Узнай об обнаружении объектов, его важности для ИИ и о том, как модели вроде YOLO11 преобразуют такие отрасли, как самодвижущиеся автомобили, здравоохранение и безопасность.
Многие отрасли промышленности стремительно внедряют решения на основе искусственного интеллекта (ИИ) в свою деятельность. Среди множества доступных сегодня технологий ИИ компьютерное зрение - одна из самых популярных. Компьютерное зрение - это направление ИИ, которое помогает компьютерам видеть и понимать содержимое изображений и видео так же, как это делают люди. Оно позволяет машинам распознавать объекты, выявлять закономерности и понимать смысл того, на что они смотрят.
По оценкам, стоимость мирового рынка компьютерного зрения вырастет до 175,72 миллиарда долларов к 2032 году. Компьютерное зрение включает в себя различные задачи, которые позволяют системам искусственного интеллекта анализировать и интерпретировать визуальные данные. Одна из наиболее широко используемых и важных задач компьютерного зрения - обнаружение объектов.
Обнаружение объектов направлено на локализацию и классификацию объектов в визуальных данных. Например, если ты покажешь компьютеру изображение коровы, он сможет обнаружить ее и нарисовать вокруг нее ограничительную рамку. Эта способность полезна в таких реальных приложениях, как наблюдение за животными, самоуправляемые автомобили и видеонаблюдение.
Итак, как же можно обнаружить объект? Один из способов - с помощью моделей компьютерного зрения. Например, Ultralytics YOLO11 это модель компьютерного зрения, которая поддерживает такие задачи компьютерного зрения, как обнаружение объектов.
В этом руководстве мы изучим обнаружение объектов и то, как оно работает. Также мы обсудим несколько реальных применений обнаружения объектов и Ultralytics YOLO11.
Обнаружение объектов - это задача компьютерного зрения, которая заключается в идентификации и определении местоположения объектов на изображениях или видео. Она отвечает на два ключевых вопроса: "Какие объекты есть на изображении?" и "Где они расположены?".
Ты можешь думать об обнаружении объектов как о процессе, который включает в себя два ключевых этапа. Первый, классификация объектов, позволяет системе распознавать и маркировать объекты, например, идентифицировать кошку, машину или человека на основе выученных шаблонов. Второй, локализация, определяет положение объекта, рисуя вокруг него ограничительную рамку, указывающую место его появления на изображении. Вместе эти этапы позволяют машинам обнаруживать и понимать объекты в сцене.
Аспект обнаружения объектов, который делает его уникальным, - это способность распознавать объекты и точно определять их местоположение. Другие задачи компьютерного зрения направлены на достижение иных целей.
Например, классификация изображений присваивает метку всему изображению. Между тем сегментация изображений обеспечивает понимание различных элементов на уровне пикселей. С другой стороны, обнаружение объектов сочетает в себе распознавание и локализацию. Это делает его особенно полезным для таких задач, как подсчет множества объектов в реальном времени.
Изучая различные термины компьютерного зрения, ты можешь почувствовать, что распознавание объектов и обнаружение объектов взаимозаменяемы - но они служат разным целям. Отличный способ понять разницу - посмотреть на распознавание лиц и распознавание лиц.
Распознавание лиц - это разновидность распознавания объектов. Оно определяет наличие лица на изображении и отмечает его местоположение с помощью ограничительной рамки. Это отвечает на вопрос: "Где находится лицо на изображении?". Эта технология обычно используется в камерах смартфонов, которые автоматически фокусируются на лицах, или в камерах безопасности, которые определяют присутствие человека.
Распознавание лиц, с другой стороны, является разновидностью распознавания объектов. Оно не просто обнаруживает лицо, оно определяет, чье это лицо, анализируя уникальные черты и сравнивая их с базой данных. Оно отвечает на вопрос: "Кто этот человек?". Именно эта технология лежит в основе разблокировки твоего телефона с помощью Face ID или систем безопасности в аэропортах, которые проверяют личность.
Проще говоря, обнаружение объектов находит и определяет их местоположение, а распознавание объектов классифицирует и идентифицирует их.
