连接自然语言处理与计算机视觉

自然语言处理 (NLP) 和 计算机视觉 (CV) 是 人工智能 (AI) 的两个不同分支，近年来越来越受欢迎。得益于 AI 的发展，这两个分支如今比以往任何时候都联系得更加紧密。

自动图像描述就是一个很好的例子。计算机视觉可用于分析和理解图像内容，而自然语言处理可用于生成描述图像的标题。自动图像描述通常用于社交媒体平台，以提升无障碍性，也用于内容管理系统，帮助高效整理和标记图像。

NLP 和 视觉 AI 的创新催生了众多此类应用，覆盖多个行业。在本文中，我们将深入了解 NLP 和计算机视觉，并讨论它们各自的工作原理。我们还将探索同时使用这两项技术的有趣应用。现在就开始吧！

了解 NLP 和视觉 AI#

NLP 专注于计算机与人类语言之间的交互。它使机器能够以有意义的方式理解、解释并生成文本或语音。它可用于执行翻译、情感分析或摘要生成等任务。

与此同时，计算机视觉帮助机器分析和处理图像与视频。它可用于在照片中检测对象、人脸识别、对象跟踪或图像分类等任务。视觉 AI 技术使机器能够更好地理解和与视觉世界交互。

图 1。图像分类示例。

将 NLP 与计算机视觉结合后，可以通过整合文本和图像，为视觉数据赋予含义，从而实现更深入的理解。俗话说，“一图胜千言”，而图像与文本配合后会更加强大，提供更丰富的洞察。

NLP 与计算机视觉协同工作的示例#

你可能已经在不经意间见过 NLP 与计算机视觉协同工作的日常工具，例如手机从图片中翻译文本时。

事实上，Google Translate同时使用自然语言处理和计算机视觉来翻译图像中的文本。当你拍摄一张使用其他语言的街道标志照片时，计算机视觉会识别并提取文本，而 NLP 会将其翻译成你偏好的语言。

NLP 和 CV 协同工作，使整个过程流畅高效，让用户能够实时理解和交互不同语言的信息。这种无缝的技术融合消除了沟通障碍。

图 2。Google 的 Translate 功能。

以下是 NLP 与计算机视觉协同工作的其他一些应用：

• 自动驾驶汽车：CV 可用于检测道路标志、车道和障碍物，而 NLP 可处理语音命令或道路标志上的文本。
• 文档 阅读器：视觉 AI 可以识别扫描文档或手写内容中的文本，自然语言处理则可以解释和总结这些信息。
• 购物应用中的视觉搜索：计算机视觉可以识别照片中的产品，而 NLP 会处理搜索词以改进推荐。
• 教育工具：CV 可以识别手写笔记或视觉输入，NLP 则可以根据内容提供解释或反馈。

连接计算机视觉与 NLP 的关键概念#

既然我们已经了解了计算机视觉和自然语言处理的应用，下面来看看它们如何结合起来实现跨模态 AI。

跨模态 AI 将计算机视觉的视觉理解能力与 NLP 的语言理解能力相结合，以处理和关联文本与图像中的信息。例如，在医疗保健领域，跨模态 AI 可以帮助分析一张 X 光片，并生成一份清晰的书面潜在问题摘要，帮助医生更快、更准确地做出决策。

自然语言理解 (NLU)#

自然语言理解是 NLP 的一个专门子集，专注于通过分析文本的意图、上下文、语义、语气和结构来解释并提取其含义。NLP 处理原始文本，而 NLU 使机器能够更有效地理解人类语言。例如，解析是一种 NLU 技术，可将书面文本转换为机器能够理解的结构化格式。

图 3。NLP 与 NLU 的关系。

当视觉数据包含需要理解的文本时，NLU 会与计算机视觉协同工作。计算机视觉借助光学字符识别 (OCR)等技术，从图像、文档或视频中提取文本。这可能包括扫描收据、读取标志上的文本或将手写笔记数字化等任务。

