Нажав кнопку "Принять все файлы cookie", вы соглашаетесь с сохранением файлов cookie на вашем устройстве для улучшения навигации по сайту, анализа его использования и помощи в наших маркетинговых усилиях. Дополнительная информация
Настройки файлов cookie
Нажав кнопку "Принять все файлы cookie", вы соглашаетесь с сохранением файлов cookie на вашем устройстве для улучшения навигации по сайту, анализа его использования и помощи в наших маркетинговых усилиях. Дополнительная информация
Узнайте о роли фреймворков искусственного интеллекта в разработке приложений для компьютерного зрения. Узнайте о таких фреймворках ИИ для компьютерного зрения, как TensorFlow, PyTorch и OpenCV.
TensorFlow, PyTorch и OpenCV - популярные ИИ-фреймворки для разработки приложений компьютерного зрения, каждый из которых предназначен для решения конкретных задач и сценариев использования.
Например, TensorFlow известен своей масштабируемостью и готовыми к производству функциями, что делает его отличным выбором для крупномасштабных проектов в области искусственного интеллекта. Аналогично, PyTorch с его интуитивно понятным и гибким дизайном популярен среди исследователей и разработчиков, работающих над инновационными технологиями. С другой стороны, OpenCV хорошо подходит для легких задач реального времени, таких как предварительная обработка изображений, обнаружение признаков и отслеживание объектов, что делает его хорошим вариантом для прототипирования и небольших приложений.
В этой статье мы рассмотрим эти три фреймворка Vision AI, их ключевые особенности, различия и общие сценарии использования. Давайте начнем!
Что такое фреймворки ИИ?
Фреймворки ИИ являются основой передовых разработок в области ИИ и компьютерного зрения. Эти структурированные среды оснащены обширными инструментами и библиотеками. Они упрощают создание, обучение и развертываниемоделей ИИ. Предлагая готовые функции и оптимизированные алгоритмы, фреймворки ИИ значительно сокращают время и усилия на разработку.
Рис. 1. Причины использования фреймворков ИИ. (Изображение автора).
Вот некоторые из наиболее распространенных фреймворков ИИ:
PyTorch: Созданный компанией Meta, PyTorch обычно используется для исследований и создания прототипов. Он гибкий и простой в использовании, что делает его идеальным для экспериментов с новыми идеями.
OpenCV: Это библиотека для задач компьютерного зрения и обработки изображений. OpenCV известна своими возможностями реального времени и обширными алгоритмами и используется как в научных исследованиях, так и в практических приложениях.
Использование TensorFlow для проектов по искусственному интеллекту
TensorFlow был впервые выпущен в 2015 году и быстро стал одним из основных игроков в области разработки ИИ. Он развился из более раннего фреймворка Google с закрытым исходным кодом DistBelief. С тех пор он используется в таких крупных проектах Google, как поисковый алгоритм RankBrain, который помогает сделать результаты поиска более точными и релевантными, и картография Street View, которая обрабатывает и анализирует изображения для улучшения навигационных и картографических сервисов.
В 2019 году в TensorFlow 2.0 были представлены ключевые обновления, включая упрощение выполнения, повышение производительности GPU и совместимость с различными платформами.
Как работает TensorFlow?
Название "TensorFlow" происходит от его ключевой концепции: "Tensor" представляет многомерные массивы данных, а "Flow" описывает, как данные перемещаются по вычислительному графу.
TensorFlow использует графы потока данных, где узлы представляют математические операции, а связи между ними - тензоры или многомерные массивы данных. Сложные вычисления эффективно обрабатываются в фоновом режиме с помощью C++, а Python предоставляет простой в использовании интерфейс для разработчиков.
Он предлагает высокоуровневые API для упрощения разработки и низкоуровневые API для расширенной отладки и экспериментов. Tensorflow может работать на всех устройствах, от смартфонов до облачных систем, что делает его надежным выбором для проектов в области машинного обучения и глубокого обучения.
Рис. 2. Варианты развертывания TensorFlow (изображение автора).
Ключевые особенности TensorFlow
Вот краткий обзор некоторых интересных возможностей TensorFlow:
Тензорные операции: TensorFlow поддерживает широкий спектр математических операций, включая линейную алгебру, матричные операции и свертки. Эти операции оптимизированы для эффективного выполнения на различных аппаратных средствах.
Автоматическая дифференциация: TensorFlow автоматически вычисляет градиенты, которые необходимы для оптимизации параметров модели в процессе обучения. Этот процесс, известный как обратное распространение, позволяет модели учиться на своих ошибках и улучшать свою производительность.