Многие модели обнаружения объектов, такие как YOLO11, разработаны для поддержки обнаружения лиц, но не для их распознавания. YOLO11 может эффективно определить наличие лица на изображении и нарисовать вокруг него ограничительную рамку, что делает ее полезной для таких приложений, как системы наблюдения, мониторинг толпы и автоматическая маркировка фотографий. Однако он не может определить, чье это лицо. YOLO11 можно интегрировать с моделями, специально обученными для распознавания лиц, такими как Facenet или DeepFace, чтобы обеспечить и обнаружение, и идентификацию в одной системе.
Прежде чем мы обсудим, как работает обнаружение объектов, давай сначала поближе рассмотрим, как компьютер анализирует изображение. Вместо того чтобы видеть изображение так, как видим его мы, компьютер разбивает его на сетку крошечных квадратиков, называемых пикселями. Каждый пиксель содержит информацию о цвете и яркости, которую компьютер может обрабатывать, чтобы интерпретировать визуальные данные.
Чтобы разобраться в этих пикселях, алгоритмы группируют их в значимые регионы на основе формы, цвета и того, насколько близко они находятся друг к другу. Модели обнаружения объектов, такие как YOLO11, могут распознавать паттерны или особенности в этих группах пикселей.
Например, самодвижущийся автомобиль видит пешехода не так, как мы, - он обнаруживает формы и узоры, которые соответствуют признакам пешехода. Эти модели основаны на длительном обучении с использованием наборов меченых изображений, что позволяет им изучать отличительные характеристики таких объектов, как автомобили, дорожные знаки и люди.
Типичная модель обнаружения объектов состоит из трех ключевых частей: позвоночника, шеи и головы. Хребет извлекает важные признаки из изображения. Шея обрабатывает и уточняет эти признаки, а голова отвечает за предсказание местоположения объектов и их классификацию.
После того как начальные обнаружения сделаны, применяются методы постобработки, чтобы повысить точность и отсеять лишние предсказания. Например, удаляются перекрывающиеся ограничительные рамки, чтобы сохранить только самые важные обнаружения. Кроме того, каждому обнаруженному объекту присваиваются баллы доверия (числовые значения, отражающие, насколько модель уверена в том, что обнаруженный объект принадлежит к определенному классу), чтобы показать уверенность модели в своих предсказаниях.
Наконец, на выходе ты получишь ограничительные рамки, нарисованные вокруг обнаруженных объектов, а также их предсказанные метки классов и баллы доверия. Эти результаты можно использовать в реальных приложениях.
В наше время существует множество моделей компьютерного зрения, и одними из самых популярных являются моделиUltralytics YOLO . Они известны своей скоростью, точностью и универсальностью. С годами эти модели стали быстрее, точнее и способны решать более широкий круг задач. Выпуск Ultralytics YOLOv5 упростил развертывание с помощью фреймворков вроде PyTorch, позволив большему количеству людей использовать продвинутый Vision AI, не нуждаясь в глубоких технических знаниях.
Опираясь на этот фундамент, Ultralytics YOLOv8 представила такие новые возможности, как сегментация экземпляров, оценка позы и классификация изображений. Теперь YOLO11 идет еще дальше, демонстрируя лучшую производительность в различных задачах. Имея на 22 % меньше параметров, чем YOLOv8m, YOLO11m достигает более высокой средней точности (mAP) на наборе данных COCO. Проще говоря, YOLO11 может распознавать объекты с большей точностью, используя при этом меньше ресурсов, что делает его быстрее и надежнее.
Будь ты экспертом в области ИИ или только начинаешь, YOLO11 предлагает мощное, но удобное решение для приложений компьютерного зрения.
Обучение моделей ИИ зрения заключается в том, чтобы помочь компьютерам распознавать и понимать изображения и видео. Однако обучение может быть трудоемким процессом. Вместо того чтобы начинать с нуля, трансферное обучение ускоряет процесс за счет использования предварительно обученных моделей, которые уже распознают общие закономерности.
Например, YOLO11 уже была обучена на наборе данных COCO, который содержит разнообразный набор повседневных объектов. Эта предварительно обученная модель может быть дополнительно натренирована для обнаружения специфических объектов, которые могут не входить в исходный набор данных.
