Tìm hiểu cách các hộp giới hạn cho phép phát hiện đối tượng, AI và hệ thống học máy. Khám phá vai trò của chúng trong các ứng dụng thị giác máy tính!
Hộp giới hạn là một khung hình chữ nhật được sử dụng trong thị giác máy tính (CV) để chỉ ra vị trí và phạm vi của một đối tượng trong một khung hình ảnh hoặc video. Các hộp này thường được xác định theo tọa độ của góc trên bên trái và góc dưới bên phải của chúng, cung cấp một cách đơn giản nhưng hiệu quả để chỉ định vị trí của một đối tượng và nó chiếm bao nhiêu không gian. Hộp giới hạn là các thành phần cơ bản trong nhiều tác vụ CV khác nhau, bao gồm phát hiện đối tượng , theo dõi đối tượng và chú thích hình ảnh, tạo thành nền tảng của nhiều hệ thống Trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) hiện đại.
Các hộp giới hạn rất cần thiết cho việc đào tạo và đánh giá các mô hình phát hiện đối tượng. Trong các nhiệm vụ được giải quyết bởi các mô hình như Ultralytics YOLO , các hộp giới hạn đóng vai trò là sự thật cơ bản trong quá trình đào tạo, dạy mô hình cách định vị chính xác các đối tượng. Trong quá trình suy luận, mô hình dự đoán các hộp giới hạn xung quanh các đối tượng được phát hiện. Khả năng định vị này rất quan trọng đối với các ứng dụng không chỉ yêu cầu nhận dạng đối tượng mà còn cả vị trí chính xác của chúng, chẳng hạn như trong các phương tiện tự hành hoặc hệ thống rô bốt. Quá trình này thường bắt đầu bằng chú thích dữ liệu cẩn thận, trong đó con người hoặc các công cụ tự động vẽ các hộp giới hạn xung quanh các đối tượng trong hình ảnh đào tạo, thường sử dụng các công cụ như CVAT .
Một số số liệu và kỹ thuật có liên quan chặt chẽ đến việc sử dụng và đánh giá hộp giới hạn trong mô hình ML:
Trong khi các hộp giới hạn xác định vị trí các đối tượng bằng hình chữ nhật, các kỹ thuật thị giác máy tính khác cung cấp các mức độ chi tiết khác nhau:
Hộp giới hạn là một phần không thể thiếu trong nhiều ứng dụng AI thực tế:
Trong quá trình phát triển AI trong xe tự lái , hộp giới hạn đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện và theo dõi người đi bộ, người đi xe đạp, các phương tiện khác và chướng ngại vật trên đường. Phát hiện vật thể chính xác và theo thời gian thực bằng hộp giới hạn cho phép hệ thống của xe đưa ra quyết định sáng suốt để điều hướng an toàn và tránh va chạm, tuân thủ các hướng dẫn an toàn do các tổ chức như Cục Quản lý An toàn Giao thông Đường bộ Quốc gia (NHTSA) vạch ra. Khám phá thêm về vai trò của AI trong xe tự lái .
Các nhà bán lẻ sử dụng tính năng phát hiện đối tượng với hộp giới hạn để tự động theo dõi kệ hàng và quản lý hàng tồn kho . Camera được trang bị mô hình AI có thể phát hiện sản phẩm, đếm mức tồn kho, xác định các mặt hàng bị thất lạc và theo dõi tương tác của khách hàng với hàng hóa. Điều này cải thiện hiệu quả, giảm công sức thủ công và cung cấp dữ liệu có giá trị để tối ưu hóa bố cục cửa hàng và bổ sung hàng tồn kho. Những hiểu biết sâu sắc về các xu hướng công nghệ bán lẻ như vậy làm nổi bật tầm quan trọng ngày càng tăng của AI trong lĩnh vực này. Bạn có thể tìm thấy nhiều giải pháp Ultralytics khác nhau cho các ngành khác nhau .
VI
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
