9 августа 2024 г.
Погрузитесь вместе с нами в мир приложений компьютерного зрения. Мы также рассмотрим различные задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов и сегментация.
Когда мы изучали историю моделей компьютерного зрения, мы увидели, как развивалось компьютерное зрение и какой путь привел к появлению современных моделей зрения. Современные модели, такие как Ultralytics YOLOv8 поддерживают множество задач компьютерного зрения и используются в различных интересных приложениях.
В этой статье мы рассмотрим основы компьютерного зрения и моделей машинного зрения. Мы расскажем, как они работают и каковы их разнообразные применения в различных отраслях. Инновации в области компьютерного зрения повсюду, они незаметно формируют наш мир. Давайте раскроем их одну за другой!
Искусственный интеллект (ИИ) — это общий термин, охватывающий множество технологий, направленных на воспроизведение части человеческого интеллекта. Одной из таких подобластей ИИ является компьютерное зрение. Компьютерное зрение фокусируется на том, чтобы дать машинам глаза, которые могут видеть, наблюдать и понимать окружающую среду.
Как и человеческое зрение, компьютерное зрение призвано различать объекты, рассчитывать расстояния и detect движения. Однако в отличие от человека, которому видеть и понимать помогает опыт всей жизни, компьютеры полагаются на огромные объемы данных, камеры высокой четкости и сложные алгоритмы.
Системы компьютерного зрения могут обрабатывать и анализировать визуальные данные, такие как изображения и видео, с невероятной скоростью и точностью. Способность быстро и точно анализировать огромные объемы визуальной информации делает компьютерное зрение мощным инструментом в различных отраслях, от производства до здравоохранения.
Модели компьютерного зрения являются ядром любого приложения компьютерного зрения. По сути, это вычислительные алгоритмы, основанные на методах глубокого обучения, предназначенные для того, чтобы дать машинам возможность интерпретировать и понимать визуальную информацию. Модели Vision обеспечивают выполнение важнейших задач компьютерного зрения, начиная с классификации изображений и заканчивая обнаружением объектов. Давайте подробнее рассмотрим некоторые из этих задач и их варианты использования.
Классификация изображений включает в себя категоризацию и маркировку изображений по заранее определенным классам или категориям. Такая модель зрения, как YOLOv8 может быть обучена на больших массивах данных помеченных изображений. В процессе обучения модель учится распознавать паттерны и особенности, связанные с каждым классом. После обучения она может предсказывать категорию новых, не виденных изображений, анализируя их особенности и сравнивая их с изученными шаблонами.
Существуют различные типы классификации изображений. Например, при работе с медицинскими изображениями можно использовать бинарную классификацию, чтобы разделить изображения на две группы, например здоровые или больные. Другой тип - многоклассовая классификация. С ее помощью можно classify изображения на множество групп, например, классифицировать различных животных на ферме, например, свиней, коз и коров. Или, допустим, вы хотите classify животных по группам и подгруппам, например, разделить их на млекопитающих и птиц, а затем на виды, такие как львы, тигры, орлы и воробьи; лучшим вариантом будет иерархическая классификация.
Обнаружение объектов — это процесс идентификации и локализации объектов на изображениях и видеокадрах с использованием компьютерного зрения. Он состоит из двух задач: локализации объектов, которая рисует ограничивающие рамки вокруг объектов, и классификации объектов, которая определяет категорию каждого объекта. На основе аннотаций ограничивающих рамок модель машинного зрения может научиться распознавать закономерности и признаки, специфичные для каждой категории объектов, и прогнозировать наличие и местоположение этих объектов на новых, ранее не виденных изображениях.
.png)
Обнаружение объектов имеет множество вариантов использования в различных отраслях, от спорта до морской биологии. Например, в розничной торговле технология Amazon Just Walk Out использует обнаружение объектов для автоматизации оформления заказа путем идентификации товаров, которые берут покупатели. Комбинация компьютерного зрения и данных датчиков позволяет покупателям брать товары и уходить, не дожидаясь в очереди.
Вот более подробный взгляд на то, как это работает:
Семантическая сегментация и инстансная сегментация — это задачи компьютерного зрения, которые помогают разделить изображения на значимые сегменты. Семантическая сегментация классифицирует пиксели на основе их семантического значения и рассматривает все объекты в пределах категории как единую сущность с одинаковой меткой. Она подходит для маркировки неисчисляемых объектов, таких как «небо» или «океан», или кластеров, таких как «листья» или «трава».
