9. August 2024
Tauchen Sie mit uns tief in die Anwendungen von Computer Vision ein. Wir werden auch verschiedene Computer-Vision-Aufgaben wie Objekterkennung und Segmentierung durchgehen.
Als wir die Geschichte der Computer Vision Modelle erforschten, sahen wir, wie sich Computer Vision entwickelt hat und welcher Weg zu den fortschrittlichen Vision Modellen geführt hat, die wir heute haben. Moderne Modelle wie Ultralytics YOLOv8 unterstützen mehrere Computer Vision Aufgaben und werden in verschiedenen spannenden Anwendungen eingesetzt.
In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die Grundlagen von Computer Vision und Vision-Modellen. Wir werden behandeln, wie sie funktionieren und welche vielfältigen Anwendungen sie in verschiedenen Branchen haben. Innovationen im Bereich Computer Vision sind allgegenwärtig und gestalten unsere Welt im Stillen. Lasst sie uns nacheinander aufdecken!
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Überbegriff, der viele Technologien umfasst, die darauf abzielen, einen Teil der menschlichen Intelligenz nachzubilden. Ein solches Teilgebiet der KI ist Computer Vision. Computer Vision konzentriert sich darauf, Maschinen Augen zu geben, die ihre Umgebung sehen, beobachten und verstehen können.
Ähnlich wie das menschliche Sehen zielen Computer-Vision-Lösungen darauf ab, Objekte zu unterscheiden, Entfernungen zu berechnen und Bewegungen zu erkennen. Im Gegensatz zum Menschen, der auf einen reichen Erfahrungsschatz zurückgreifen kann, um zu sehen und zu verstehen, verlassen sich Computer jedoch auf riesige Datenmengen, hochauflösende Kameras und komplexe Algorithmen.
Computer-Vision-Systeme können visuelle Daten wie Bilder und Videos mit unglaublicher Geschwindigkeit und Genauigkeit verarbeiten und analysieren. Die Fähigkeit, riesige Mengen an visuellen Informationen schnell und genau zu analysieren, macht Computer Vision zu einem leistungsstarken Werkzeug in verschiedenen Branchen, von der Fertigung bis zum Gesundheitswesen.
Computer-Vision-Modelle sind der Kern jeder Computer-Vision-Anwendung. Im Wesentlichen handelt es sich um Rechenalgorithmen, die auf Deep-Learning-Techniken basieren und darauf ausgelegt sind, Maschinen die Fähigkeit zu geben, visuelle Informationen zu interpretieren und zu verstehen. Vision-Modelle ermöglichen entscheidende Computer-Vision-Aufgaben, die von der Bildklassifizierung bis zur Objekterkennung reichen. Werfen wir einen genaueren Blick auf einige dieser Aufgaben und ihre Anwendungsfälle im Detail.
Bildklassifizierung umfasst das Kategorisieren und Beschriften von Bildern in vordefinierte Klassen oder Kategorien. Ein Vision-Modell wie YOLOv8 kann auf großen Datensätzen von beschrifteten Bildern trainiert werden. Während des Trainings lernt das Modell, Muster und Merkmale zu erkennen, die mit jeder Klasse verbunden sind. Nach dem Training kann es die Kategorie neuer, unbekannter Bilder vorhersagen, indem es ihre Merkmale analysiert und mit den gelernten Mustern vergleicht.
Es gibt verschiedene Arten der Bildklassifizierung. Bei der Arbeit mit medizinischen Bildern können Sie beispielsweise die binäre Klassifizierung verwenden, um Bilder in zwei Gruppen einzuteilen, z. B. gesund oder krank. Eine andere Art ist die Multiclass-Klassifizierung. Sie kann helfen, Bilder in viele Gruppen zu klassifizieren, z. B. verschiedene Tiere auf einem Bauernhof zu klassifizieren, wie Schweine, Ziegen und Kühe. Oder nehmen wir an, Sie möchten Tiere in Gruppen und Untergruppen klassifizieren, z. B. Tiere in Säugetiere und Vögel und dann weiter in Arten wie Löwen, Tiger, Adler und Spatzen; die hierarchische Klassifizierung wäre die beste Option.