PyTorch - это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, изначально разработанная исследовательской лабораторией искусственного интеллекта Facebook, ныне известной как Meta AI. Построенная на Python и библиотеке Torch, PyTorch широко используется в приложениях глубокого обучения, упрощая создание нейросетевых моделей.
PyTorch был представлен публике в 2016 году на конференции по системам обработки нейронной информации. В 2018 году была выпущена версия PyTorch 1.0. С тех пор он пережил множество обновлений и завоевал популярность среди исследователей и разработчиков благодаря динамичному вычислительному графу и простоте использования.
Как работает PyTorch?
Цель PyTorch схожа с целью TensorFlow: упростить построение и обучение моделей машинного обучения. Соответственно, у них много общих черт. Однако отличительной чертой PyTorch является его динамический вычислительный граф.
В отличие от оригинального подхода TensorFlow, когда перед запуском модели нужно было определить весь граф вычислений, PyTorch строит граф по мере выполнения кода. Это означает, что вы можете легко использовать циклы, условия и другие структуры Python, что значительно упрощает эксперименты, отладку и решение задач с изменяющимся размером входных данных. Хотя в TensorFlow позже появились динамические режимы, гибкость PyTorch выделила его среди других.
Рис. 3. Сравнение TensorFlow и PyTorch. источник: kruschecompany.com
Ключевые особенности PyTorch
Вот некоторые из других интересных возможностей, которые предлагает PyTorch:
TorchScript для производства: PyTorch поддерживает TorchScript, который преобразует модели в статическую форму, которую можно развернуть без зависимостей от Python. Это позволяет сочетать преимущества динамической разработки с эффективным развертыванием на производстве, преодолевая разрыв между гибкостью и производительностью.
Упрощенное обучение модели: PyTorch предлагает удобный API для обучения моделей, особенно благодаря классам DataLoader и Dataset, которые упрощают работу с данными и предварительную обработку.
Совместимость с другими библиотеками: PyTorch хорошо совместим с такими популярными библиотеками, как NumPy, SciPy и другими, что позволяет легко интегрировать его в более широкие рабочие процессы машинного обучения и научных вычислений.
Благодаря своей гибкости и удобным функциям PyTorch широко используется для таких задач, как академические исследования, компьютерное зрение, NLP и анализ временных рядов. Динамический вычислительный граф делает его идеальным для исследователей, чтобы экспериментировать и совершенствовать сложные нейронные сети.
Как OpenCV работает в проектах по компьютерному зрению?
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) - это программная библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом. Изначально разработанная компанией Intel, она включает в себя более 2500 алгоритмов, исчерпывающую документацию и доступный исходный код.
Хотя иногда OpenCV называют фреймворком, на самом деле это скорее библиотека. В отличие от TensorFlow или PyTorch, он не предоставляет структурированную среду для построения и обучения моделей. Вместо этого она фокусируется на наборе функций и алгоритмов для обработки изображений и задач компьютерного зрения. Она не навязывает определенный рабочий процесс или структуру разработки.
Ключевые особенности OpenCV
OpenCV разработана как модульная библиотека с взаимосвязанными компонентами, что делает ее универсальной для широкого спектра задач компьютерного зрения. Ее возможности включают:
Представление изображений: OpenCV хранит данные изображений с помощью матричных структур, каждый элемент которых представляет интенсивность пикселя, что обеспечивает эффективную работу с визуальными данными.
Алгоритмы: Предлагает множество алгоритмов для таких задач, как фильтрация, геометрические преобразования, определение краев и извлечение признаков.
Работа в режиме реального времени: Он обеспечивает высокую скорость работы благодаря таким оптимизациям, как параллельная обработка и поддержка GPU, что делает его идеальным для приложений, работающих в режиме реального времени.
Эти возможности делают OpenCV отличным инструментом для работы вместе с такими фреймворками глубокого обучения, как TensorFlow и PyTorch. Объединив их сильные стороны, разработчики могут создавать надежные модели компьютерного зрения.
Рис. 4. Пример предварительной обработки изображения с помощью OpenCV.
Определение будущего искусственного интеллекта
Такие фреймворки для ИИ, как TensorFlow, PyTorch и OpenCV, крайне важны для построения интеллектуальных моделей. Они позволяют объединить глубокое обучение и компьютерное зрение и создать мощные инструменты для широкого спектра приложений. TensorFlow и PyTorch отлично подходят для разработки продвинутых, гибких моделей, а OpenCV отличается скоростью и эффективностью при решении задач реального времени.
Использование сильных сторон различных фреймворков позволяет нам решать сложные задачи и максимально использовать потенциал ИИ. Понимание того, что предлагает каждый фреймворк, помогает нам выбрать правильный инструмент для работы, обеспечивая лучшие результаты и более эффективные решения.