架起自然语言处理和计算机视觉之间的桥梁

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，近年来备受关注。得益于 AI 的进步，这两个分支现在比以往任何时候都更加紧密相连。

一个很好的例子是自动图像字幕。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该图像的字幕。自动图像字幕通常用于社交媒体平台以提高可访问性，并用于内容管理系统，帮助高效组织和标记图像。

NLP 和 视觉 AI 的创新已促成各行各业的诸多应用场景。在本文中，我们将深入了解 NLP 和 计算机视觉，探讨它们的工作原理。我们还将探索同时使用这两种技术的有趣应用。让我们开始吧！

Link to this section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、解释和生成文本或语音。它可用于执行翻译、情感分析或摘要等任务。

与此同时，计算机视觉帮助机器分析和处理图像与视频。它可用于检测对象、面部识别、对象追踪或图像分类等任务。视觉 AI 技术使机器能够更好地理解视觉世界并与之交互。

图 1. 图像分类示例。

当与 计算机视觉 集成时，NLP 可以通过结合文本和图像为视觉数据添加意义，从而实现更深层次的理解。常言道，“一图胜千言”，当它与文本结合时，会变得更加强大，提供更丰富的见解。

Link to this sectionNLP 与计算机视觉协同工作的例子#

你可能已经在日常工具中见过 NLP 和计算机视觉的协同工作却未曾察觉，比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。当你拍摄另一语言的路标照片时，计算机视觉会识别并提取文本，而 NLP 会将其翻译成你的首选语言。

NLP 和 CV 协同工作使流程流畅高效，让用户能够实时理解和交互跨语言信息。这种技术的无缝集成打破了沟通障碍。

图 2。Google 的翻译功能。

以下是 NLP 和计算机视觉协同工作的其他一些应用：

• 自动驾驶汽车：CV 可用于检测路标、车道和障碍物，而 NLP 可处理语音指令或路标上的文本。
• 文档 阅读器：视觉 AI 可以识别扫描文档或手写体中的文本，自然语言处理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 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 可以根据内容提供解释或反馈。

Link to this section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使用方式，现在让我们探讨它们如何结合以实现跨模态 AI。

跨模态 AI 将计算机视觉的视觉理解与 NLP 的语言理解相结合，以处理和连接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 X 光片并生成潜在问题的清晰书面摘要，帮助医生做出更快、更准确的决策。

Link to this section自然语言理解 (NLU)#

自然语言理解 是 NLP 的一个特殊子集，专注于通过分析文本的意图、上下文、语义、语气和结构来从文本中解释和提取意义。虽然 NLP 处理原始文本，但 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，它将书面文本转换为机器可以理解的结构化格式。

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。计算机视觉利用 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、阅读标志上的文本或数字化手写笔记等任务。

然后，NLU 处理提取的文本以理解其含义、上下文和意图。这种结合使系统不仅能够识别文本，还能对收据中的费用进行分类或分析语气和情感。总之，计算机视觉和 NLU 将视觉文本转化为有意义、可操作的信息。

Link to this section提示工程#

提示工程 是设计清晰、精确且详细的输入提示的过程，以引导生成式 AI 系统（如大型语言模型 (LLMs) 和视觉语言模型 (VLMs)）产生预期输出。这些提示充当指令，帮助 AI 模型理解用户的意图。

有效的提示工程需要了解模型的能力，并精心设计输入，以最大限度地发挥其生成准确、有创意或深刻回答的能力。这对于处理文本和图像的 AI 模型 尤为重要。

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写实图像”，它可以根据你的描述准确生成。这项技能在图形设计等领域非常方便，专业人员可以快速将文本想法转化为视觉模型，从而节省时间并提高生产力。

图 4。使用 OpenAI 的 DALL-E 创建的图像。

你可能想知道这与计算机视觉有什么联系——这不就是 生成式 AI 吗？这两者实际上密切相关。生成式 AI 在计算机视觉的基础上构建，以创建全新的视觉输出。

生成式 AI 模型（从文本提示创建图像）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物体、纹理和空间关系等视觉概念之间的联系。

这些模型不像传统的计算机视觉系统（例如识别真实世界图像中的对象）那样解释视觉数据。相反，它们利用所学的这些概念的理解，根据提示生成新的视觉效果。通过将这种知识与精心设计的提示相结合，生成式 AI 可以产生与用户输入相匹配的逼真且详细的图像。

Link to this section问题回答 (QA)#

问题回答 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响应查询。

OpenAI 的 GPT-4o 等高级模型可以处理视觉问答 (VQA)，这意味着它们可以分析图像并回答有关图像的问题。然而，GPT-4o 并不直接执行 计算机视觉任务。相反，它使用专门的图像编码器来处理图像，提取特征，并将其与语言理解相结合以提供答案。

图 5. ChatGPT 的视觉问答能力。图片作者。

其他系统可以通过完全集成 计算机视觉能力 更进一步。这些系统可以直接分析图像或视频以识别物体、场景或文本。当与自然语言处理相结合时，它们可以处理关于视觉内容的更复杂的问题。例如，通过检测和解释视觉元素，它们可以回答“这张图片里有什么物体？”或“这段视频里有谁？”。

Link to this section零样本学习 (ZSL)#

零样本学习 (ZSL) 是一种机器学习方法，它允许 AI 模型处理新的、未见过的任务，而无需针对这些任务进行专门训练。它通过使用描述或语义关系等额外信息，将模型已经知道的知识（已见类别）与新的、未见过的类别连接起来。

In natural language processing, ZSL helps models understand and work with topics they haven’t been trained on by relying on relationships between words and concepts. Similarly, in computer vision, ZSL allows models to recognize objects or scenes they’ve never encountered before by linking visual features, like wings or feathers, to known concepts, such as birds.

ZSL 通过将语言理解与视觉识别相结合来连接 NLP 和 CV，使其特别适用于涉及两者的任务。例如，在视觉问答中，模型可以在理解相关问题的同时分析图像，以提供准确的响应。它对于图像字幕等任务也很有用。

Link to this section关键要点#

自然语言处理与计算机视觉的结合带来了能够同时理解文本和图像的 AI 系统。这种组合正被应用于许多行业，从帮助自动驾驶汽车阅读路标到改进医疗诊断以及让社交媒体更安全。随着这些技术的不断进步，它们将继续让生活变得更轻松，并在广泛的领域开辟新的机会。想了解更多信息，请访问我们的 GitHub 存储库，并与我们的社区互动。在我们的解决方案页面上探索 自动驾驶汽车 和 农业 领域的 AI 应用。 🚀