Objekterkennung ist der Prozess der Identifizierung und Lokalisierung von Objekten in Bildern und Videoframes mithilfe von Computer Vision. Sie besteht aus zwei Aufgaben: der Objektlokalisierung, die Begrenzungsrahmen um Objekte zeichnet, und der Objektklassifizierung, die die Kategorie jedes Objekts identifiziert. Basierend auf den Begrenzungsrahmen-Annotationen kann ein Vision-Modell lernen, Muster und Merkmale zu erkennen, die für jede Objektkategorie spezifisch sind, und das Vorhandensein und die Position dieser Objekte in neuen, unbekannten Bildern vorhersagen.
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Die Objekterkennung hat viele Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen, von Sport bis hin zur Meeresbiologie. Zum Beispiel verwendet die Just Walk Out-Technologie von Amazon im Einzelhandel die Objekterkennung, um den Bezahlvorgang zu automatisieren, indem sie die Artikel identifiziert, die Kunden aufnehmen. Eine Kombination aus Computer Vision und Sensordaten ermöglicht es den Kunden, ihre Artikel zu nehmen und zu gehen, ohne in der Schlange zu warten.
Hier ist eine genauere Betrachtung der Funktionsweise:
Semantische Segmentierung und Instanzsegmentierung sind Computer-Vision-Aufgaben, die helfen, Bilder in sinnvolle Segmente zu unterteilen. Die semantische Segmentierung klassifiziert Pixel basierend auf ihrer semantischen Bedeutung und behandelt alle Objekte innerhalb einer Kategorie als eine einzige Entität mit derselben Bezeichnung. Sie eignet sich zur Kennzeichnung von unzählbaren Objekten wie "der Himmel" oder "Ozean" oder Clustern wie "Blätter" oder "Gras".
Die Instanzsegmentierung hingegen kann verschiedene Instanzen derselben Klasse unterscheiden, indem sie jedem erkannten Objekt eine eindeutige Bezeichnung zuweist. Sie können die Instanzsegmentierung verwenden, um zählbare Objekte zu segmentieren, bei denen die Anzahl und Unabhängigkeit der Objekte wichtig sind. Sie ermöglicht eine präzisere Identifizierung und Differenzierung.
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Wir können den Unterschied zwischen semantischer Segmentierung und Instanzsegmentierung deutlicher anhand eines Beispiels im Zusammenhang mit selbstfahrenden Autos verstehen. Die semantische Segmentierung eignet sich hervorragend für Aufgaben, die das Verständnis des Inhalts einer Szene erfordern, und kann in autonomen Fahrzeugen verwendet werden, um Merkmale auf der Straße wie Fußgängerüberwege und Verkehrszeichen zu klassifizieren. In der Zwischenzeit kann die Instanzsegmentierung in autonomen Fahrzeugen verwendet werden, um zwischen einzelnen Fußgängern, Fahrzeugen und Hindernissen zu unterscheiden.
Pose-Schätzung ist eine Aufgabe der Computer Vision, die sich auf das Erkennen und Verfolgen von Schlüsselpunkten der Posen eines Objekts in Bildern oder Videos konzentriert. Sie wird am häufigsten für die Schätzung der menschlichen Pose verwendet, wobei Schlüsselpunkte Bereiche wie Schultern und Knie umfassen. Die Schätzung der Pose eines Menschen hilft uns, Handlungen und Bewegungen zu verstehen und zu erkennen, die für verschiedene Anwendungen entscheidend sind.
