Вместе с нами глубоко погрузись в области применения компьютерного зрения. Мы также пройдемся по различным задачам компьютерного зрения, таким как обнаружение объектов и сегментация.
Когда мы изучали историю моделей компьютерного зрения, мы увидели, как развивалось компьютерное зрение и какой путь привел к продвинутым моделям зрения, которые мы имеем сегодня. Современные модели, такие как Ultralytics YOLOv8 поддерживают множество задач компьютерного зрения и используются в различных интересных приложениях.
В этой статье мы рассмотрим основы компьютерного зрения и моделей зрения. Мы расскажем о том, как они работают, и об их разнообразных применениях в различных отраслях. Инновации в области компьютерного зрения встречаются повсюду, молчаливо формируя наш мир. Давай раскроем их одну за другой!
Искусственный интеллект (ИИ) - это зонтичный термин, который охватывает множество технологий, направленных на воспроизведение части человеческого интеллекта. Одна из таких подобластей ИИ - компьютерное зрение. Компьютерное зрение фокусируется на том, чтобы дать машинам глаза, которые смогут видеть, наблюдать и осмысливать окружающую обстановку.
Как и человеческое зрение, компьютерное зрение призвано различать объекты, вычислять расстояния и определять движения. Однако в отличие от людей, которым опыт всей жизни помогает видеть и понимать, компьютеры полагаются на огромные объемы данных, камеры высокой четкости и сложные алгоритмы.
Системы компьютерного зрения могут обрабатывать и анализировать визуальные данные, такие как изображения и видео, с невероятной скоростью и точностью. Способность быстро и точно анализировать огромные объемы визуальной информации делает компьютерное зрение мощным инструментом в различных отраслях, начиная от производства и заканчивая здравоохранением.
Модели компьютерного зрения - это ядро любого приложения для компьютерного зрения. По сути, они представляют собой вычислительные алгоритмы, основанные на методах глубокого обучения, призванные наделить машины способностью интерпретировать и понимать визуальную информацию. Модели зрения позволяют решать важнейшие задачи компьютерного зрения - от классификации изображений до обнаружения объектов. Давай рассмотрим некоторые из этих задач и случаи их использования более подробно.
Классификация изображений включает в себя категоризацию и маркировку изображений по заранее определенным классам или категориям. Такая модель зрения, как YOLOv8 может быть обучена на больших массивах данных помеченных изображений. В процессе обучения модель учится распознавать паттерны и особенности, связанные с каждым классом. После обучения она может предсказывать категорию новых, невидимых изображений, анализируя их особенности и сравнивая их с изученными шаблонами.
Существуют различные типы классификации изображений. Например, при работе с медицинскими изображениями ты можешь использовать бинарную классификацию, чтобы разделить картинки на две группы, например здоровые или больные. Другой тип - мультиклассовая классификация. С ее помощью можно классифицировать изображения на множество групп, например, классифицировать различных животных на ферме, таких как свиньи, козы и коровы. Или, допустим, ты хочешь классифицировать животных по группам и подгруппам, например, разделить животных на млекопитающих и птиц, а затем еще на виды, такие как львы, тигры, орлы и воробьи; лучшим вариантом будет иерархическая классификация.
Обнаружение объектов - это процесс идентификации и определения местоположения объектов на изображениях и видеокадрах с помощью компьютерного зрения. Он состоит из двух задач: локализации объектов, которая рисует ограничительные рамки вокруг объектов, и классификации объектов, которая определяет категорию каждого объекта. Основываясь на аннотациях к ограничительным рамкам, модель зрения может научиться распознавать паттерны и особенности, характерные для каждой категории объектов, и предсказывать наличие и местоположение этих объектов на новых, еще не просмотренных изображениях.
.avif)
Обнаружение объектов имеет множество вариантов использования в различных отраслях, начиная от спорта и заканчивая морской биологией. Например, в розничной торговле технология Just Walk Out от Amazon использует обнаружение объектов для автоматизации оформления заказа, идентифицируя предметы, которые покупатели берут в руки. Сочетание компьютерного зрения и данных датчиков позволяет покупателям брать свои товары и уходить, не простаивая в очереди.
Вот более подробный взгляд на то, как это работает:
Семантическая сегментация и сегментация экземпляров - это задачи компьютерного зрения, которые помогают разделить изображения на осмысленные сегменты. Семантическая сегментация классифицирует пиксели на основе их семантического значения и рассматривает все объекты внутри категории как единое целое с одной и той же меткой. Она подходит для маркировки неисчисляемых объектов, таких как "небо" или "океан", или кластеров, таких как "листья" или "трава".
