений для выявления диабетической ретинопатии

Проблема:

Диабетическая ретинопатия является ведущей причиной слепоты среди пациентов с сахарным диабетом. Раннее выявление имеет решающее значение для своевременного вмешательства и профилактики.

Решение:

DeepMind от Google сотрудничал с фондом Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust в Великобритании для разработки модели глубокого обучения для выявления диабетической ретинопатии.

Они обучили сверточную нейронную сеть (CNN) на наборе данных сканирования сетчатки. Модель научилась выявлять признаки диабетической ретинопатии, такие как микроаневризмы и кровоизлияния.

Результаты:

Разработанная модель продемонстрировала высокий уровень точности в выявлении диабетической ретинопатии, сравнимый с экспертными оценками человека.

В настоящее время эта технология используется в клинических учреждениях для оказания помощи офтальмологам в выявлении пациентов из группы риска и определении их приоритетности.

Воздействие:

Раннее выявление с помощью компьютерного зрения помогает предотвратить потерю зрения у пациентов с сахарным диабетом, особенно в районах с ограниченным доступом к специализированной офтальмологической помощи.

2. Amazon Go – опыт розничной торговли без кассиров

Проблема:

Длинные очереди в кассу и неудобства, связанные с традиционными покупками.

Решение:

Amazon Go представила концепцию розничной торговли без кассовых сборов, использующую компьютерное зрение и технологию sensor fusion.

Камеры компьютерного зрения, датчики веса и алгоритмы машинного обучения отслеживают покупателей, когда они берут товары с полок, и автоматически списывают средства с их счетов при выходе из магазина.

Результаты:

Клиенты получают возможность совершать покупки без лишних хлопот, не прибегая к традиционным оформлениям чеков.

Система точно отслеживает товары, выбранные покупателями, и предотвращает случайные списания средств за товары, поставленные обратно на полку.

Воздействие:

Внедрение Amazon Go демонстрирует потенциал компьютерного зрения в революционизировании сектора розничной торговли, позволяя заглянуть в будущее автоматизированных и удобных покупок.

Может ли компьютерное зрение распознавать лица?

Да, компьютерное зрение может распознавать лица с помощью алгоритмов распознавания лиц. Эти алгоритмы анализируют черты лица, ориентиры и шаблоны для идентификации и верификации людей, что приводит к созданию таких приложений, как системы безопасности и аутентификации пользователей.

Является ли компьютерное зрение тем же, что и обработка изображений?

Компьютерное зрение и обработка изображений, хотя и связаны, – это не одно и то же. Обработка изображений включает в себя манипулирование изображениями или их улучшение с использованием различных методов. Компьютерное зрение, с другой стороны, выходит за рамки обработки и включает интерпретацию и понимание визуальной информации для таких задач, как распознавание объектов и анализ сцен.

Как компьютерное зрение используется в автономных транспортных средствах?

В автономных транспортных средствах компьютерное зрение обрабатывает данные с камер и датчиков для интерпретации окружения автомобиля. Он идентифицирует объекты, распознает дорожные знаки и принимает решения по безопасному управлению автомобилем, дополняя такие функции, как удержание полосы движения, адаптивный круиз-контроль и обнаружение препятствий.

Каковы некоторые практические применения ИИ?

ИИ используется в здравоохранении для получения медицинской визуализации, в финансах для выявления мошенничества, в самоуправляемых автомобилях, в чат-ботах по обслуживанию клиентов и во многих других областях, таких как розничная торговля, производство и сельское хозяйство.

В чем разница между обучением под присмотром и без присмотра?

Контролируемое обучение включает в себя обучение модели машинного обучения на помеченных данных, результат которого известен. С другой стороны, неконтролируемое обучение имеет дело с немаркированными данными и направлено на обнаружение закономерностей или структуры в данных.

Может ли ИИ заменить человеческую работу?

ИИ может автоматизировать определенные задачи и роли, но он также создает новые рабочие места в области разработки ИИ, анализа данных и многого другого. Влияние ИИ на занятость варьируется в зависимости от отрасли.

