Нажимая “Принять все файлы cookie”, вы соглашаетесь на сохранение файлов cookie на вашем устройстве с целью улучшения навигации по сайту, анализа использования сайта и помощи в наших маркетинговых усилиях. Подробнее
Настройки cookie
Нажимая “Принять все файлы cookie”, вы соглашаетесь на сохранение файлов cookie на вашем устройстве с целью улучшения навигации по сайту, анализа использования сайта и помощи в наших маркетинговых усилиях. Подробнее
Представьте, что вы входите в магазин, где камера распознает ваше лицо, анализирует ваше настроение и предлагает продукты, соответствующие вашим предпочтениям, и все это в режиме реального времени. Это не научная фантастика, а реальность, обеспечиваемая современными моделями машинного зрения. Согласно отчету Fortune Business Insight, объем мирового рынка компьютерного зрения оценивался в 20,31 миллиарда долларов США в 2023 году 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 ИИ, компьютерное зрение пережило стремительную эволюцию за последние несколько десятилетий, достигнув замечательных успехов.
История компьютерного зрения обширна. На заре своего развития модели компьютерного зрения были способны обнаруживать простые формы и края, часто ограничиваясь основными задачами, такими как распознавание геометрических узоров или различение светлых и темных областей. Однако сегодня современные модели могут выполнять сложные задачи, такие как обнаружение объектов в реальном времени, распознавание лиц и даже интерпретацию эмоций по выражению лица с исключительной точностью и эффективностью. Этот драматический прогресс подчеркивает невероятные успехи, достигнутые в вычислительной мощности, алгоритмической сложности и доступности огромных объемов данных для обучения.
В этой статье мы рассмотрим основные этапы эволюции компьютерного зрения. Мы совершим путешествие по его ранним истокам, углубимся в преобразующее воздействие сверточных нейронных сетей (CNN) и рассмотрим значительные достижения, которые последовали за этим.
Ранние этапы развития 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 тел" в начале 1960-х годов. Его вклад заложил основу для будущих достижений в этой области.
Первые алгоритмы - обнаружение границ (edge detection).
Ранние исследования в области компьютерного зрения были сосредоточены на методах обработки изображений, таких как обнаружение границ и извлечение признаков. Алгоритмы, такие как оператор Собеля, разработанный в конце 1960-х годов, были одними из первых, кто обнаруживал границы, вычисляя градиент интенсивности изображения.
Рис. 1. Изображение, демонстрирующее обнаружение краев, где левая сторона показывает исходный объект, а правая сторона отображает версию с обнаруженными краями.
Такие методы, как детекторы границ Собеля и Канни, сыграли решающую роль в идентификации границ внутри изображений, которые необходимы для распознавания объектов и понимания сцен.
Машинное обучение и компьютерное зрение
Распознавание образов
В 1970-х годах распознавание образов стало ключевой областью компьютерного зрения. Исследователи разработали методы распознавания форм, текстур и объектов на изображениях, что подготовило почву для более сложных задач компьютерного зрения.
Рис. 2. Распознавание образов.
Одним из ранних методов распознавания образов было сопоставление шаблонов, когда изображение сравнивается с набором шаблонов для поиска наилучшего соответствия. Этот подход был ограничен его чувствительностью к изменениям масштаба, поворота и шума.
Рис. 3. Шаблон в левой части, найденный на изображении справа.
Ранние системы компьютерного зрения были ограничены ограниченной вычислительной мощностью того времени. Компьютеры в 1960-х и 1970-х годах были громоздкими, дорогими и имели ограниченные возможности обработки.
Меняем правила игры с помощью глубокого обучения
Глубокое обучение и сверточные нейронные сети
Глубокое обучение и сверточные нейронные сети (CNN) ознаменовали собой поворотный момент в области компьютерного зрения. Эти достижения кардинально изменили то, как компьютеры интерпретируют и анализируют визуальные данные, открывая широкий спектр приложений, которые ранее считались невозможными.
Как работают CNN?
Рис. 4. Архитектура сверточной нейронной сети (CNN).
Сверточные слои: В CNN используются сверточные слои, которые представляют собой тип модели глубокого обучения, предназначенный для обработки структурированных данных, таких как изображения или последовательности, путем автоматического изучения иерархических закономерностей. для сканирования изображения с использованием фильтров или ядер. Эти фильтры обнаруживают различные особенности, такие как края, текстуры и цвета, путем скольжения по изображению и вычисления скалярных произведений. Каждый фильтр активирует определенные шаблоны на изображении, позволяя модели изучать иерархические признаки.
Функции активации: После свертки используются функции активации, такие как ReLU (Rectified Linear Unit), которая является популярной функцией активации в глубоком обучении, выводящая входные данные напрямую, если они положительные, и ноль в противном случае, помогая нейронным сетям эффективно изучать нелинейные взаимосвязи в данных. Это помогает сети изучать сложные закономерности и представления.
Слои пулинга: Слои пулинга обеспечивают операцию понижающей дискретизации, которая уменьшает размерность карты признаков, помогая извлечь наиболее релевантные признаки, снижая при этом вычислительные затраты и переобучение.
