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 исследовали историю моделей компьютерного зрения, мы увидели, как развивалось компьютерное зрение и какой путь привел к современным продвинутым моделям зрения, которые мы имеем сегодня. Современные модели, такие как Ultralytics YOLOv8, поддерживают несколько 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, решения в области компьютерного зрения направлены на различение объектов, вычисление расстояний и обнаружение движений. Однако, в отличие от людей, которые опираются на жизненный опыт, помогающий им видеть и понимать, компьютеры полагаются на огромные объемы данных, камеры высокого разрешения 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 предопределенным классам или категориям. Модель машинного зрения, такая как YOLOv8, может быть обучена на больших наборах данных размеченных изображений. Во время обучения модель учится распознавать закономерности и признаки, связанные с каждым классом. После обучения она может прогнозировать категорию новых, ранее не виденных изображений, анализируя их признаки и сравнивая их с изученными закономерностями.
Существуют различные типы классификации изображений. Например, при работе с медицинскими изображениями можно использовать бинарную классификацию для разделения изображений на две группы, например, здоровые или больные. Другой тип — многоклассовая классификация. Она может помочь классифицировать изображения на множество групп, например, классифицировать различных животных на ферме, таких как свиньи, козы и коровы. Или, скажем, вы хотите классифицировать животных на группы и подгруппы, например, классифицировать животных на млекопитающих и птиц, а затем далее на такие виды, как львы, тигры, орлы и воробьи; иерархическая классификация была бы лучшим вариантом.
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 экземпляров, с другой стороны, может различать разные экземпляры одного и того же класса, присваивая уникальную метку каждому обнаруженному объекту. Вы можете использовать сегментацию экземпляров для сегментирования подсчитываемых объектов, где важны количество и независимость объектов. Это обеспечивает более точную идентификацию и дифференциацию.
.png)
Мы можем более четко понять разницу между семантической и экземплярной сегментацией на примере, связанном с самоуправляемыми автомобилями. Семантическая сегментация отлично подходит для задач, требующих понимания содержимого сцены, и может использоваться в автономных транспортных средствах для классификации объектов на дороге, таких как пешеходные переходы и дорожные знаки. Между тем, экземплярная сегментация может использоваться в автономных транспортных средствах 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 может отслеживать 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 его перемещения по видео. Отслеживание объектов включает в себя такие методы, как обнаружение объектов, извлечение признаков и прогнозирование движения для поддержания точности отслеживания.
Модели Vision, такие как YOLOv8, можно использовать для отслеживания рыбы в морской биологии. Используя подводные камеры, исследователи могут наблюдать за движениями и поведением рыб в их естественной среде обитания. Процесс начинается с обнаружения отдельных рыб в первых кадрах, а затем отслеживания их положения на протяжении всего видео. Отслеживание рыбы помогает ученым понять модели миграции, социальное поведение и взаимодействие с окружающей средой. Это также поддерживает устойчивые методы рыболовства, предоставляя информацию о распространении 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. 🚀
.webp)