कंप्यूटर विजन, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) के संदर्भ में, एक बहु-विषयक क्षेत्र है जो मशीनों को मानव दृष्टि तकनीकों की नकल करने और प्रदर्शन करने में सक्षम बनाने के लिए डिजिटल छवियों या वीडियो के अधिग्रहण, प्रसंस्करण, विश्लेषण और व्याख्या से संबंधित है। दृश्य डेटा पर संचालन, जिससे बुद्धिमान समझ और निर्णय लेने की क्षमताएं पैदा होती हैं। इस उन्नत तकनीक पर पिछले कुछ दशकों में व्यापक अनुसंधान और विकास किया गया है, जिसके परिणामस्वरूप नवीन एल्गोरिदम, मॉडल और ढांचे तैयार हुए हैं जो रोबोटिक्स, मेडिकल इमेजिंग, स्वायत्त वाहन, सुरक्षा और निगरानी जैसे वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला की सुविधा प्रदान करते हैं। , चेहरे की पहचान, मानव-कंप्यूटर संपर्क (HCI), और बहुत कुछ।
कंप्यूटर विज़न के प्रमुख घटकों में से एक इमेज प्रोसेसिंग है, जिसमें आवश्यक विशेषताओं को बढ़ाने या निकालने के लिए विभिन्न एल्गोरिदम तकनीकों के माध्यम से एक छवि को बदलना शामिल है। सामान्य छवि प्रीप्रोसेसिंग ऑपरेशन में शोर में कमी, हिस्टोग्राम इक्वलाइजेशन, थ्रेशोल्डिंग, सेगमेंटेशन और एज डिटेक्शन शामिल हैं। ये ऑपरेशन आम तौर पर इनपुट छवि को संसाधित करने और उससे सार्थक जानकारी या अवलोकन प्राप्त करने के लिए गणितीय कार्यों, कन्वेन्शनल कर्नेल, या संभाव्य मॉडल का उपयोग करके किए जाते हैं।
मशीन लर्निंग कंप्यूटर विज़न में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, क्योंकि यह एल्गोरिदम को दिए गए डेटा से सीखने और उसके आधार पर भविष्यवाणी करने की क्षमता से लैस करता है। पर्यवेक्षित और अपर्यवेक्षित शिक्षण, साथ ही गहन शिक्षण, क्षेत्र में नियोजित प्राथमिक एमएल तकनीकें हैं। सुपरवाइज्ड लर्निंग में लेबल किए गए डेटासेट के साथ प्रशिक्षण एल्गोरिदम शामिल होते हैं, जबकि अनसुपरवाइज्ड लर्निंग एल्गोरिदम को डेटा के भीतर पैटर्न या संरचनाओं की खोज करने के लिए एक अनलेबल डेटासेट प्रदान किया जाता है। दूसरी ओर, डीप लर्निंग, बड़े डेटासेट का विश्लेषण करने और सुविधाओं को स्वचालित रूप से सीखने के लिए, अंततः इनपुट डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां या निर्णय लेने के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क, जैसे कि कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) और आवर्ती न्यूरल नेटवर्क (आरएनएन) का लाभ उठाता है।
हाल के वर्षों में, गहन शिक्षण में प्रगति और इमेजनेट जैसे बड़े पैमाने पर छवि डेटासेट की उपलब्धता ने कंप्यूटर विज़न मॉडल की सटीकता और प्रदर्शन में काफी सुधार किया है, जिससे अनुप्रयोगों और सेवाओं के एक नए युग को सक्षम किया जा सका है। ऑब्जेक्ट रिकग्निशन, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, सिमेंटिक सेगमेंटेशन, इमेज कैप्शनिंग, स्टाइल ट्रांसफर और जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (जीएएन) लोकप्रिय डीप लर्निंग-आधारित कंप्यूटर विज़न तकनीकों के कुछ उदाहरण हैं। इन तकनीकों ने स्वायत्त प्रणालियों, संवर्धित वास्तविकता, आभासी वास्तविकता, औद्योगिक स्वचालन, स्वास्थ्य देखभाल, ई-कॉमर्स और स्मार्ट शहरों जैसे क्षेत्रों में अभूतपूर्व नवाचार को सक्षम किया है।
कंप्यूटर विज़न मॉडल को लागू करने में प्रमुख चुनौतियों में से एक अत्यधिक विविध और बड़े डेटासेट की जटिलता है। डेटा के सटीक एनोटेशन और लेबलिंग की आवश्यकता, साथ ही गहरे तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल संसाधन, प्रभावी कंप्यूटर विज़न सिस्टम के विकास में कुछ सीमित कारक हैं। कई पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल, जैसे कि रेसनेट, वीजीजी, इंसेप्शन और मोबाइलनेट, इन चुनौतियों का समाधान करने के लिए पेश किए गए हैं, जो ट्रांसफर लर्निंग के साथ कस्टम एप्लिकेशन बनाने, आवश्यक डेटा की मात्रा और कम्प्यूटेशनल पावर को कम करने के लिए एक शुरुआती बिंदु प्रदान करते हैं।
कंप्यूटर विज़न तकनीकों में प्रगति के अलावा, जीपीयू और टीपीयू जैसे शक्तिशाली हार्डवेयर त्वरक के आगमन ने अधिक कुशल प्रसंस्करण और जटिल कंप्यूटर विज़न कार्यों के तेज़ निष्पादन की सुविधा प्रदान की है। इसके अलावा, क्लाउड-आधारित समाधान और एज कंप्यूटिंग को अपनाने से विभिन्न उद्योगों और डोमेन में कंप्यूटर विज़न अनुप्रयोगों की स्केलेबिलिटी और पहुंच में भी योगदान मिल रहा है।
AppMaster, एक अत्याधुनिक no-code प्लेटफ़ॉर्म पर, उपयोगकर्ता नवीन वेब, मोबाइल और बैकएंड एप्लिकेशन बनाने के लिए कंप्यूटर विज़न टूल और तकनीकों का लाभ उठा सकते हैं। यह व्यापक प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ताओं को सहज विज़ुअल इंटरफ़ेस का उपयोग करके एप्लिकेशन को डिज़ाइन, विकसित, परीक्षण और तैनात करने में सक्षम बनाता है, और डेटाबेस प्रबंधन, व्यावसायिक तर्क और एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस (एपीआई) के साथ कंप्यूटर विज़न क्षमताओं को सहजता से एकीकृत करता है। AppMaster के साथ, गैर-तकनीकी उपयोगकर्ता भी कस्टम समाधान बनाने, अपने वर्कफ़्लो को अनुकूलित करने और एआई और एमएल के तेजी से विकसित हो रहे परिदृश्य में आगे रहने के लिए अत्याधुनिक कंप्यूटर विज़न तकनीकों तक पहुंच सकते हैं।
