人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の文脈におけるコンピューター ビジョンは、デジタル画像やビデオの取得、処理、分析、解釈を扱い、機械が人間の視覚技術を模倣して実行できるようにする学際的な分野です。視覚データの操作により、インテリジェントな理解と意思決定能力が実現します。この高度なテクノロジーは、過去数十年にわたって広範な研究開発が行われ、その結果、ロボット工学、医療画像処理、自動運転車、セキュリティ、監視など、現実世界の幅広いアプリケーションを促進する革新的なアルゴリズム、モデル、フレームワークが生まれました。 、顔認識、ヒューマン コンピューター インタラクション (HCI) など。
コンピューター ビジョンの主要なコンポーネントの 1 つは画像処理です。これには、さまざまなアルゴリズム手法を使用して画像を変換し、重要な特徴を強化または抽出することが含まれます。一般的な画像前処理操作には、ノイズ低減、ヒストグラム等化、しきい値処理、セグメンテーション、エッジ検出が含まれます。これらの操作は通常、数学関数、畳み込みカーネル、または確率モデルを使用して実行され、入力画像を処理し、そこから意味のある情報や観測値を導き出します。
機械学習は、与えられたデータから学習し、それに基づいて予測を行う機能をアルゴリズムに提供するため、コンピューター ビジョンにおいて極めて重要な役割を果たします。教師あり学習と教師なし学習、および深層学習は、この分野で使用される主な ML 手法です。教師あり学習には、ラベル付きデータセットを使用したアルゴリズムのトレーニングが含まれますが、教師なし学習アルゴリズムには、データ内のパターンや構造を発見するためにラベルなしのデータセットが提供されます。一方、ディープ ラーニングは、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) やリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) などの人工ニューラル ネットワークを活用して、大規模なデータセットを分析し、特徴を自動的に学習し、最終的には入力データに基づいて予測や決定を行います。
近年、深層学習の進歩と ImageNet などの大規模画像データセットの利用可能性により、コンピューター ビジョン モデルの精度とパフォーマンスが大幅に向上し、新しい時代のアプリケーションとサービスが可能になりました。オブジェクト認識、オブジェクト検出、セマンティック セグメンテーション、画像キャプション、スタイル転送、敵対的生成ネットワーク (GAN) などは、一般的な深層学習ベースのコンピューター ビジョン技術の例です。これらの技術は、自律システム、拡張現実、仮想現実、産業オートメーション、ヘルスケア、電子商取引、スマートシティなどの分野で画期的なイノベーションを可能にしました。
コンピューター ビジョン モデルの実装における大きな課題の 1 つは、非常に多様で大規模なデータセットの複雑さにあります。データの正確な注釈とラベル付けの必要性、およびディープ ニューラル ネットワークのトレーニングに必要な計算リソースは、効果的なコンピューター ビジョン システムの開発における制限要因の一部です。 ResNet、VGG、Inception、MobileNet などのいくつかの事前トレーニング済みモデルは、転移学習を使用してカスタム アプリケーションを構築するための開始点を提供し、必要なデータ量と計算能力を削減することで、これらの課題に対処するために導入されました。
コンピュータ ビジョン技術の進歩に加え、GPU や TPU などの強力なハードウェア アクセラレータの出現により、複雑なコンピュータ ビジョン タスクのより効率的な処理とより高速な実行が容易になりました。さらに、クラウドベースのソリューションとエッジ コンピューティングの採用は、さまざまな業界やドメインにわたるコンピューター ビジョン アプリケーションのスケーラビリティとアクセシビリティにも貢献しています。
最先端のno-codeプラットフォームであるAppMasterでは、ユーザーはコンピューター ビジョン ツールとテクノロジーを活用して、革新的な Web、モバイル、バックエンド アプリケーションを作成できます。この包括的なプラットフォームを使用すると、ユーザーは直感的なビジュアル インターフェイスを使用してアプリケーションを設計、開発、テスト、展開でき、コンピューター ビジョン機能をデータベース管理、ビジネス ロジック、およびアプリケーション プログラミング インターフェイス (API) とシームレスに統合できます。 AppMasterを使用すると、技術者以外のユーザーでも最先端のコンピューター ビジョン テクノロジにアクセスして、カスタム ソリューションを構築し、ワークフローを最適化し、急速に進化する AI と ML の状況で優位に立つことができます。