Сегментация по экземплярам, с другой стороны, позволяет различать разные экземпляры одного и того же класса, присваивая каждому обнаруженному объекту уникальную метку. Сегментацию экземпляров можно использовать для сегментации счетных объектов, когда важны их количество и независимость. Она позволяет более точно идентифицировать и различать объекты.
.avif)
Мы можем более четко понять разницу между семантической и инстанционной сегментацией на примере, связанном с самодвижущимися автомобилями. Семантическая сегментация отлично подходит для задач, требующих понимания содержания сцены, и может быть использована в автономных автомобилях для классификации особенностей на дороге, таких как пешеходные переходы и дорожные знаки. В то же время сегментация экземпляров может использоваться в автономных автомобилях для идентификации отдельных пешеходов, транспортных средств и препятствий.
Оценка позы - это задача компьютерного зрения, направленная на обнаружение и отслеживание ключевых точек позы объекта на изображениях или видео. Чаще всего она используется для оценки человеческой позы, причем ключевые точки включают такие области, как плечи и колени. Оценка позы человека помогает нам понимать и распознавать действия и движения, что очень важно для различных приложений.
Оценка позы может использоваться в спорте для анализа того, как двигаются спортсмены. В НБА оценка позы используется для изучения движений и позиций игроков во время игры. Отслеживая такие ключевые точки, как плечи, локти, колени и лодыжки, оценка позы позволяет получить подробное представление о движениях игроков. Эти данные помогают тренерам разрабатывать лучшие стратегии, оптимизировать тренировочные программы и вносить коррективы во время игр в режиме реального времени. Кроме того, эти данные могут помочь отслеживать усталость игроков и риск травм, чтобы улучшить общее состояние здоровья и производительность игроков.
Ориентированные ограничительные рамки (Oriented Bounding Boxes Object Detection, OBB) используют повернутые прямоугольники для точной идентификации и определения местоположения объектов на изображении. В отличие от стандартных ограничительных рамок, которые выравниваются по осям изображения, OBB вращаются, чтобы соответствовать ориентации объекта. Это делает их особенно полезными для объектов, которые не являются идеально горизонтальными или вертикальными. Они отлично подходят для точного определения местоположения и изоляции повернутых объектов, чтобы избежать наложений в переполненном окружении.
.avif)
В морском наблюдении идентификация и отслеживание кораблей - ключевой момент для обеспечения безопасности и управления ресурсами. Обнаружение OBB может использоваться для точной локализации кораблей, даже если они плотно упакованы или ориентированы под разными углами. Это помогает контролировать судоходные пути, управлять морским трафиком и оптимизировать работу портов. Кроме того, оно может помочь в ликвидации последствий стихийных бедствий, быстро выявляя и оценивая повреждения судов и инфраструктуры после таких событий, как ураганы или разливы нефти.
До сих пор мы обсуждали задачи компьютерного зрения, связанные с изображениями. Отслеживание объектов - это задача компьютерного зрения, которая позволяет отслеживать объект по всем кадрам видео. Она начинается с идентификации объекта в первом кадре с помощью алгоритмов обнаружения, а затем непрерывно отслеживает его положение по мере перемещения по видео. Для точного отслеживания объектов используются такие техники, как обнаружение объектов, извлечение признаков и предсказание движения.
.avif)
Модели зрения, подобные YOLOv8 , можно использовать для слежения за рыбами в морской биологии. Используя подводные камеры, исследователи могут следить за движениями и поведением рыб в их естественной среде обитания. Процесс начинается с обнаружения отдельных рыб на первых кадрах, а затем отслеживается их положение на протяжении всего видео. Отслеживание рыб помогает ученым понять закономерности миграции, социальное поведение и взаимодействие с окружающей средой. Кроме того, оно поддерживает практику устойчивого рыболовства, давая представление о распределении и численности рыбы.
Компьютерное зрение активно меняет то, как мы используем технологии и взаимодействуем с миром. Используя модели глубокого обучения и сложные алгоритмы для понимания изображений и видео, компьютерное зрение помогает индустриям оптимизировать многие процессы. Такие задачи компьютерного зрения, как обнаружение и отслеживание объектов, позволяют создавать решения, которые раньше невозможно было себе представить. Поскольку технология компьютерного зрения продолжает совершенствоваться, будущее ждет еще много инновационных приложений!
Давай учиться и развиваться вместе! Изучи наш репозиторий на GitHub, чтобы увидеть наш вклад в развитие ИИ. Узнай, как с помощью ИИ мы переосмысливаем такие отрасли, как самодвижущиеся автомобили и сельское хозяйство. 🚀
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
