Eine Geschichte der Visionsmodelle

Was ist Computer Vision?

Stell dir vor, du betrittst einen Laden, in dem eine Kamera dein Gesicht erkennt, deine Stimmung analysiert und dir Produkte vorschlägt, die auf deine Vorlieben zugeschnitten sind - und das alles in Echtzeit. Das ist keine Science-Fiction, sondern eine Realität, die durch moderne Bildverarbeitungsmodelle ermöglicht wird. Laut einem Bericht von Fortune Business Insight wurde der weltweite Markt für Computer Vision im Jahr 2023 auf 20,31 Mrd. USD geschätzt und wird voraussichtlich von 25,41 Mrd. USD im Jahr 2024 auf 175,72 Mrd. USD im Jahr 2032 anwachsen, was die rasanten Fortschritte und die zunehmende Verbreitung dieser Technologie in verschiedenen Branchen widerspiegelt.

Der Bereich der Computer Vision ermöglicht es Computern, Objekte in Bildern zu erkennen, zu identifizieren und zu analysieren. Ähnlich wie andere Bereiche der Künstlichen Intelligenz hat sich die Computer Vision in den letzten Jahrzehnten rasant entwickelt und bemerkenswerte Fortschritte erzielt. 

Die Geschichte der Computer Vision ist lang. In den Anfangsjahren waren Computer Vision Modelle in der Lage, einfache Formen und Kanten zu erkennen und beschränkten sich oft auf grundlegende Aufgaben wie die Erkennung geometrischer Muster oder die Unterscheidung zwischen hellen und dunklen Bereichen. Die heutigen Modelle können jedoch komplexe Aufgaben wie die Erkennung von Objekten in Echtzeit, die Gesichtserkennung und sogar die Interpretation von Emotionen anhand von Gesichtsausdrücken mit außergewöhnlicher Genauigkeit und Effizienz durchführen. Dieser dramatische Fortschritt verdeutlicht die unglaublichen Fortschritte bei der Rechenleistung, der Ausgereiftheit der Algorithmen und der Verfügbarkeit großer Datenmengen für das Training.

In diesem Artikel werden wir die wichtigsten Meilensteine in der Entwicklung der Computer Vision erkunden. Wir gehen auf die frühen Anfänge ein, erforschen die transformative Wirkung von Convolutional Neural Networks (CNNs) und untersuchen die bedeutenden Fortschritte, die darauf folgten.

Frühe Anfänge der Computer Vision

Wie in anderen Bereichen der Künstlichen Intelligenz begann die frühe Entwicklung der Computer Vision mit grundlegender Forschung und theoretischer Arbeit. Ein wichtiger Meilenstein war die Pionierarbeit von Lawrence G. Roberts zur 3D-Objekterkennung, die er Anfang der 1960er Jahre in seiner Dissertation"Machine Perception of Three-Dimensional Solids" dokumentierte. Seine Beiträge legten den Grundstein für zukünftige Fortschritte auf diesem Gebiet.

Die ersten Algorithmen - Kantendetektion

Die frühe Forschung im Bereich Computer Vision konzentrierte sich auf Bildverarbeitungstechniken wie Kantenerkennung und Merkmalsextraktion. Algorithmen wie der Sobel-Operator, der in den späten 1960er Jahren entwickelt wurde, gehörten zu den ersten, die Kanten durch Berechnung des Gradienten der Bildintensität erkannten.

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Techniken wie die Sobel- und Canny-Kantendetektoren spielten eine entscheidende Rolle bei der Identifizierung von Grenzen in Bildern, die für die Erkennung von Objekten und das Verständnis von Szenen unerlässlich sind.

Maschinelles Lernen und Computer Vision

Mustererkennung

In den 1970er Jahren entwickelte sich die Mustererkennung zu einem Schlüsselbereich der Computer Vision. Forscher/innen entwickelten Methoden zur Erkennung von Formen, Texturen und Objekten in Bildern, die den Weg für komplexere Sehaufgaben ebneten.

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Eine der ersten Methoden zur Mustererkennung war der Vorlagenabgleich, bei dem ein Bild mit einer Reihe von Vorlagen verglichen wird, um die beste Übereinstimmung zu finden. Dieser Ansatz war jedoch durch seine Empfindlichkeit gegenüber Maßstabsveränderungen, Drehungen und Rauschen eingeschränkt.

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Frühe Computer Vision Systeme waren durch die begrenzte Rechenleistung der damaligen Zeit eingeschränkt. Die Computer der 1960er und 1970er Jahre waren sperrig, teuer und hatten nur begrenzte Verarbeitungsmöglichkeiten.