Чтобы обучить YOLO11, тебе понадобится набор данных с метками, содержащий изображения объектов, которые ты хочешь обнаружить. Например, если ты хочешь построить модель для определения различных типов фруктов в продуктовом магазине, ты создашь набор данных с помеченными изображениями яблок, бананов, апельсинов и так далее. После того как набор данных подготовлен, YOLO11 можно обучать, настраивая такие параметры, как размер партии, скорость обучения и эпохи, чтобы оптимизировать производительность.
Благодаря такому подходу предприятия могут обучить YOLO11 обнаруживать что угодно, от дефектных деталей на производстве до диких животных в природоохранных проектах, подстраивая модель под свои конкретные нужды.
Далее давай рассмотрим некоторые реальные случаи использования обнаружения объектов и то, как оно преобразует различные отрасли.
Самоуправляемые автомобили используют задачи компьютерного зрения, такие как распознавание объектов, для безопасной навигации и избегания препятствий. Эта технология помогает им распознавать пешеходов, другие транспортные средства, выбоины и дорожные опасности, что позволяет им лучше понимать окружающую обстановку. Они могут принимать быстрые решения и безопасно передвигаться по трассе, постоянно анализируя окружающую обстановку.
Такие методы медицинской визуализации, как рентген, МРТ, КТ и УЗИ, создают высокодетальные изображения человеческого тела, помогая диагностировать и лечить заболевания. Эти снимки дают большое количество данных, которые врачи, такие как радиологи и патологоанатомы, должны тщательно проанализировать, чтобы обнаружить заболевания. Однако детальный просмотр каждого изображения может отнимать много времени, а специалисты иногда могут упустить детали из-за усталости или нехватки времени.
Модели обнаружения объектов, такие как YOLO11 , могут помочь, автоматически определяя ключевые особенности на медицинских сканах, такие как органы, опухоли или аномалии, с высокой точностью. Настроенные модели могут выделять проблемные области с помощью ограничительных рамок, помогая врачам быстрее сосредоточиться на потенциальных проблемах. Это снижает рабочую нагрузку, повышает эффективность и обеспечивает быстрое получение информации.
Отслеживание объектов - это задача компьютерного зрения, поддерживаемая YOLO11, позволяющая осуществлять мониторинг в реальном времени и повышать безопасность. Она основывается на обнаружении объектов, идентифицируя их и непрерывно отслеживая их перемещение по кадрам. Эта технология широко используется в системах видеонаблюдения для повышения безопасности в различных условиях.
Например, в школах и детских садах слежение за объектами может помочь следить за детьми и не дать им заблудиться. В системах безопасности оно играет ключевую роль в обнаружении нарушителей в закрытых зонах, мониторинге толпы на предмет переполненности или подозрительного поведения, а также в отправке оповещений в реальном времени при обнаружении несанкционированной активности. Отслеживая объекты по мере их перемещения, системы слежения YOLO11 повышают безопасность, автоматизируют мониторинг и позволяют быстрее реагировать на потенциальные угрозы.
Вот несколько основных преимуществ, которые может дать обнаружение объектов в различных отраслях:
Хотя эти преимущества подчеркивают, как обнаружение объектов влияет на различные сценарии использования, важно также рассмотреть проблемы, связанные с его реализацией. Вот некоторые из ключевых проблем:
Обнаружение объектов - это революционный инструмент в компьютерном зрении, который помогает машинам обнаруживать и находить объекты на изображениях и видео. Он используется в самых разных отраслях, от самодвижущихся автомобилей до здравоохранения, делая задачи проще, безопаснее и эффективнее. С помощью новых моделей, таких как YOLO11, предприятия могут легко создавать пользовательские модели обнаружения объектов для создания специализированных приложений компьютерного зрения.
Несмотря на некоторые сложности, такие как проблемы конфиденциальности и скрытые от глаз объекты, обнаружение объектов - надежная технология. Ее способность автоматизировать задачи, обрабатывать визуальные данные в режиме реального времени и интегрироваться с другими инструментами Vision AI делает ее важной частью передовых инноваций.
Чтобы узнать больше, посети наш репозиторий на GitHub и присоединяйся к нашему сообществу. Изучи инновации в таких отраслях, как ИИ в самодвижущихся автомобилях и компьютерное зрение в сельском хозяйстве, на страницах наших решений. Ознакомься с нашими вариантами лицензирования yolo и воплоти свои проекты Vision AI в жизнь. 🚀
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
