Computer Vision im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) ist ein multidisziplinäres Gebiet, das sich mit der Erfassung, Verarbeitung, Analyse und Interpretation digitaler Bilder oder Videos befasst, um Maschinen in die Lage zu versetzen, menschliche Sehtechniken nachzuahmen und auszuführen Operationen auf visuellen Daten, die zu intelligenten Verständnis- und Entscheidungsfähigkeiten führen. Diese fortschrittliche Technologie wurde in den letzten Jahrzehnten umfassend erforscht und weiterentwickelt, was zu innovativen Algorithmen, Modellen und Frameworks führte, die ein breites Spektrum realer Anwendungen ermöglichen, wie etwa Robotik, medizinische Bildgebung, autonome Fahrzeuge, Sicherheit und Überwachung , Gesichtserkennung, Mensch-Computer-Interaktion (HCI) und mehr.
Eine der Hauptkomponenten von Computer Vision ist die Bildverarbeitung, bei der ein Bild mithilfe verschiedener algorithmischer Techniken transformiert wird, um wesentliche Merkmale zu verbessern oder zu extrahieren. Zu den gängigen Bildvorverarbeitungsvorgängen gehören Rauschunterdrückung, Histogrammausgleich, Schwellenwertbildung, Segmentierung und Kantenerkennung. Diese Operationen werden im Allgemeinen mithilfe mathematischer Funktionen, Faltungskerne oder probabilistischer Modelle durchgeführt, um das Eingabebild zu verarbeiten und daraus aussagekräftige Informationen oder Beobachtungen abzuleiten.
Maschinelles Lernen spielt eine zentrale Rolle in der Computer Vision, da es Algorithmen mit der Fähigkeit ausstattet, aus den gegebenen Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Überwachtes und unüberwachtes Lernen sowie Deep Learning sind die wichtigsten ML-Techniken, die in diesem Bereich eingesetzt werden. Beim überwachten Lernen werden Algorithmen mit beschrifteten Datensätzen trainiert, während bei unüberwachten Lernalgorithmen ein unbeschrifteter Datensatz bereitgestellt wird, um Muster oder Strukturen in den Daten zu entdecken. Deep Learning hingegen nutzt künstliche neuronale Netze wie Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs), um große Datensätze zu analysieren und automatisch Merkmale zu lernen und letztendlich Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage der Eingabedaten zu treffen.
In den letzten Jahren haben Fortschritte beim Deep Learning und die Verfügbarkeit großer Bilddatensätze wie ImageNet die Genauigkeit und Leistung von Computer-Vision-Modellen erheblich verbessert und eine neue Ära von Anwendungen und Diensten eingeläutet. Objekterkennung, Objekterkennung, semantische Segmentierung, Bildunterschrift, Stilübertragung und Generative Adversarial Networks (GANs) sind einige Beispiele für beliebte Deep-Learning-basierte Computer-Vision-Techniken. Diese Techniken haben bahnbrechende Innovationen in Bereichen wie autonome Systeme, erweiterte Realität, virtuelle Realität, industrielle Automatisierung, Gesundheitswesen, E-Commerce und intelligente Städte ermöglicht.
Eine der größten Herausforderungen bei der Implementierung von Computer-Vision-Modellen liegt in der Komplexität sehr unterschiedlicher und großer Datensätze. Die Notwendigkeit einer genauen Annotation und Kennzeichnung der Daten sowie die für das Training tiefer neuronaler Netze erforderlichen Rechenressourcen sind einige der limitierenden Faktoren bei der Entwicklung effektiver Computer-Vision-Systeme. Mehrere vorab trainierte Modelle wie ResNet, VGG, Inception und MobileNet wurden eingeführt, um diesen Herausforderungen zu begegnen, indem sie einen Ausgangspunkt für die Erstellung benutzerdefinierter Anwendungen mit Transferlernen bieten und so die erforderliche Datenmenge und Rechenleistung reduzieren.
Zusätzlich zu den Fortschritten bei Computer-Vision-Techniken hat die Einführung leistungsstarker Hardwarebeschleuniger wie GPUs und TPUs eine effizientere Verarbeitung und schnellere Ausführung komplexer Computer-Vision-Aufgaben ermöglicht. Darüber hinaus trägt die Einführung cloudbasierter Lösungen und Edge Computing auch zur Skalierbarkeit und Zugänglichkeit von Computer-Vision-Anwendungen in verschiedenen Branchen und Bereichen bei.
Bei AppMaster, einer hochmodernen no-code Plattform, können Benutzer Computer-Vision-Tools und -Technologien nutzen, um innovative Web-, Mobil- und Backend-Anwendungen zu erstellen. Diese umfassende Plattform ermöglicht es Benutzern, Anwendungen mithilfe einer intuitiven visuellen Benutzeroberfläche zu entwerfen, zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen und Computer-Vision-Funktionen nahtlos in Datenbankverwaltung, Geschäftslogik und Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) zu integrieren. Mit AppMaster können auch technisch nicht versierte Benutzer auf modernste Computer-Vision-Technologien zugreifen, um individuelle Lösungen zu erstellen, ihre Arbeitsabläufe zu optimieren und in der sich schnell entwickelnden KI- und ML-Landschaft die Nase vorn zu haben.