Mit Deep Learning das Spiel verändern

Deep Learning und neuronale Netze mit Faltung

Deep Learning und Convolutional Neural Networks (CNNs) markieren einen entscheidenden Moment im Bereich des Computer Vision. Diese Fortschritte haben die Art und Weise, wie Computer visuelle Daten interpretieren und analysieren, dramatisch verändert und ermöglichen eine Vielzahl von Anwendungen, die zuvor als unmöglich galten.

Wie funktionieren CNNs?

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1. Faltungsschichten (Convolutional Layers): CNNs verwenden Faltungsschichten, eine Art Deep-Learning-Modell, das für die Verarbeitung strukturierter, gitterartiger Daten wie Bilder oder Sequenzen entwickelt wurde, indem es automatisch hierarchische Muster lernt. um ein Bild mithilfe von Filtern oder Kerneln zu scannen. Diese Filter erkennen verschiedene Merkmale wie Kanten, Texturen und Farben, indem sie über das Bild gleiten und Punktprodukte berechnen. Jeder Filter aktiviert bestimmte Muster im Bild und ermöglicht es dem Modell, hierarchische Merkmale zu lernen.
2. Aktivierungsfunktionen: Nach der Faltung kommen Aktivierungsfunktionen wie ReLU (Rectified Linear Unit) zum Einsatz, eine beliebte Aktivierungsfunktion beim Deep Learning, die die Eingabe direkt ausgibt, wenn sie positiv ist, und andernfalls Null. Dies hilft dem Netzwerk, komplexe Muster und Darstellungen zu lernen.
3. Pooling-Schichten: Pooling-Schichten bieten eine Downsampling-Operation, die die Dimensionalität der Merkmalskarte reduziert und dabei hilft, die relevantesten Merkmale zu extrahieren und gleichzeitig Rechenkosten und Overfitting zu reduzieren.
4. Vollständig verknüpfte Schichten (Fully Connected Layers): Die letzten Schichten eines CNN sind voll verbundene Schichten, die die von den Faltungsschichten und den Pooling-Schichten extrahierten Merkmale interpretieren, um Vorhersagen zu treffen. Diese Schichten ähneln denen in herkömmlichen neuronalen Netzen.

‍Evolutionvon CNN-Vision-Modellen

‍DieReise der Visionsmodelle war lang und umfasst einige der bemerkenswertesten Modelle:

• LeNet (1989): LeNet war eine der ersten CNN-Architekturen, die hauptsächlich für die Erkennung von Ziffern auf handgeschriebenen Schecks verwendet wurde. Sein Erfolg legte den Grundstein für komplexere CNNs und bewies das Potenzial von Deep Learning in der Bildverarbeitung.
• AlexNet (2012): AlexNet übertraf die bestehenden Modelle im ImageNet-Wettbewerb deutlich und zeigte damit die Leistungsfähigkeit von Deep Learning. Dieses Modell nutzte ReLU-Aktivierungen, Dropouts und Datenerweiterung, setzte neue Maßstäbe in der Bildklassifizierung und weckte ein breites Interesse an CNNs.
• VGGNet (2014): Durch die Verwendung kleinerer Faltungsfilter (3x3) erzielte das VGGNet beeindruckende Ergebnisse bei Bildklassifizierungsaufgaben, was die Bedeutung der Netzwerktiefe für eine höhere Genauigkeit unterstreicht.
• ResNet (2015): ResNet hat das Problem der Degradation in tiefen Netzen durch die Einführung von Residual Learning gelöst. Diese Innovation ermöglichte das Training von viel tieferen Netzen und führte zu Spitzenleistungen bei verschiedenen Computer Vision Aufgaben.
• YOLO (You Only Look Once): YOLO revolutionierte die Objekterkennung, indem es sie als ein einziges Regressionsproblem darstellte und direkt Bounding Boxes und Klassenwahrscheinlichkeiten aus vollständigen Bildern in einer Auswertung vorhersagte. Dieser Ansatz ermöglichte die Objekterkennung in Echtzeit mit noch nie dagewesener Geschwindigkeit und Genauigkeit und eignet sich damit für Anwendungen, die eine sofortige Verarbeitung erfordern, wie z. B. autonomes Fahren und Überwachung.