随后，NLU 会处理提取的文本，以理解其含义、上下文和意图。这种组合让系统能够完成的不只是识别文本。系统还可以对收据中的支出进行分类，或分析语气和情感。计算机视觉与 NLU 协同后，可以将视觉文本转化为有意义且可执行的信息。

提示工程#

提示工程是设计清晰、准确且详细的输入提示，以引导生成式 AI 系统（例如大型语言模型 (LLMs) 和视觉语言模型 (VLMs)）生成所需输出的过程。这些提示充当指令，帮助 AI 模型理解用户意图。

有效的提示工程需要了解模型的能力，并设计能够最大限度提升其生成准确、有创意或有洞察力回复能力的输入。这对于处理文本和图像的AI 模型尤其重要。

以 OpenAI 的 DALL·E 模型为例。如果你要求它创建“一张宇航员骑马的照片级真实感图像”，它就能根据你的描述准确生成这样的图像。这项技能在平面设计等领域非常实用，专业人员可以快速将文本创意转化为视觉草图，节省时间并提高效率。

图 4。使用 OpenAI 的 DALL-E 创建的图像。

你可能会疑惑，这与计算机视觉有什么关系——这不就是生成式 AI吗？实际上，两者密切相关。生成式 AI 建立在计算机视觉的基础之上，用于创建全新的视觉输出。

从文本提示创建图像的生成式 AI 模型是在配有文本描述的大型图像数据集上训练的。这使它们能够学习语言与对象、纹理和空间关系等视觉概念之间的关系。

这些模型对视觉数据的理解方式不同于传统计算机视觉系统，例如传统系统会在真实世界图像中识别对象。相反，它们利用所学到的这些概念，根据提示生成新的视觉内容。将这些知识与精心设计的提示相结合后，生成式 AI 可以生成符合用户输入的逼真且细致的图像。

问答 (QA)#

问答系统旨在理解自然语言问题，并提供准确、相关的答案。它们使用信息检索、语义理解和深度学习等技术来解释和回应查询。

OpenAI 的 GPT-4o等高级模型可以处理视觉问答 (VQA)，这意味着它们能够分析图像并回答有关图像的问题。不过，GPT-4o不会直接执行计算机视觉任务。相反，它使用专用图像编码器处理图像、提取特征，并将这些特征与自身的语言理解能力结合起来提供答案。

图 5。ChatGPT 的视觉问答能力。图片由作者提供。

其他系统还可以更进一步，全面集成计算机视觉能力。这些系统能够直接分析图像或视频，以识别对象、场景或文本。与自然语言处理结合后，它们可以处理有关视觉内容的更复杂问题。例如，它们可以通过检测和解释视觉元素来回答“这张图像中有哪些对象？”或“这段视频中是谁？”等问题。

零样本学习 (ZSL)#

零样本学习 (ZSL)是一种机器学习方法，可以让 AI 模型处理未专门训练过的新任务和未见过的任务。它通过使用描述或语义关系等额外信息，将模型已知的内容（已见类别）与新的、未见过的类别联系起来。

在自然语言处理中，ZSL依靠词语和概念之间的关系，帮助模型理解和处理未接受过训练的主题。同样，在计算机视觉中，ZSL 可以通过将翅膀或羽毛等视觉特征与鸟类等已知概念关联起来，让模型识别对象或从未遇到过的场景。

ZSL 将语言理解与视觉识别相结合，连接 NLP 和 CV，因此特别适合涉及两者的任务。例如，在视觉问答中，模型可以分析图像，同时理解相关问题，从而给出准确回答。它也适用于图像描述等任务。

要点总结#

将自然语言处理与计算机视觉结合起来，催生了能够理解文本和图像的 AI 系统。这种组合正应用于众多行业，从帮助自动驾驶汽车读取道路标志，到改进医学诊断并提升社交媒体安全性。随着这些技术不断进步，它们将继续让生活更加便利，并在广泛领域开辟新的机遇。要了解更多信息，请访问我们的 GitHub 代码仓库，并参与我们的社区交流。你还可以在我们的解决方案页面探索自动驾驶汽车和农业领域的 AI 应用。🚀