La vision par ordinateur, dans le contexte de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML), est un domaine multidisciplinaire qui traite de l'acquisition, du traitement, de l'analyse et de l'interprétation d'images ou de vidéos numériques pour permettre aux machines d'imiter les techniques de vision humaine et d'effectuer des tâches. opérations sur des données visuelles, conduisant à des capacités de compréhension et de prise de décision intelligentes. Cette technologie avancée a fait l'objet de recherches et de développements approfondis au cours des dernières décennies, aboutissant à des algorithmes, des modèles et des cadres innovants qui facilitent un large éventail d'applications du monde réel, telles que la robotique, l'imagerie médicale, les véhicules autonomes, la sécurité et la surveillance. , la reconnaissance faciale, l'interaction homme-machine (HCI), et bien plus encore.
L'un des composants majeurs de la vision par ordinateur est le traitement d'image, qui consiste à transformer une image à l'aide de diverses techniques algorithmiques pour améliorer ou extraire des caractéristiques essentielles. Les opérations courantes de prétraitement d'image incluent la réduction du bruit, l'égalisation de l'histogramme, le seuillage, la segmentation et la détection des contours. Ces opérations sont généralement effectuées à l'aide de fonctions mathématiques, de noyaux convolutifs ou de modèles probabilistes pour traiter l'image d'entrée et en tirer des informations ou des observations significatives.
L'apprentissage automatique joue un rôle central dans la vision par ordinateur, car il donne aux algorithmes la capacité d'apprendre et de faire des prédictions basées sur les données fournies. L'apprentissage supervisé et non supervisé, ainsi que l'apprentissage profond, sont les principales techniques de ML utilisées dans ce domaine. L'apprentissage supervisé implique la formation d'algorithmes avec des ensembles de données étiquetés, tandis que les algorithmes d'apprentissage non supervisé reçoivent un ensemble de données non étiquetés pour découvrir des modèles ou des structures au sein des données. Le Deep Learning, quant à lui, exploite les réseaux de neurones artificiels, tels que les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et les réseaux de neurones récurrents (RNN), pour analyser de grands ensembles de données et apprendre automatiquement des fonctionnalités, pour finalement faire des prédictions ou des décisions basées sur les données d'entrée.
Ces dernières années, les progrès de l'apprentissage profond et la disponibilité d'ensembles de données d'images à grande échelle, tels qu'ImageNet, ont considérablement amélioré la précision et les performances des modèles de vision par ordinateur, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle ère d'applications et de services. La reconnaissance d'objets, la détection d'objets, la segmentation sémantique, le sous-titrage d'images, le transfert de style et les réseaux contradictoires génératifs (GAN) sont quelques exemples de techniques de vision par ordinateur populaires basées sur l'apprentissage profond. Ces techniques ont permis une innovation révolutionnaire dans des domaines tels que les systèmes autonomes, la réalité augmentée, la réalité virtuelle, l'automatisation industrielle, la santé, le commerce électronique et les villes intelligentes.
L’un des défis majeurs dans la mise en œuvre de modèles de vision par ordinateur réside dans la complexité d’ensembles de données très divers et volumineux. La nécessité d'une annotation et d'un étiquetage précis des données, ainsi que les ressources informatiques requises pour la formation des réseaux neuronaux profonds, sont quelques-uns des facteurs limitants dans le développement de systèmes de vision par ordinateur efficaces. Plusieurs modèles pré-entraînés, tels que ResNet, VGG, Inception et MobileNet, ont été introduits pour relever ces défis en fournissant un point de départ pour créer des applications personnalisées avec apprentissage par transfert, réduisant ainsi la quantité de données et la puissance de calcul requises.
Outre les progrès des techniques de vision par ordinateur, l'avènement de puissants accélérateurs matériels, tels que les GPU et les TPU, a facilité un traitement plus efficace et une exécution plus rapide des tâches complexes de vision par ordinateur. En outre, l’adoption de solutions basées sur le cloud et de l’edge computing contribue également à l’évolutivité et à l’accessibilité des applications de vision par ordinateur dans divers secteurs et domaines.
Chez AppMaster, une plate-forme no-code de pointe, les utilisateurs peuvent tirer parti des outils et technologies de vision par ordinateur pour créer des applications Web, mobiles et backend innovantes. Cette plate-forme complète permet aux utilisateurs de concevoir, développer, tester et déployer des applications à l'aide d'une interface visuelle intuitive et d'intégrer de manière transparente des capacités de vision par ordinateur à la gestion de bases de données, à la logique métier et aux interfaces de programmation d'applications (API). Avec AppMaster, même les utilisateurs non techniques peuvent accéder à des technologies de vision par ordinateur de pointe pour créer des solutions personnalisées, optimiser leurs flux de travail et garder une longueur d'avance dans le paysage en évolution rapide de l'IA et du ML.