Die Pose-Schätzung kann im Sport verwendet werden, um die Bewegungen von Athleten zu analysieren. Die NBA nutzt die Pose-Schätzung, um die Bewegungen und Positionen der Spieler während des Spiels zu untersuchen. Durch die Verfolgung von Schlüsselpunkten wie Schultern, Ellbogen, Knien und Knöcheln liefert die Pose-Schätzung detaillierte Einblicke in die Spielerbewegungen. Diese Erkenntnisse helfen Trainern, bessere Strategien zu entwickeln, Trainingsprogramme zu optimieren und Echtzeit-Anpassungen während des Spiels vorzunehmen. Darüber hinaus können die Daten helfen, die Ermüdung der Spieler und das Verletzungsrisiko zu überwachen, um die allgemeine Gesundheit und Leistung der Spieler zu verbessern.
Oriented Bounding Boxes Object Detection (OBB) (Objekterkennung mit ausgerichteten Begrenzungsrahmen) verwendet gedrehte Rechtecke, um Objekte in einem Bild präzise zu identifizieren und zu lokalisieren. Im Gegensatz zu Standard-Begrenzungsrahmen, die an den Bildachsen ausgerichtet sind, werden OBBs gedreht, um der Ausrichtung des Objekts zu entsprechen. Dies macht sie besonders nützlich für Objekte, die nicht perfekt horizontal oder vertikal sind. Sie eignen sich hervorragend, um gedrehte Objekte genau zu lokalisieren und zu isolieren, um Überschneidungen in überfüllten Umgebungen zu vermeiden.
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In der maritimen Überwachung ist die Identifizierung und Verfolgung von Schiffen entscheidend für die Sicherheit und das Ressourcenmanagement. Die OBB-Erkennung kann für die präzise Lokalisierung von Schiffen verwendet werden, selbst wenn diese dicht gedrängt oder in verschiedenen Winkeln ausgerichtet sind. Sie hilft bei der Überwachung von Schifffahrtswegen, der Verwaltung des Seeverkehrs und der Optimierung des Hafenbetriebs. Sie kann auch bei der Katastrophenhilfe unterstützen, indem sie Schäden an Schiffen und Infrastruktur nach Ereignissen wie Hurrikanen oder Ölverschmutzungen schnell identifiziert und bewertet.
Bisher haben wir Computer-Vision-Aufgaben behandelt, die sich mit Bildern befassen. Objektverfolgung ist eine Computer-Vision-Aufgabe, die ein Objekt durch die Frames eines Videos verfolgen kann. Sie beginnt mit der Identifizierung des Objekts im ersten Frame mithilfe von Erkennungsalgorithmen und verfolgt dann kontinuierlich seine Position, während es sich durch das Video bewegt. Die Objektverfolgung umfasst Techniken wie Objekterkennung, Feature-Extraktion und Bewegungsvorhersage, um die Verfolgung genau zu halten.
Vision-Modelle wie YOLOv8 können verwendet werden, um Fische in der Meeresbiologie zu verfolgen. Mithilfe von Unterwasserkameras können Forscher die Bewegungen und Verhaltensweisen von Fischen in ihren natürlichen Lebensräumen überwachen. Der Prozess beginnt mit der Erkennung einzelner Fische in den ersten Frames und verfolgt dann ihre Positionen während des gesamten Videos. Die Verfolgung von Fischen hilft Wissenschaftlern, Migrationsmuster, Sozialverhalten und Interaktionen mit der Umwelt zu verstehen. Es unterstützt auch nachhaltige Fischereipraktiken, indem es Einblicke in die Fischverteilung und -häufigkeit gibt.
Computer Vision verändert aktiv die Art und Weise, wie wir Technologie nutzen und mit der Welt interagieren. Durch die Verwendung von Deep-Learning-Modellen und komplexen Algorithmen zum Verständnis von Bildern und Videos hilft Computer Vision den Industrien, viele Prozesse zu rationalisieren. Computer-Vision-Aufgaben wie Objekterkennung und Objektverfolgung ermöglichen es, Lösungen zu entwickeln, die man sich bisher nicht vorstellen konnte. Da sich die Computer-Vision-Technologie ständig verbessert, hält die Zukunft noch viele weitere innovative Anwendungen bereit!
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