‍ComputerVision Anwendungen

Gesundheitswesen

DieEinsatzmöglichkeiten von Computer Vision sind vielfältig. Zum Beispiel werden Bildgebungsmodelle wie Ultralytics YOLOv8 werden in der medizinischen Bildgebung eingesetzt, um Krankheiten wie Krebs und diabetische Retinopathie zu erkennen. Sie analysieren Röntgenbilder, MRTs und CT-Scans mit hoher Präzision und erkennen Anomalien frühzeitig. Diese Früherkennung ermöglicht rechtzeitige Eingriffe und bessere Ergebnisse für die Patienten.

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Erhaltung der Umwelt

Computer-Vision-Modelle helfen dabei, gefährdete Arten zu überwachen und zu schützen, indem sie Bilder und Videos aus den Lebensräumen von Wildtieren analysieren. Sie identifizieren und verfolgen das Verhalten der Tiere und liefern Daten über ihren Bestand und ihre Bewegungen. Diese Technologie liefert Informationen für Naturschutzstrategien und politische Entscheidungen zum Schutz von Arten wie Tigern und Elefanten.

Mit Hilfe von Vision AI können auch andere Umweltbedrohungen wie Waldbrände und Abholzung überwacht werden, sodass die lokalen Behörden schnell reagieren können.

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Herausforderungen und zukünftige Wege

Obwohl sie bereits beachtliche Leistungen erbracht haben, stehen Visionsmodelle aufgrund ihrer extremen Komplexität und der anspruchsvollen Entwicklung vor zahlreichen Herausforderungen, die kontinuierliche Forschung und zukünftige Fortschritte erfordern.

Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit

Bildverarbeitungsmodelle, insbesondere Deep Learning-Modelle, werden oft als "Black Box" mit begrenzter Transparenz angesehen. Das liegt daran, dass solche Modelle unglaublich komplex sind. Die fehlende Interpretierbarkeit erschwert das Vertrauen und die Verantwortlichkeit, vor allem in kritischen Anwendungen wie zum Beispiel im Gesundheitswesen.

Rechnerische Anforderungen

Das Training und der Einsatz von modernen KI-Modellen erfordert erhebliche Rechenressourcen. Das gilt besonders für Bildverarbeitungsmodelle, die oft die Verarbeitung großer Mengen von Bild- und Videodaten erfordern. Hochauflösende Bilder und Videos gehören zu den datenintensivsten Trainingsdaten und erhöhen den Rechenaufwand zusätzlich. So kann ein einziges HD-Bild mehrere Megabyte Speicherplatz belegen, was den Trainingsprozess ressourcen- und zeitaufwändig macht. Das macht den Trainingsprozess ressourcen- und zeitaufwändig. Dies erfordert leistungsstarke Hardware und optimierte Computer-Vision-Algorithmen, um die umfangreichen Daten und komplexen Berechnungen zu bewältigen, die für die Entwicklung effektiver Vision-Modelle erforderlich sind. Die Forschung an effizienteren Architekturen, Modellkomprimierung und Hardwarebeschleunigern wie GPUs und TPUs sind Schlüsselbereiche, die die Zukunft der Bildverarbeitungsmodelle vorantreiben werden. Diese Verbesserungen zielen darauf ab, den Rechenaufwand zu verringern und die Verarbeitungseffizienz zu erhöhen. Darüber hinaus kann die Nutzung fortschrittlicher vortrainierter Modelle wie YOLOv8 den Bedarf an umfangreichem Training erheblich reduzieren, was den Entwicklungsprozess vereinfacht und die Effizienz erhöht.

Eine sich ständig weiterentwickelnde Landschaft

Heutzutage sind die Anwendungen von Bildverarbeitungsmodellen weit verbreitet und reichen von der Gesundheitsfürsorge, z. B. bei der Tumorerkennung, bis hin zu alltäglichen Anwendungen wie der Verkehrsüberwachung. Diese fortschrittlichen Modelle haben unzähligen Branchen zu Innovationen verholfen, indem sie eine höhere Genauigkeit, Effizienz und Fähigkeiten bieten, die zuvor unvorstellbar waren. Da die Technologie immer weiter voranschreitet, ist das Potenzial von Bildverarbeitungsmodellen, verschiedene Aspekte des Lebens und der Industrie zu innovieren und zu verbessern, grenzenlos. Diese fortlaufende Entwicklung unterstreicht die Bedeutung der kontinuierlichen Forschung und Entwicklung im Bereich des Computer Vision.

Bist du neugierig auf die Zukunft der KI? Weitere Informationen zu den neuesten Fortschritten findest du in den Ultralytics Docs und in den Projekten auf Ultralytics GitHub und YOLOv8 GitHub. Einen Einblick in KI-Anwendungen in verschiedenen Branchen bieten außerdem die Seiten zu selbstfahrenden Autos und zur Fertigung.