图像识别

图像识别如何工作

图像识别的核心主要依赖于机器学习（ML），尤其是深度学习（DL）算法。卷积神经网络（CNN）是其基本组成部分，旨在从图像中自动、自适应地学习空间层次特征。这一过程通常涉及在大量标注图像的数据集上训练模型，例如著名的ImageNet 数据集，其中每张图像都标注了有关其内容的信息，通常使用类似WordNet层次结构的结构进行组织。在训练过程中，模型学会将特定的视觉模式和特征（如边缘、纹理、形状）与不同的标签或类别联系起来。像ResNet这样的架构在这些任务上的性能大大提高。训练完成后，模型可以分析新的、未见过的图像，并预测其中的物体或概念。通过深度学习专业等资源，可以加深对这些概念的理解。虽然 ImageNet 是分类的关键，但COCO等数据集对于更广泛的视觉理解任务也至关重要。有效的模型训练需要精心的规划和执行。

与相关术语的区别

图像识别虽然与其他计算机视觉任务相关，但通常被用作一个更宽泛的术语，包含几种特定的功能。将其与狭义的任务区分开来非常重要：

• 图像分类：该任务为整幅图像指定一个标签（如 "猫"、"汽车"、"风景"）。它能识别主体，但不能定位主体。Ultralytics 模型可以执行图像分类任务。
• 物体检测：这种方法可以进一步识别图像中的多个物体，并确定每个物体的位置，通常是在物体周围画一个边框，然后指定一个类别标签（例如，"坐标为 (x1, y1, x2, y2) 的人"）。探索使用Ultralytics 模型进行检测。
• 图像分割 这包括将每个 像数 在图像中。
  • 语义分割：为每个像素指定一个类别标签（例如，所有属于汽车的像素都标记为 "汽车"）。
  • 实例分割：区分同一对象类别的各个实例（例如，标注 "汽车 1"、"汽车 2"）。Ultralytics 支持多种分割任务。

图像识别有时特指图像分类，但通常意味着理解图像内容的更广泛能力，这可能涉及检测或分割，具体取决于应用的需要。

实际应用

图像识别为各行各业的广泛应用提供了动力：

• 医疗保健：用于医学图像分析，通过识别 X 射线、CT 扫描或核磁共振成像中的异常情况来协助医生诊断病情。例如，可以在医学成像中训练肿瘤检测模型，从而提前做出诊断。请浏览《医疗保健解决方案中的人工智能》和《放射学》等期刊：人工智能》等期刊，了解更多信息。
• 零售：支持自动结账系统、用于人工智能驱动的库存管理的货架监控以及客户行为分析等应用。了解人工智能如何提高零售效率，并阅读美国零售联合会（NRF）等组织对人工智能的见解。
• 安全与监控：加强面部识别系统，用于门禁控制和识别个人身份，以及利用计算机视觉检测可疑活动，用于防盗。这项技术的使用提出了人工智能伦理方面的重要考量。
• 汽车：对于自动驾驶汽车和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 检测行人、其他车辆、交通标志和车道标记至关重要。了解有关人工智能在汽车领域解决方案的更多信息，并查看Waymo 等公司的技术。
• 内容管理：自动扫描用户在社交媒体平台和网站上生成的内容，识别并标记不恰当或有害的图片和视频。
• 制造业：用于视觉质量检测，检测装配线上产品的缺陷，改善质量控制。探索人工智能在制造业中的应用。

在计算机视觉和模式识别大会（CVPR）等会议和计算机视觉基金会（CVF）等组织分享的研究成果的推动下，该领域正在不断发展。在Google 人工智能博客上阅读实用见解。

工具和培训

开发图像识别应用程序通常需要使用专门的库和框架。关键技术包括

• 框架PyTorch(官方网站）和 TensorFlow(官方网站）提供了构建和训练深度学习模型的核心工具。
• 库： OpenCV（开放源码计算机视觉库）（官方网站）为实时计算机视觉任务提供了大量功能。
• 模型与平台： Ultralytics 提供最先进的 Ultralytics YOLO模型，如 YOLO11等在 COCO 和 ImageNet 等大型数据集上预先训练的模型。Ultralytics HUB平台简化了管理数据集、训练自定义模型和探索模型部署选项的过程。