9 августа 2024 г.
Вместе с нами глубоко погрузитесь в область применения компьютерного зрения. Мы также рассмотрим различные задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов и сегментация.
Изучая 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 зрения. Мы расскажем о том, как они работают, и об их разнообразных применениях в различных отраслях. Инновации в области компьютерного зрения встречаются повсюду и молчаливо формируют наш мир. Давайте раскроем их одну за другой!
Искусственный интеллект (ИИ) - это зонтичный термин, который охватывает множество технологий, направленных на воспроизведение части человеческого интеллекта. Одной из таких областей ИИ является компьютерное зрение. Компьютерное зрение фокусируется на том, чтобы дать машинам глаза, которые могут видеть, наблюдать и понимать окружающую обстановку.
Как и человеческое зрение, компьютерное зрение призвано различать объекты, рассчитывать расстояния и обнаруживать 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, начиная от производства и заканчивая здравоохранением.
Модели компьютерного зрения являются основой любого приложения для компьютерного зрения. По сути, это вычислительные алгоритмы, основанные на методах глубокого обучения, призванные дать машинам возможность интерпретировать и понимать визуальную информацию. Модели зрения позволяют решать важнейшие задачи компьютерного зрения - от классификации изображений до обнаружения объектов. Давайте рассмотрим некоторые из этих задач и случаи их использования более подробно.
Классификация изображений включает в себя категоризацию и маркировку изображений по заранее определенным классам или категориям. Модель зрения, подобная 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 классифицировать изображения на множество групп, например, классифицировать различных животных на ферме, например, свиней, коз и коров. Или, допустим, вы хотите классифицировать 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 определения местоположения объектов на изображениях и видеокадрах с помощью компьютерного зрения. Он состоит из двух задач: локализации объектов, в ходе которой вокруг объектов рисуются ограничительные рамки, и классификации объектов, в ходе которой определяется категория каждого объекта. На основе аннотаций к ограничительным рамкам модель зрения может научиться распознавать паттерны и особенности, характерные для каждой категории объектов, и предсказывать наличие и местоположение этих объектов на новых, еще не просмотренных изображениях.
.png)
Обнаружение объектов имеет множество вариантов использования в различных отраслях, от спорта до морской биологии. Например, в розничной торговле технология Just Walk Out компании Amazon использует обнаружение объектов для автоматизации процесса оформления заказа путем идентификации товаров, которые покупатели берут в руки. Сочетание компьютерного зрения и данных датчиков позволяет покупателям брать свои товары и уходить, не простаивая в очереди.
Вот более подробный обзор того, как это работает:
Семантическая сегментация и сегментация экземпляров - это задачи компьютерного зрения, которые помогают разделить изображение на значимые сегменты. Семантическая сегментация классифицирует пиксели на основе их семантического значения и рассматривает все объекты внутри категории как единое целое с одной и той же 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 сегментации 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 классификации 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, направленная на обнаружение и отслеживание ключевых точек позы объекта на изображениях или видео. Чаще всего она используется для оценки позы человека, причем ключевые точки включают такие области, как плечи и колени. Оценка позы человека помогает нам понимать и распознавать действия и движения, что очень важно для различных приложений.
Оценка позы может использоваться в спорте для анализа движений спортсменов. В НБА оценка позы используется для изучения движений и положения игроков во время игры. Отслеживая такие ключевые точки, как плечи, локти, колени и лодыжки, оценка позы позволяет получить подробную информацию о движениях игроков. Эти данные помогают тренерам разрабатывать лучшие стратегии, оптимизировать тренировочные программы и вносить коррективы во время игры в режиме реального времени. Кроме того, эти данные помогают отслеживать усталость игроков и риск получения травм для улучшения общего состояния здоровья и производительности игроков.
Для точной идентификации и определения местоположения объектов на изображении используются ориентированные ограничительные рамки (OBB ) - повернутые прямоугольники. В отличие от стандартных ограничительных рамок, которые выравниваются 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 местоположения и выделения повернутых объектов, чтобы предотвратить наложение в тесном окружении.
.png)
В морском наблюдении идентификация и отслеживание судов являются ключевыми для обеспечения безопасности и управления ресурсами. Обнаружение OBB может использоваться для точной локализации судов, даже если они расположены плотно или ориентированы под разными углами. Это помогает контролировать судоходные пути, управлять морским движением и оптимизировать работу портов. Оно также может помочь в ликвидации последствий стихийных бедствий, быстро выявляя и оценивая повреждения судов и инфраструктуры 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 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 перемещения по видео. Для точного отслеживания объектов используются такие техники, как обнаружение объектов, извлечение признаков и предсказание движения.
.png)
Модели зрения, подобные YOLOv8, можно использовать для отслеживания 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 отраслям промышленности оптимизировать многие процессы. Такие задачи компьютерного зрения, как обнаружение и отслеживание объектов, позволяют создавать немыслимые ранее решения. Поскольку технология компьютерного зрения продолжает совершенствоваться, будущее ждет еще больше инновационных приложений!
Давайте учиться и развиваться вместе! Ознакомьтесь с нашим репозиторием на GitHub, чтобы увидеть наш вклад в развитие ИИ. Узнайте, как мы переосмысливаем такие отрасли, как самодвижущиеся автомобили и сельское хозяйство с помощью ИИ. 🚀
.webp)