Безопасен ли ИИ и этичен ли он?

Обеспечение безопасности и этичного использования ИИ является приоритетом. Этические соображения включают предвзятость алгоритмов ИИ, соображения конфиденциальности и ответственное развитие технологий ИИ.

Каковы ограничения ИИ?

Системам ИИ может не хватать здравого смысла, этических суждений и эмоционального понимания. Они также требуют больших объемов данных и могут быть подвержены искажениям в данных обучения.

Что такое тест Тьюринга?

Тест Тьюринга – это мера способности машины демонстрировать разумное поведение, неотличимое от человеческого. Он предполагает взаимодействие человека-оценщика как с машиной, так и с человеком посредством текста, и если оценщик не может достоверно отличить их друг от друга, считается, что машина прошла тест.

Что такое глубокое обучение и чем оно отличается от традиционного машинного обучения?

Глубокое обучение – это подмножество машинного обучения, в котором используются многоуровневые искусственные нейронные сети (deep neural networks) для обработки данных и обучения на их основе. Оно особенно хорошо подходит для таких задач, как распознавание изображений и речи.

Опасен ли ИИ?

ИИ сам по себе является инструментом, и его безопасность зависит от того, как он разработан и используется. Обеспечение того, чтобы системы ИИ проектировались с учетом соображений безопасности и этических норм, имеет решающее значение для снижения потенциальных рисков.

Каковы некоторые прорывы в области ИИ за последние годы?

Последние достижения в области ИИ включают достижения в обработке естественного языка (например, GPT-3), прорывы в обучении с подкреплением (например, AlphaZero) и прогресс в приложениях ИИ, таких как здравоохранение и автономные транспортные средства.

Может ли ИИ быть творческим?

ИИ может создавать креативный контент, такой как искусство, музыка и литература. Однако споры о том, действительно ли ИИ обладает креативностью или просто имитирует креативность человека, продолжаются.

Какова роль данных в ИИ?

Данные – это топливо, питающее ИИ. Системы ИИ полагаются на большие объемы данных для обучения и повышения своей производительности. Высококачественные, разнообразные данные необходимы для построения эффективных моделей ИИ.

Как алгоритмы ИИ извлекают уроки из данных?

Алгоритмы ИИ извлекают уроки из данных, выявляя закономерности, корреляции и взаимосвязи внутри данных. Этот процесс обучения позволяет системам ИИ делать прогнозы или принимать решения на основе новых, невидимых данных.

Что такое обучение с подкреплением и как оно используется в ИИ?

Обучение с подкреплением – это тип машинного обучения, при котором агент обучается, взаимодействуя с окружающей средой. Он получает вознаграждения или штрафы в зависимости от своих действий, что позволяет ему осваивать оптимальные стратегии. Он используется в таких приложениях, как робототехника и искусственный интеллект для игр.

Каков процесс разработки ИИ?

Процесс разработки ИИ обычно включает в себя определение проблемы, сбор и предварительную обработку данных, выбор и обучение модели, оценку и внедрение. Это итеративный процесс, требующий постоянной доработки.

Каковы некоторые инструменты и фреймворки ИИ для разработки?

Популярные инструменты и фреймворки для разработки ИИ включают TensorFlow, PyTorch, scikit-learn и Keras для глубокого обучения. Существуют также облачные платформы ИИ, такие как Google Cloud AI и Azure Machine Learning.

Может ли ИИ использоваться в творческих областях, таких как искусство и музыка?

Да, ИИ использовался для создания произведений искусства, сочинения музыки и создания креативного контента. Инструменты на базе ИИ могут помочь художникам и музыкантам в творческом процессе.

ИИ ограничен программными приложениями или у него есть физические реализации?

ИИ может иметь физические реализации в виде роботов, автономных транспортных средств, дронов и интеллектуальных устройств. Эти физические системы ИИ взаимодействуют с окружающей средой и выполняют задачи в реальном мире.