История моделей зрения

Что такое компьютерное зрение

Представь, что ты заходишь в магазин, где камера идентифицирует твое лицо, анализирует настроение и предлагает товары с учетом твоих предпочтений - и все это в режиме реального времени. Это не научная фантастика, а реальность, которую позволяют реализовать современные модели зрения. Согласно отчету Fortune Business Insight, объем мирового рынка компьютерного зрения оценивался в 2023 году в 20,31 миллиарда долларов и, по прогнозам, вырастет с 25,41 миллиарда долларов в 2024 году до 175,72 миллиарда долларов к 2032 году, что отражает стремительный прогресс и растущее внедрение этой технологии в различных отраслях.

Область компьютерного зрения позволяет компьютерам обнаруживать, идентифицировать и анализировать объекты на изображениях. Подобно другим областям, связанным с искусственным интеллектом, компьютерное зрение за последние несколько десятилетий пережило стремительную эволюцию, достигнув значительных успехов. 

История компьютерного зрения очень обширна. В первые годы своего существования модели компьютерного зрения были способны обнаруживать простые формы и края, часто ограничиваясь такими базовыми задачами, как распознавание геометрических узоров или различение светлых и темных областей. Однако сегодня модели могут выполнять такие сложные задачи, как обнаружение объектов в реальном времени, распознавание лиц и даже интерпретация эмоций по выражению лица с исключительной точностью и эффективностью. Такой резкий прогресс подчеркивает невероятные успехи, достигнутые в вычислительной мощности, сложности алгоритмов и доступности огромных объемов данных для обучения.

В этой статье мы рассмотрим основные вехи эволюции компьютерного зрения. Мы совершим путешествие по ранним истокам, углубимся в трансформационное влияние конволюционных нейронных сетей (CNN) и рассмотрим значительные достижения, которые последовали за этим.

Раннее зарождение компьютерного зрения

Как и в других областях ИИ, раннее развитие компьютерного зрения началось с фундаментальных исследований и теоретических работ. Важной вехой стала новаторская работа Лоуренса Г. Робертса по распознаванию трехмерных объектов, задокументированная в его диссертации"Машинное восприятие трехмерных твердых тел" в начале 1960-х годов. Его вклад заложил основу для будущих достижений в этой области.

Первые алгоритмы - обнаружение краев

Ранние исследования в области компьютерного зрения были сосредоточены на методах обработки изображений, таких как обнаружение краев и извлечение признаков. Алгоритмы вроде оператора Собеля, разработанные в конце 1960-х годов, были одними из первых, кто обнаруживал края, вычисляя градиент интенсивности изображения.

‍

Такие техники, как детекторы краев Собеля и Канни, сыграли решающую роль в определении границ внутри изображений, которые необходимы для распознавания объектов и понимания сцен.

Машинное обучение и компьютерное зрение

Распознавание образов

В 1970-х годах распознавание образов стало ключевой областью компьютерного зрения. Исследователи разработали методы распознавания форм, текстур и объектов на изображениях, что открыло путь к более сложным задачам зрения.

‍

Один из ранних методов распознавания образов включал в себя сопоставление шаблонов, когда изображение сравнивается с набором шаблонов, чтобы найти наилучшее соответствие. Этот подход был ограничен чувствительностью к изменениям масштаба, повороту и шуму.

‍

Ранние системы компьютерного зрения были ограничены ограниченными вычислительными мощностями того времени. Компьютеры 1960-х и 1970-х годов были громоздкими, дорогими и обладали ограниченными вычислительными возможностями.

Изменение игры с помощью глубокого обучения

Глубокое обучение и сверточные нейронные сети

Глубокое обучение и конволюционные нейронные сети (КНС) ознаменовали поворотный момент в области компьютерного зрения. Эти достижения кардинально изменили то, как компьютеры интерпретируют и анализируют визуальные данные, что позволило создать широкий спектр приложений, которые раньше считались невозможными.

Как работает CNN?

‍

1. Конволюционные слои: CNN используют конволюционные слои, которые представляют собой тип модели глубокого обучения, предназначенной для обработки структурированных данных, похожих на сетку, таких как изображения или последовательности, путем автоматического обучения иерархическим шаблонам. Эти фильтры обнаруживают различные особенности, такие как края, текстуры и цвета, скользя по изображению и вычисляя точечные произведения. Каждый фильтр активирует определенные паттерны в изображении, позволяя модели изучать иерархические особенности.
2. Функции активации: После свертки используются функции активации, такие как ReLU (Rectified Linear Unit) - популярная функция активации в глубоком обучении, которая выводит на вход прямой сигнал, если он положительный, и ноль в противном случае, помогая нейросетям эффективно изучать нелинейные взаимосвязи в данных. Это помогает сети изучать сложные паттерны и представления.
3. Пулинг-слои: Пулинговые слои обеспечивают операцию понижающей дискретизации, которая уменьшает размерность карты признаков, помогая извлекать наиболее значимые признаки и одновременно снижая вычислительные затраты и перебор.
4. Полностью подключенные слои: Последние слои CNN - это полностью связанные слои, которые интерпретируют признаки, извлеченные конволюционным и объединяющим слоями, чтобы делать предсказания. Эти слои похожи на слои в традиционных нейронных сетях.

