Распознавание образов

Распознавание изображений - это обширная область компьютерного зрения, позволяющая машинам идентифицировать и интерпретировать объекты, людей, места и действия на цифровых изображениях или видео. Это фундаментальная технология, которая обеспечивает бесчисленное множество приложений, от разблокировки телефона по лицу до автономных транспортных средств, способных ориентироваться в сложной среде. По своей сути распознавание изображений использует алгоритмы машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL) для анализа пикселей и извлечения значимых паттернов, имитируя способность человека понимать визуальную информацию.

Распознавание изображений в сравнении со смежными задачами

Распознавание изображений - это общий термин, который часто используется как взаимозаменяемый, но включает в себя несколько более специфических задач. Важно отличать его от подобластей:

• Классификация изображений: Это самая простая форма распознавания изображений. Она предполагает присвоение всему изображению одной метки из заранее определенного набора категорий. Например, модель может классифицировать изображение как содержащее "кошку", "собаку" или "автомобиль". На выходе получается одна метка для всего изображения.
• Обнаружение объектов: Более сложная задача: обнаружение объектов позволяет не только классифицировать объекты на изображении, но и определять их местоположение, обычно рисуя вокруг каждого из них ограничительную рамку. Например, самоуправляемый автомобиль использует обнаружение объектов для идентификации и определения местоположения пешеходов, других транспортных средств и дорожных знаков.
• Сегментация изображения: Эта задача идет дальше, определяя точные пиксели, принадлежащие каждому объекту на изображении. Она создает детальную маску для каждого объекта, что очень важно для приложений, требующих глубокого понимания формы и границ объекта, например при анализе медицинских изображений.

Как работает распознавание изображений

Современное распознавание изображений осуществляется преимущественно с помощью конволюционных нейронных сетей (CNN)- типа нейронных сетей, особенно эффективных при обработке данных, похожих на сетку, таких как изображения. Процесс обычно включает в себя:

1. Сбор данных: Собирается большой набор данных помеченных изображений. Известные примеры - ImageNet и COCO.
2. Обучение модели: CNN обучается на этом наборе данных. В процессе обучения сеть учится определять паттерны - от простых краев и текстур до сложных частей объекта - с помощью процесса, называемого извлечением признаков. Веса модели настраиваются таким образом, чтобы минимизировать разницу между ее прогнозами и истинными метками.
3. Выводы: После обучения модель может делать предсказания на новых, еще не просмотренных изображениях. Этот процесс применения обученной модели называется выводом.

Применение в реальном мире

Распознавание изображений стало неотъемлемой частью многих отраслей промышленности:

• Здравоохранение: ИИ в здравоохранении помогает радиологам распознавать опухоли, переломы и другие аномалии на рентгеновских снимках, МРТ и КТ. Например, модели могут быть обучены на массивах медицинских изображений, чтобы с высокой точностью определять опухоли мозга, помогая врачам быстрее ставить диагнозы.
• Розничная торговля: Ритейлеры используют распознавание изображений для управления запасами, устанавливая камеры на полках, чтобы обнаружить, когда товары заканчиваются. Еще одно популярное применение - функции визуального поиска на сайтах электронной коммерции, которые позволяют покупателям загружать фотографию, чтобы найти похожие товары. Подробнее об этом вы можете узнать на нашей странице, посвященной ИИ в розничной торговле.

Инструменты и обучение

Разработка приложений для распознавания изображений часто предполагает использование специализированных библиотек и фреймворков. К ключевым технологиям относятся:

• Фреймворки: PyTorch(официальный сайт) и TensorFlow(официальный сайт) предоставляют основные инструменты для построения и обучения моделей глубокого обучения.
• Библиотеки: OpenCV (Open Source Computer Vision Library)(официальный сайт) предлагает обширную коллекцию функций для задач компьютерного зрения в реальном времени.
• Модели и платформы: Ultralytics предоставляет самые современные модели Ultralytics YOLO, такие как YOLO11, которые предварительно обучены на больших наборах данных. Платформа Ultralytics HUB упрощает процесс управления наборами данных, обучения пользовательских моделей и изучения вариантов развертывания моделей. Чтобы увидеть, как разные модели справляются с задачами распознавания, вы можете сравнить производительность моделей YOLO и изучить последние исследования на таких платформах, как Papers With Code.