История моделей зрения

Мостафа Ибрагим

5 минут чтения

16 июля 2024 г.

Изучите историю, достижения, проблемы и будущие направления развития моделей зрения.

Что такое компьютерное зрение

Представьте, что вы заходите в магазин, где камера распознает ваше лицо, анализирует настроение и предлагает товары с учетом ваших предпочтений - и все это в режиме реального времени. Это не научная фантастика, а реальность, которую позволяют реализовать современные модели зрения. Согласно отчету Fortune Business Insight, объем мирового рынка компьютерного зрения оценивался в 2023 году в 20,31 миллиарда долларов США и, по прогнозам, вырастет с 25,41 миллиарда долларов США в 2024 году до 175,72 миллиарда долларов США к 2032 году, что отражает быстрый прогресс и растущее внедрение этой технологии в различных отраслях.

Область компьютерного зрения позволяет компьютерам обнаруживать, идентифицировать и анализировать объекты на изображениях. Как и другие области, связанные с искусственным интеллектом, компьютерное зрение пережило быстрое развитие за последние несколько десятилетий, достигнув значительных успехов. 

История компьютерного зрения очень обширна. В первые годы своего существования модели компьютерного зрения были способны определять простые формы и края, часто ограничиваясь такими базовыми задачами, как распознавание геометрических узоров или различение светлых и темных областей. Однако современные модели могут выполнять сложные задачи, такие как обнаружение объектов в реальном времени, распознавание лиц и даже интерпретация эмоций по выражению лица с исключительной точностью и эффективностью. Такой значительный прогресс подчеркивает невероятные успехи в развитии вычислительной мощности, сложности алгоритмов и доступности огромного количества данных для обучения.

В этой статье мы рассмотрим основные вехи развития компьютерного зрения. Мы пройдемся по ранним этапам ее зарождения, рассмотрим преобразующее влияние конволюционных нейронных сетей (CNN) и последующие значительные достижения.

Первые зачатки компьютерного зрения

Как и в других областях ИИ, раннее развитие компьютерного зрения началось с фундаментальных исследований и теоретических работ. Важной вехой стала новаторская работа Лоуренса Г. Робертса по распознаванию трехмерных объектов, задокументированная в его диссертации"Машинное восприятие трехмерных твердых тел" в начале 1960-х годов. Его вклад заложил основу для будущих достижений в этой области.

Первые алгоритмы - обнаружение краев

Первые исследования в области компьютерного зрения были посвящены методам обработки изображений, таким как обнаружение краев и извлечение признаков. Алгоритмы, подобные оператору Собеля, разработанные в конце 1960-х годов, одними из первых обнаружили края путем вычисления градиента интенсивности изображения.

__wf_reserved_inherit
Рис. 1. Изображение, демонстрирующее обнаружение краев, где слева показан исходный объект, а справа - версия с обнаруженными краями.

Такие методы, как детекторы краев Собеля и Канни, сыграли решающую роль в определении границ изображений, которые необходимы для распознавания объектов и понимания сцен.

Машинное обучение и компьютерное зрение

Распознавание образов

В 1970-х годах распознавание образов стало одной из ключевых областей компьютерного зрения. Исследователи разработали методы распознавания форм, текстур и объектов на изображениях, что открыло путь к решению более сложных задач компьютерного зрения.

__wf_reserved_inherit
Рис. 2. Распознавание образов.

Один из ранних методов распознавания образов включает в себя сопоставление шаблонов, когда изображение сравнивается с набором шаблонов, чтобы найти наилучшее соответствие. Этот подход был ограничен чувствительностью к изменениям масштаба, повороту и шуму.

__wf_reserved_inherit
Рис. 3. Шаблон слева, найденный в правом изображении.

Ранние системы компьютерного зрения были ограничены вычислительными мощностями того времени. Компьютеры 1960-х и 1970-х годов были громоздкими, дорогими и имели ограниченные вычислительные возможности.

Изменение игры с помощью глубокого обучения

Глубокое обучение и сверточные нейронные сети

Глубокое обучение и конволюционные нейронные сети (КНС) ознаменовали собой поворотный момент в области компьютерного зрения. Эти достижения кардинально изменили методы интерпретации и анализа визуальных данных, что позволило создать широкий спектр приложений, которые ранее считались невозможными.

Как работает CNN?

__wf_reserved_inherit
Рис. 4. Архитектура конволюционной нейронной сети (CNN).

  1. Конволюционные слои: CNN используют конволюционные слои, которые представляют собой тип модели глубокого обучения, предназначенной для обработки структурированных данных типа сетки, таких как изображения или последовательности, путем автоматического обучения иерархическим шаблонам. для сканирования изображения с помощью фильтров или ядер. Эти фильтры обнаруживают различные особенности, такие как края, текстуры и цвета, скользя по изображению и вычисляя точечные произведения. Каждый фильтр активирует определенные паттерны в изображении, позволяя модели изучать иерархические особенности.
  2. Функции активации: После свертки используются функции активации, такие как ReLU (Rectified Linear Unit) - популярная функция активации в глубоком обучении, которая выводит на вход прямой сигнал, если он положительный, и ноль в противном случае, помогая нейросетям эффективно изучать нелинейные связи в данных. Это помогает сети изучать сложные паттерны и представления.
  3. Пулинг-слои: Слои пулинга обеспечивают операцию понижающей дискретизации, которая уменьшает размерность карты признаков, помогая извлекать наиболее значимые признаки при одновременном снижении вычислительных затрат и избыточной подгонки.
  4. Полностью связанные слои: Последние слои CNN - это полностью связанные слои, которые интерпретируют признаки, извлеченные конволюционным и объединяющим слоями, для составления прогнозов. Эти слои аналогичны слоям в традиционных нейронных сетях.

