Узнай, как свертка помогает ИИ в компьютерном зрении, позволяя с точностью решать такие задачи, как обнаружение объектов, распознавание изображений и медицинская визуализация.
Конволюция - это фундаментальная математическая операция, широко используемая в искусственном интеллекте, в частности в области компьютерного зрения (КВ). Она является основным строительным блоком конволюционных нейронных сетей (КНС), позволяя этим сетям эффективно изучать иерархические паттерны на основе данных, похожих на сетку, таких как изображения. Процесс включает в себя применение небольшого фильтра, часто называемого ядром, к входному сигналу или изображению для получения выходного сигнала, известного как карта признаков. Эти карты признаков выделяют определенные паттерны, такие как края, текстуры или формы, обнаруженные ядром.
Представь, что ты скользишь маленькой лупой (ядром) по большему изображению (входу). В каждой позиции лупа фокусируется на небольшом участке изображения. Операция свертки вычисляет взвешенную сумму значений пикселей в пределах этого участка, используя веса, заданные ядром. Это одно вычисленное значение становится одним пикселем в выходной карте признаков. Ядро систематически скользит по всему входному изображению, шаг за шагом (определяется параметром под названием "stride"), создавая полную карту признаков. Разные ядра предназначены для обнаружения разных особенностей; например, одно ядро может обнаруживать горизонтальные края, а другое - углы. Используя несколько ядер в одном слое, CNN может извлекать богатый набор признаков из входных данных. Ты можешь изучить визуальные объяснения этого процесса на таких ресурсах, как заметки по CNN на курсе Stanford CS231n.
Конволюционные слои необходимы во многих современных приложениях ИИ:
При обнаружении объектов CNN используют свертки для идентификации объектов и их расположения на изображении с помощью ограничительных блоков. Такие модели, как Ultralytics YOLO в значительной степени опираются на конволюционные слои для извлечения признаков в разных масштабах, что позволяет эффективно обнаруживать различные объекты. Это очень важно для таких приложений, как автономные автомобили, где обнаружение пешеходов, машин и дорожных знаков в режиме реального времени жизненно необходимо для обеспечения безопасности. Узнай больше о решениях AI в автомобильной промышленности.
Свертка играет важную роль в анализе медицинских изображений, помогая радиологам анализировать такие снимки, как рентгеновские, компьютерные и магнитно-резонансные. ИИ-модели, использующие CNN, могут обнаруживать тонкие аномалии, такие как опухоли или переломы, зачастую быстрее, а иногда и точнее, чем эксперты-люди. Например, использование YOLOv11 для обнаружения опухолей демонстрирует эту способность. Узнай больше о решениях ИИ в здравоохранении.
Конверсия часто используется наряду с другими операциями и концепциями в нейронных сетях:
Понимание свертки - ключ к пониманию того, как многие современные модели ИИ, включая те, что доступны через Ultralytics HUB, интерпретируют визуальную информацию. Такие фреймворки, как PyTorch и TensorFlow обеспечивают эффективную реализацию операций свертки. Такие библиотеки, как OpenCV, также используют свертку для традиционных задач обработки изображений, таких как размытие и повышение резкости.
RU
EN
ZH
KO
JA
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
VI