Полносвязные слои: Последние слои CNN — это полносвязные слои, которые интерпретируют признаки, извлеченные сверточными слоями и слоями пулинга, для выполнения прогнозов. Эти слои аналогичны слоям в традиционных нейронных сетях.
Эволюция CNN моделей компьютерного зрения
Путь развития моделей машинного зрения был долгим и включал в себя несколько наиболее заметных разработок:
LeNet (1989): LeNet была одной из самых ранних архитектур CNN, в основном использовавшейся для распознавания цифр в рукописных чеках. Ее 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 функции активации ReLU, dropout и аугментация данных, устанавливая новые стандарты в классификации изображений и вызывая широкий интерес к CNN.
VGGNet (2014): Используя меньшие сверточные фильтры (3x3), VGGNet добилась впечатляющих результатов в задачах классификации изображений, подтвердив важность глубины сети для достижения более высокой точности.
ResNet (2015): ResNet решила проблему деградации в глубоких сетях, представив остаточное обучение. Это нововведение позволило обучать гораздо более глубокие сети, что привело к современной производительности в различных задачах компьютерного зрения.
YOLO (You Only Look Once) — «Вы смотрите только один раз»: YOLO произвела революцию в обнаружении объектов, представив ее как задачу единой регрессии, напрямую предсказывая ограничивающие рамки и вероятности классов из полных изображений за одну оценку. Такой подход позволил осуществлять обнаружение объектов в реальном времени с беспрецедентной скоростью и точностью, что делает его пригодным для приложений, требующих мгновенной обработки, таких как автономное вождение и видеонаблюдение.
Приложения компьютерного зрения
Здравоохранение
Области применения компьютерного зрения многочисленны. Например, модели машинного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8, используются в медицинской визуализации для выявления таких заболеваний, как рак и диабетическая ретинопатия. Они анализируют рентгеновские снимки, МРТ и КТ с высокой точностью, выявляя отклонения на ранних стадиях. Эта возможность раннего выявления позволяет своевременно проводить вмешательства и улучшать результаты лечения пациентов.
Рис. 5. Обнаружение опухолей головного мозга с использованием Ultralytics YOLOv8.
Охрана окружающей среды
Модели компьютерного зрения помогают отслеживать и защищать исчезающие виды, анализируя изображения и видео из среды обитания диких животных. Они идентифицируют и отслеживают поведение животных, предоставляя данные об их популяции и перемещениях. Эта технология служит основой для стратегий сохранения и политических решений по защите таких видов, как тигры и слоны.
С помощью Vision AI можно отслеживать другие экологические угрозы, такие как лесные пожары и вырубка лесов, обеспечивая быстрое реагирование местных властей.
Несмотря на то, что они уже достигли значительных успехов, из-за своей чрезвычайной сложности и требовательного характера разработки, модели машинного зрения сталкиваются с многочисленными проблемами, которые требуют постоянных исследований и будущих достижений.
Интерпретируемость и объяснимость
Модели машинного зрения, особенно модели глубокого обучения, часто рассматриваются как «черные ящики» с ограниченной прозрачностью. Это связано с невероятной сложностью таких моделей. Недостаток интерпретируемости снижает доверие и подотчетность, особенно в критически важных приложениях, таких как здравоохранение, например.
Вычислительные требования
Обучение и развертывание современных моделей ИИ требует значительных вычислительных ресурсов. Это особенно актуально для моделей компьютерного зрения, которые часто требуют обработки больших объемов изображений и видеоданных. Изображения и видео высокой четкости, являясь одними из наиболее ресурсоемких входных данных для обучения, увеличивают вычислительную нагрузку. Например, одно HD-изображение может занимать несколько мегабайт памяти, что делает процесс обучения ресурсоемким и трудозатратным.
Это требует мощного оборудования и оптимизированных алгоритмов компьютерного зрения для обработки обширных данных и сложных вычислений, связанных с разработкой эффективных моделей зрения. Исследования в области более эффективных архитектур, сжатия моделей и аппаратных ускорителей, таких как графические процессоры и TPU, являются ключевыми областями, которые продвинут будущее моделей зрения.
Эти улучшения направлены на снижение вычислительных затрат и повышение эффективности обработки. Кроме того, использование передовых предварительно обученных моделей, таких как YOLOv8, может значительно снизить потребность в обширном обучении, упрощая процесс разработки и повышая эффективность.
Постоянно развивающийся ландшафт
В настоящее время приложения моделей машинного зрения широко распространены, начиная от здравоохранения, например, обнаружения опухолей, и заканчивая повседневными задачами, такими как мониторинг дорожного движения. Эти передовые модели привнесли инновации в бесчисленное количество отраслей, обеспечивая повышенную точность, эффективность и возможности, которые ранее были невообразимы.
По мере развития технологий потенциал моделей машинного зрения для инноваций и улучшения различных аспектов жизни и промышленности остается безграничным. Эта непрерывная эволюция подчеркивает важность продолжения исследований и разработок в области компьютерного зрения.