‍Эволюциямоделей зрения CNN

Путешествие моделей зрения было обширным, в нем представлены некоторые из наиболее известных:

  • LeNet (1989): LeNet - одна из самых ранних архитектур CNN, использовавшаяся в основном для распознавания цифр на рукописных чеках. Его успех заложил основу для более сложных CNN, доказав потенциал глубокого обучения в обработке изображений.
  • AlexNet (2012): AlexNet значительно превзошла существующие модели в конкурсе ImageNet, продемонстрировав возможности глубокого обучения. В этой модели использовались активации ReLU, отсев и увеличение данных, что позволило установить новые ориентиры в классификации изображений и вызвало широкий интерес к CNN.
  • VGGNet (2014): Используя меньшие по размеру конволюционные фильтры (3x3), VGGNet добилась впечатляющих результатов в задачах классификации изображений, что подтверждает важность глубины сети для достижения более высокой точности.
  • ResNet (2015): ResNet решил проблему деградации глубоких сетей, внедрив обучение по остаткам. Это нововведение позволило обучать гораздо более глубокие сети, что привело к достижению передовых результатов в различных задачах компьютерного зрения.
  • YOLO (You Only Look Once): YOLO произвел революцию в обнаружении объектов, представив его как единую регрессионную задачу, напрямую предсказывающую ограничительные рамки и вероятности классов по полным изображениям за одну оценку. Такой подход позволил обнаруживать объекты в режиме реального времени с беспрецедентной скоростью и точностью, что делает его подходящим для приложений, требующих мгновенной обработки, таких как автономное вождение и наблюдение.

‍Приложения для компьютерногозрения

Здравоохранение

Области применения компьютерного зрения многочисленны. Например, такие модели зрения, как Ultralytics YOLOv8, используются в медицинской визуализации для выявления таких заболеваний, как рак и диабетическая ретинопатия. Они с высокой точностью анализируют рентгеновские снимки, снимки МРТ и КТ, выявляя аномалии на ранних стадиях. Такая возможность раннего обнаружения позволяет своевременно принимать меры и улучшать состояние пациентов.

__wf_reserved_inherit
Рис. 5. Обнаружение опухоли головного мозга с помощью Ultralytics YOLOv8.

Сохранение окружающей среды

Модели компьютерного зрения помогают отслеживать и защищать исчезающие виды животных, анализируя изображения и видеозаписи из мест обитания диких животных. Они идентифицируют и отслеживают поведение животных, предоставляя данные об их популяции и перемещениях. Эта технология позволяет разрабатывать стратегии сохранения и принимать политические решения по защите таких видов, как тигры и слоны.

С помощью искусственного интеллекта можно отслеживать и другие экологические угрозы, такие как лесные пожары и вырубка лесов, обеспечивая быстрое реагирование местных властей.

__wf_reserved_inherit
Рис. 6. Спутниковый снимок лесного пожара.

Проблемы и будущие направления

Несмотря на то, что они уже достигли значительных успехов, из-за своей чрезвычайной сложности и сложности разработки модели зрения сталкиваются с многочисленными проблемами, которые требуют постоянных исследований и дальнейшего развития.

Интерпретируемость и объяснимость

Модели зрения, особенно модели глубокого обучения, часто воспринимаются как "черные ящики" с ограниченной прозрачностью. Это связано с тем, что такие модели невероятно сложны. Отсутствие возможности интерпретации препятствует доверию и ответственности, особенно в критически важных приложениях, например, в здравоохранении.

Вычислительные требования

Обучение и развертывание современных моделей искусственного интеллекта требует значительных вычислительных ресурсов. Это особенно актуально для моделей зрения, которые часто требуют обработки больших объемов изображений и видеоданных. Изображения и видео высокой четкости, являющиеся одними из самых требовательных к объему данных для обучения, увеличивают вычислительную нагрузку. Например, одно HD-изображение может занимать несколько мегабайт памяти, что делает процесс обучения ресурсоемким и трудоемким.

Это требует мощного оборудования и оптимизированных алгоритмов компьютерного зрения для обработки большого объема данных и сложных вычислений, связанных с разработкой эффективных моделей зрения. Исследования в области более эффективных архитектур, сжатия моделей и аппаратных ускорителей, таких как GPU и TPU, являются ключевыми областями, которые будут способствовать будущему моделей зрения.

Эти усовершенствования направлены на снижение вычислительных требований и повышение эффективности обработки. Кроме того, использование передовых предварительно обученных моделей, таких как YOLOv8, позволяет значительно сократить необходимость в длительном обучении, упрощая процесс разработки и повышая эффективность.

Постоянно меняющийся ландшафт

В настоящее время модели технического зрения находят широкое применение - от здравоохранения, например, для обнаружения опухолей, до повседневного использования, например, для мониторинга дорожного движения. Эти передовые модели привнесли инновации в бесчисленные отрасли, обеспечив повышенную точность, эффективность и возможности, которые раньше было невозможно себе представить.

По мере развития технологий потенциал моделей зрения для инноваций и улучшения различных аспектов жизни и промышленности остается безграничным. Это постоянное развитие подчеркивает важность непрерывных исследований и разработок в области компьютерного зрения.

Вам интересно узнать о будущем искусственного интеллекта? Для получения более подробной информации о последних достижениях изучите документацию Ultralytics и ознакомьтесь с их проектами на Ultralytics GitHub и YOLOv8 GitHub. Кроме того, особенно полезную информацию о применении ИИ в различных отраслях можно найти на страницах решений для самоуправляемых автомобилей и производства.

Давайте вместе построим будущее
искусственного интеллекта!

Начните свое путешествие в будущее машинного обучения

Начните бесплатно
Ссылка копируется в буфер обмена