История моделей машинного зрения

Что такое компьютерное зрение?

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 detect, 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 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).

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 detect края путем вычисления градиента интенсивности изображения.

‍

‍

‍

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.

‍

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.

‍

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?

‍

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 detect 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), 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.
   ‍
3. 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.
   ‍
4. 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 активации ReLU, отсев и увеличение данных, что позволило установить новые ориентиры в классификации изображений и вызвало 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): 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 компьютерного зрения

Здравоохранение

‍Области применения компьютерного зрения многочисленны. Например, такие модели зрения, как Ultralytics YOLOv8 используются в медицинской визуализации для detect 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.

‍

Охрана окружающей среды

Модели компьютерного зрения помогают отслеживать и защищать исчезающие виды животных, анализируя изображения и видеозаписи из мест обитания диких животных. Они идентифицируют и track 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 Vision AI можно отслеживать другие экологические угрозы, такие как лесные пожары и вырубка лесов, обеспечивая быстрое реагирование местных властей.

‍

Проблемы и будущие направления

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 усовершенствования направлены на снижение вычислительных требований и повышение эффективности обработки. Кроме того, использование передовых предварительно обученных моделей, таких как YOLOv8 может значительно снизить необходимость в длительном обучении, упростить процесс разработки и повысить 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.

Вам интересно узнать о будущем искусственного интеллекта? Для получения более подробной информации о последних достижениях изучите документациюUltralytics 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.