Понимание технологии машинного обучения, которая продвигает будущее
Компьютерное зрение и аннотация изображений
Любая вычислительная система принципиально работает на основных понятиях ввода и вывода. Будь то элементарный калькулятор, наш отвечающий всем требованиям смартфон, суперкомпьютер НАСА, предсказывающий последствия событий, происходящих за тысячи световых лет, или робот, подобный ДЖ.А.Р.В.ИС. помогая нам защищать планету, это всегда реакция на стимул — так же, как мы, люди, — и алгоритмы, которые мы создаем, обучают этому процессу. Спецификации инструментов обработки определяют, насколько точной, быстрой и расширенной может быть выходная информация.
Компьютерное зрение — это процесс, при котором компьютерные системы и роботы реагируют на визуальные входные данные — чаще всего изображения и видео. Проще говоря, компьютерное зрение продвигает этапы ввода (вывода), считывая (сообщая) информацию на том же визуальном уровне, что и человек, и, следовательно, устраняя необходимость перевода на машинный язык (наоборот). Естественно, у методов компьютерного зрения есть потенциал для более высокого уровня понимания и применения в человеческом мире.
Хотя методы компьютерного зрения существуют с 1960-х годов, только недавно они стали очень мощными инструментами. Достижения в области машинного обучения, а также все более мощные средства хранения и вычислительные инструменты позволили увеличить количество методов компьютерного зрения.
Далее следует объяснение того, как рождается искусственный интеллект.
Понимание изображений
Машины интерпретируют изображения как набор отдельных пикселей, причем каждый цветной пиксель представляет собой комбинацию трех разных чисел. Общее количество пикселей называется разрешением изображения, и чем выше разрешение, тем больше размер (размер памяти). Любой алгоритм, который пытается обрабатывать изображения, должен быть способен обрабатывать большие числа, поэтому прогресс в этой области не связан с развитием вычислительных возможностей.
Строительными блоками Computer Vision являются следующие два:
Обнаружение объекта
Идентификация объекта
Как видно из названий, они обозначают определение отдельных объектов на изображениях (Обнаружение) и распознавание объектов с определенными именами (Идентификация).
Эти методы реализуются с помощью нескольких методов, с алгоритмами возрастающей сложности, обеспечивающими все более совершенные результаты.
Обучающие данные
В предыдущем разделе объясняется архитектура понимания изображений компьютером. Прежде чем компьютер сможет выполнить требуемую функцию вывода, он обучается прогнозировать такие результаты на основе данных, которые известны как релевантные и в то же время точные — это называется обучающими данными. Алгоритм — это набор руководящих принципов, определяющих процесс, с помощью которого компьютер достигает результата: чем ближе вывод к ожидаемому результату, тем лучше алгоритм. Это обучение формирует то, что называется машинным обучением.
В этой статье мы не будем вдаваться в подробности алгоритмов и инструментов машинного обучения (или глубокого обучения, нейронных сетей и т. д.) — в основном это методы программирования, которые работают с обучающими данными. Вместо этого мы приступим к подробному рассмотрению инструментов, которые используются для подготовки обучающих данных, необходимых для работы такого алгоритма — именно здесь на сцену выходит опыт Bridged.
Аннотация к изображению
Чтобы компьютер мог понимать изображения, обучающие данные должны быть помечены и представлены на языке, который компьютер в конечном итоге выучит и реализует сам — таким образом, он станет искусственным интеллектом.
Методы маркировки, используемые для создания пригодных для использования обучающих данных, называются методами аннотации или для компьютерного зрения аннотацией изображения. Каждый из этих методов использует разные типы маркировки, используемые для различных конечных целей.
В Bridged AI, как надежные игроки для данных обучения искусственного интеллекта и машинного обучения, мы предлагаем ряд услуг аннотирования изображений, некоторые из которых перечислены ниже:
Ограничивающие рамки 2D/3D
Рисование прямоугольников или прямоугольных параллелепипедов вокруг объектов на изображении и присвоение им различных классов.
Точечная аннотация
Маркировка точек интереса в объекте для определения его идентифицируемых особенностей.
Аннотация строки
Рисование линий над объектами и присвоение им класса.
Многоугольная аннотация
Рисование полигональных границ вокруг объектов и присвоение им соответствующих классов.
Семантическая сегментация
Маркировка изображений на уровне пикселей для лучшего понимания и классификации объектов.
Аннотации к видео
Отслеживание объектов на нескольких кадрах для оценки как пространственных, так и временных величин.
Применения компьютерного зрения
Не будет преувеличением сказать, что компьютерное зрение движет современными технологиями, как никто другой. Он находит применение в очень многих областях — от вспомогательных камер, распознавания ландшафтов и улучшения качества изображения до таких разнообразных и отличных вариантов использования, как беспилотные автомобили, автономная робототехника, виртуальная реальность, наблюдение, финансы и здравоохранение — и их число растет. в день.
Распознавание лиц
Компьютерное зрение помогает вам обнаруживать лица, идентифицировать лица по имени, понимать эмоции, распознавать цвет лица, и это еще не все.
Использование этого мощного инструмента не ограничивается простым созданием фотографий. Вы можете внедрить его для быстрого просеивания баз данных клиентов или даже для наблюдения и безопасности путем выявления мошенников.
Автомобили с автоматическим управлением
Компьютерное зрение — это фундаментальная технология, стоящая за разработкой автономных транспортных средств. Большинство ведущих производителей автомобилей в мире пожинают плоды инвестиций в искусственный интеллект для разработки дорожных версий технологии громкой связи.
Дополненная и виртуальная реальность
Опять же, компьютерное зрение играет центральную роль в создании безграничных фантастических миров в пределах физических границ и расширении наших чувств.
Оптическое распознавание символов
Систему ИИ можно обучить с помощью Computer Vision идентифицировать и читать текст с изображений и изображений документов, а также использовать его для более быстрой обработки, фильтрации и адаптации.
Искусственный интеллект — ведущая технология 21 века. В то время как заговорщики конца света до хрипоты кричат о возможном уничтожении человечества руками роботов с искусственным интеллектом, Bridged AI твердо верит, что различные приложения искусственного интеллекта, которые мы видим вокруг нас сегодня, такие же, как и любые другие технологические достижения, только лучше. Искусственный интеллект только помог нам улучшить качество жизни, достигнув беспрецедентного уровня автоматизации и в то же время заставив нас удивляться собственным достижениям. Миссия Computer Vision только началась.
Посетите наш сайт: https://www.bridgedai.com/