Сегментация по экземплярам, с другой стороны, позволяет различать разные экземпляры одного класса, присваивая каждому обнаруженному объекту уникальную метку. Сегментацию экземпляров можно использовать для segment счетных объектов, когда важны их количество и независимость. Она позволяет более точно идентифицировать и различать объекты.
.png)
Мы можем более четко понять разницу между семантической сегментацией и сегментацией по экземпляру на примере, связанном с самодвижущимися автомобилями. Семантическая сегментация отлично подходит для задач, требующих понимания содержания сцены, и может быть использована в автономных автомобилях для classify объектов на дороге, таких как пешеходные переходы и дорожные знаки. В то же время сегментация по экземпляру может использоваться в автономных автомобилях для идентификации отдельных пешеходов, транспортных средств и препятствий.
Оценка позы — это задача компьютерного зрения, ориентированная на обнаружение и отслеживание ключевых точек поз объекта на изображениях или видео. Чаще всего она используется для оценки позы человека, при этом ключевые точки включают такие области, как плечи и колени. Оценка позы человека помогает нам понимать и распознавать действия и движения, которые имеют решающее значение для различных приложений.
Оценка позы может использоваться в спорте для анализа движений спортсменов. NBA использует оценку позы для изучения движений и позиций игроков во время игры. Отслеживая ключевые точки, такие как плечи, локти, колени и лодыжки, оценка позы предоставляет подробную информацию о движениях игроков. Эти сведения помогают тренерам разрабатывать лучшие стратегии, оптимизировать программы тренировок и вносить коррективы в режиме реального времени во время игр. Кроме того, данные могут помочь отслеживать усталость игроков и риск получения травм для улучшения общего состояния здоровья и производительности игроков.
Детекция объектов с ориентированными ограничивающими рамками (OBB) использует повернутые прямоугольники для точной идентификации и локализации объектов на изображении. В отличие от стандартных ограничивающих рамок, которые выровнены по осям изображения, OBB поворачиваются в соответствии с ориентацией объекта. Это делает их особенно полезными для объектов, которые не являются идеально горизонтальными или вертикальными. Они отлично подходят для точного определения и изоляции повернутых объектов, чтобы предотвратить перекрытия в переполненных средах.
.png)
В морском наблюдении идентификация и отслеживание судов является ключевым фактором для безопасности и управления ресурсами. Обнаружение OBB может использоваться для точной локализации судов, даже если они плотно сгруппированы или ориентированы под разными углами. Это помогает контролировать судоходные пути, управлять морским движением и оптимизировать портовые операции. Это также может помочь в реагировании на стихийные бедствия, быстро выявляя и оценивая ущерб судам и инфраструктуре после таких событий, как ураганы или разливы нефти.
До сих пор мы обсуждали задачи компьютерного зрения, связанные с изображениями. Отслеживание объектов - это задача компьютерного зрения, которая позволяет track объект на протяжении всех кадров видео. Она начинается с идентификации объекта в первом кадре с помощью алгоритмов обнаружения, а затем непрерывно отслеживает его положение по мере перемещения по видео. Для точного отслеживания объектов используются такие техники, как обнаружение объектов, извлечение признаков и предсказание движения.
Модели зрения, подобные YOLOv8 , можно использовать для track рыб в морской биологии. Используя подводные камеры, исследователи могут следить за перемещениями и поведением рыб в их естественной среде обитания. Процесс начинается с обнаружения отдельных рыб на первых кадрах и последующего отслеживания их положения на протяжении всего видео. Отслеживание рыб помогает ученым понять особенности миграции, социального поведения и взаимодействия с окружающей средой. Кроме того, оно способствует устойчивому рыболовству, предоставляя информацию о распределении и численности рыбы.
Компьютерное зрение активно меняет то, как мы используем технологии и взаимодействуем с миром. Используя модели глубокого обучения и сложные алгоритмы для понимания изображений и видео, компьютерное зрение помогает предприятиям оптимизировать многие процессы. Такие задачи компьютерного зрения, как обнаружение объектов и отслеживание объектов, позволяют создавать решения, которые раньше даже не представлялись возможными. По мере того, как технология компьютерного зрения продолжает совершенствоваться, будущее таит в себе еще много инновационных применений!
Давайте учиться и расти вместе! Изучите наш репозиторий GitHub, чтобы увидеть наш вклад в развитие ИИ. Посмотрите, как мы меняем такие отрасли, как самоуправляемые автомобили и сельское хозяйство с помощью ИИ. 🚀
