Computervisie is, in de context van kunstmatige intelligentie (AI) en machinaal leren (ML), een multidisciplinair veld dat zich bezighoudt met de verwerving, verwerking, analyse en interpretatie van digitale afbeeldingen of video's om machines in staat te stellen menselijke zichttechnieken na te bootsen en prestaties uit te voeren. operaties op visuele gegevens, wat leidt tot intelligent begrip en besluitvormingsmogelijkheden. Deze geavanceerde technologie is de afgelopen decennia onderworpen aan uitgebreid onderzoek en ontwikkeling, wat heeft geresulteerd in innovatieve algoritmen, modellen en raamwerken die een breed scala aan toepassingen in de echte wereld mogelijk maken, zoals robotica, medische beeldvorming, autonome voertuigen, beveiliging en bewaking. , gezichtsherkenning, mens-computerinteractie (HCI) en meer.
Een van de belangrijkste componenten van Computer Vision is beeldverwerking, waarbij een afbeelding wordt getransformeerd door middel van verschillende algoritmische technieken om essentiële kenmerken te verbeteren of te extraheren. Veel voorkomende beeldvoorbewerkingen omvatten ruisonderdrukking, histogram-equalisatie, drempelwaarde, segmentatie en randdetectie. Deze bewerkingen worden over het algemeen uitgevoerd met behulp van wiskundige functies, convolutionele kernels of probabilistische modellen om het invoerbeeld te verwerken en er zinvolle informatie of observaties uit af te leiden.
Machine Learning speelt een cruciale rol in Computer Vision, omdat het algoritmen de mogelijkheid geeft om te leren van en voorspellingen te doen op basis van de gegeven gegevens. Begeleid en onbewaakt leren, evenals deep learning, zijn de belangrijkste ML-technieken die in het veld worden gebruikt. Bij Supervised Learning gaat het om het trainen van algoritmen met gelabelde datasets, terwijl Unsupervised Learning-algoritmen worden geleverd met een ongelabelde dataset om patronen of structuren in de data te ontdekken. Deep Learning daarentegen maakt gebruik van kunstmatige neurale netwerken, zoals Convolutional Neural Networks (CNNs) en Recurrent Neural Networks (RNNs), om grote datasets te analyseren en automatisch functies te leren, om uiteindelijk voorspellingen of beslissingen te maken op basis van de invoergegevens.
De afgelopen jaren hebben de vooruitgang op het gebied van deep learning en de beschikbaarheid van grootschalige beelddatasets, zoals ImageNet, de nauwkeurigheid en prestaties van computervisiemodellen aanzienlijk verbeterd, waardoor een nieuw tijdperk van toepassingen en diensten mogelijk is geworden. Objectherkenning, objectdetectie, semantische segmentatie, beeldbijschriften, stijloverdracht en generatieve vijandige netwerken (GAN's) zijn enkele voorbeelden van populaire op deep learning gebaseerde computervisietechnieken. Deze technieken hebben baanbrekende innovatie mogelijk gemaakt op gebieden als autonome systemen, augmented reality, virtual reality, industriële automatisering, gezondheidszorg, e-commerce en slimme steden.
Een van de grootste uitdagingen bij het implementeren van computer vision-modellen ligt in de complexiteit van zeer diverse en grote datasets. De behoefte aan nauwkeurige annotatie en labeling van de gegevens, evenals de computerbronnen die nodig zijn voor het trainen van diepe neurale netwerken, zijn enkele van de beperkende factoren bij de ontwikkeling van effectieve computervisiesystemen. Verschillende vooraf getrainde modellen, zoals ResNet, VGG, Inception en MobileNet, zijn geïntroduceerd om deze uitdagingen aan te pakken door een startpunt te bieden voor het bouwen van aangepaste applicaties met transfer learning, waardoor de benodigde hoeveelheid gegevens en rekenkracht wordt verminderd.
Naast de vooruitgang op het gebied van computer vision-technieken heeft de komst van krachtige hardwareversnellers, zoals GPU's en TPU's, een efficiëntere verwerking en snellere uitvoering van complexe computer vision-taken mogelijk gemaakt. Bovendien draagt de acceptatie van cloudgebaseerde oplossingen en edge computing ook bij aan de schaalbaarheid en toegankelijkheid van computer vision-applicaties in verschillende industrieën en domeinen.
Bij AppMaster, een geavanceerd platform no-code, kunnen gebruikers gebruik maken van computer vision-tools en -technologieën om innovatieve web-, mobiele en backend-applicaties te creëren. Met dit uitgebreide platform kunnen gebruikers applicaties ontwerpen, ontwikkelen, testen en implementeren met behulp van een intuïtieve visuele interface, en computer vision-mogelijkheden naadloos integreren met databasebeheer, bedrijfslogica en application programming interfaces (API's). Met AppMaster hebben zelfs niet-technische gebruikers toegang tot de modernste computer vision-technologieën om oplossingen op maat te bouwen, hun workflows te optimaliseren en voorop te blijven in het snel evoluerende landschap van AI en ML.