‍Эволюциямоделей видения CNN

‍Путешествие моделей зрения было обширным, в нем представлены некоторые из самых заметных:

• LeNet (1989): LeNet была одной из самых ранних архитектур CNN, использовавшейся в основном для распознавания цифр в рукописных чеках. Его успех заложил основу для более сложных CNN, доказав потенциал глубокого обучения в обработке изображений.
• AlexNet (2012): AlexNet значительно превзошла существующие модели в соревновании ImageNet, продемонстрировав мощь глубокого обучения. Эта модель использовала ReLU-активации, отсев и увеличение данных, установив новые ориентиры в классификации изображений и вызвав широкий интерес к CNN.
• VGGNet (2014): Используя меньшие по размеру конволюционные фильтры (3x3), VGGNet добилась впечатляющих результатов в задачах классификации изображений, что усиливает важность глубины сети для достижения более высокой точности.
• ResNet (2015): ResNet решил проблему деградации в глубоких сетях, внедрив остаточное обучение. Это нововведение позволило обучать гораздо более глубокие сети, что привело к самым современным показателям в различных задачах компьютерного зрения.
• YOLO (You Only Look Once): YOLO произвел революцию в обнаружении объектов, представив его как единую регрессионную задачу, напрямую предсказывая граничные поля и вероятности классов по полным изображениям за одну оценку. Такой подход позволил обнаруживать объекты в реальном времени с беспрецедентной скоростью и точностью, что делает его подходящим для приложений, требующих мгновенной обработки, таких как автономное вождение и видеонаблюдение.

‍Применение компьютерногозрения

Здравоохранение

‍Сферыприменения компьютерного зрения многочисленны. Например, такие модели зрения, как Ultralytics YOLOv8 используются в медицинской визуализации для выявления таких заболеваний, как рак и диабетическая ретинопатия. Они с высокой точностью анализируют рентгеновские снимки, МРТ и КТ, выявляя аномалии на ранних стадиях. Такая возможность раннего обнаружения позволяет своевременно принять меры и улучшить состояние пациентов.

‍

Сохранение окружающей среды

Модели компьютерного зрения помогают следить за исчезающими видами и защищать их, анализируя изображения и видео из мест обитания диких животных. Они идентифицируют и отслеживают поведение животных, предоставляя данные об их популяции и перемещениях. Эта технология служит основой для разработки стратегий сохранения и принятия политических решений по защите таких видов, как тигры и слоны.

С помощью ИИ зрения можно отслеживать и другие экологические угрозы, такие как лесные пожары и вырубка лесов, обеспечивая быструю реакцию местных властей.

‍

Проблемы и будущие направления

Несмотря на то, что они уже добились значительных успехов, из-за своей чрезвычайной сложности и требовательности к условиям разработки модели зрения сталкиваются с многочисленными проблемами, которые требуют постоянных исследований и будущих достижений.

Интерпретируемость и объяснимость

Модели зрения, особенно модели глубокого обучения, часто воспринимаются как "черные ящики" с ограниченной прозрачностью. Это связано с тем, что такие модели невероятно сложны. Отсутствие интерпретируемости мешает доверию и ответственности, особенно в таких критически важных приложениях, как, например, здравоохранение.

Требования к вычислительной технике

Обучение и развертывание современных моделей ИИ требует значительных вычислительных ресурсов. Это особенно актуально для моделей зрения, которые часто требуют обработки большого количества изображений и видеоданных. Изображения и видео высокой четкости, являясь одними из самых требовательных к объему данных для обучения, увеличивают вычислительную нагрузку. Например, одно HD-изображение может занимать несколько мегабайт памяти, что делает процесс обучения ресурсоемким и трудоемким. Это требует мощного аппаратного обеспечения и оптимизированных алгоритмов компьютерного зрения для обработки большого количества данных и сложных вычислений, связанных с разработкой эффективных моделей зрения. Исследования в области более эффективных архитектур, сжатия моделей и аппаратных ускорителей, таких как GPU и TPU, являются ключевыми направлениями, которые продвинут будущее моделей зрения. Эти усовершенствования направлены на снижение вычислительных требований и повышение эффективности обработки. Кроме того, использование продвинутых предварительно обученных моделей, таких как YOLOv8 может значительно снизить необходимость в обширном обучении, упрощая процесс разработки и повышая эффективность.

Вечно меняющийся ландшафт

В наши дни применение моделей зрения широко распространено, начиная от здравоохранения, например обнаружения опухолей, и заканчивая повседневным использованием, например мониторингом дорожного движения. Эти передовые модели привнесли инновации в бесчисленные отрасли, обеспечив повышенную точность, эффективность и возможности, которые раньше было невозможно себе представить. Поскольку технологии продолжают развиваться, потенциал моделей зрения для инноваций и улучшения различных аспектов жизни и промышленности остается безграничным. Это постоянное развитие подчеркивает важность непрерывных исследований и разработок в области компьютерного зрения.

Любопытно узнать о будущем зрительного ИИ? Чтобы получить больше информации о последних достижениях, изучи Ultralytics Docs, а также проверь их проекты на Ultralytics GitHub и YOLOv8 GitHub. Кроме того, чтобы узнать о применении ИИ в различных отраслях, особенно полезную информацию можно найти на страницах решений, посвященных самодвижущимся автомобилям и производству.