Computer Vision, dalam konteks Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML), adalah bidang multidisiplin yang berhubungan dengan perolehan, pemrosesan, analisis, dan interpretasi gambar atau video digital untuk memungkinkan mesin meniru teknik penglihatan manusia dan melakukan tugasnya. operasi pada data visual, yang mengarah pada pemahaman cerdas dan kemampuan pengambilan keputusan. Teknologi canggih ini telah melalui penelitian dan pengembangan ekstensif selama beberapa dekade terakhir, menghasilkan algoritma, model, dan kerangka kerja inovatif yang memfasilitasi berbagai aplikasi dunia nyata, seperti robotika, pencitraan medis, kendaraan otonom, keamanan dan pengawasan. , pengenalan wajah, interaksi manusia-komputer (HCI), dan banyak lagi.
Salah satu komponen utama Computer Vision adalah Pemrosesan Gambar, yang melibatkan transformasi gambar melalui berbagai teknik algoritmik untuk menyempurnakan atau mengekstrak fitur-fitur penting. Operasi pra-pemrosesan gambar yang umum mencakup pengurangan noise, pemerataan histogram, ambang batas, segmentasi, dan deteksi tepi. Operasi ini umumnya dilakukan menggunakan fungsi matematika, kernel konvolusional, atau model probabilistik untuk memproses gambar masukan dan memperoleh informasi atau pengamatan yang berarti darinya.
Pembelajaran Mesin memainkan peran penting dalam Computer Vision, karena melengkapi algoritme dengan kemampuan untuk belajar dan membuat prediksi berdasarkan data yang diberikan. Pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi, serta pembelajaran mendalam, adalah teknik ML utama yang digunakan di lapangan. Pembelajaran yang Diawasi melibatkan algoritme pelatihan dengan kumpulan data berlabel, sedangkan algoritme Pembelajaran Tanpa Pengawasan dilengkapi dengan kumpulan data tanpa label untuk menemukan pola atau struktur di dalam data. Pembelajaran Mendalam, di sisi lain, memanfaatkan jaringan saraf tiruan, seperti Jaringan Syaraf Konvolusional (CNN) dan Jaringan Syaraf Berulang (RNN), untuk menganalisis kumpulan data besar dan secara otomatis mempelajari fitur, yang pada akhirnya membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data masukan.
Dalam beberapa tahun terakhir, kemajuan dalam pembelajaran mendalam dan ketersediaan kumpulan data gambar berskala besar, seperti ImageNet, telah meningkatkan akurasi dan kinerja model visi komputer secara signifikan, sehingga memungkinkan era baru dalam aplikasi dan layanan. Pengenalan Objek, Deteksi Objek, Segmentasi Semantik, Teks Gambar, Transfer Gaya, dan Jaringan Adversarial Generatif (GAN) adalah beberapa contoh teknik visi komputer berbasis pembelajaran mendalam yang populer. Teknik-teknik ini telah memungkinkan inovasi inovatif di bidang-bidang seperti sistem otonom, augmented reality, virtual reality, otomasi industri, layanan kesehatan, e-commerce, dan kota pintar.
Salah satu tantangan utama dalam penerapan model visi komputer terletak pada kompleksitas kumpulan data yang sangat beragam dan besar. Kebutuhan akan anotasi dan pelabelan data yang akurat, serta sumber daya komputasi yang diperlukan untuk melatih jaringan saraf dalam, merupakan beberapa faktor pembatas dalam pengembangan sistem visi komputer yang efektif. Beberapa model terlatih, seperti ResNet, VGG, Inception, dan MobileNet, telah diperkenalkan untuk mengatasi tantangan ini dengan memberikan titik awal untuk membangun aplikasi khusus dengan pembelajaran transfer, mengurangi jumlah data dan daya komputasi yang diperlukan.
Selain kemajuan dalam teknik visi komputer, munculnya akselerator perangkat keras yang kuat, seperti GPU dan TPU, telah memfasilitasi pemrosesan yang lebih efisien dan pelaksanaan tugas-tugas visi komputer yang kompleks dengan lebih cepat. Selain itu, penerapan solusi berbasis cloud dan komputasi tepi juga berkontribusi terhadap skalabilitas dan aksesibilitas aplikasi visi komputer di berbagai industri dan domain.
Di AppMaster, platform no-code yang mutakhir, pengguna dapat memanfaatkan alat dan teknologi visi komputer untuk membuat aplikasi web, seluler, dan backend yang inovatif. Platform komprehensif ini memungkinkan pengguna merancang, mengembangkan, menguji, dan menyebarkan aplikasi menggunakan antarmuka visual yang intuitif, dan secara mulus mengintegrasikan kemampuan visi komputer dengan manajemen basis data, logika bisnis, dan antarmuka pemrograman aplikasi (API). Dengan AppMaster, bahkan pengguna non-teknis pun dapat mengakses teknologi visi komputer tercanggih untuk membangun solusi khusus, mengoptimalkan alur kerja mereka, dan tetap menjadi yang terdepan dalam lanskap AI dan ML yang berkembang pesat.
