Widzenie komputerowe w kontekście sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) to multidyscyplinarna dziedzina zajmująca się pozyskiwaniem, przetwarzaniem, analizą i interpretacją cyfrowych obrazów lub filmów w celu umożliwienia maszynom naśladowania technik widzenia człowieka i wykonywania operacje na danych wizualnych, prowadzące do inteligentnego zrozumienia i możliwości podejmowania decyzji. Ta zaawansowana technologia była poddawana szeroko zakrojonym badaniom i rozwojowi w ciągu ostatnich kilku dziesięcioleci, w wyniku czego powstały innowacyjne algorytmy, modele i struktury ułatwiające szeroki zakres zastosowań w świecie rzeczywistym, takich jak robotyka, obrazowanie medyczne, pojazdy autonomiczne, bezpieczeństwo i nadzór , rozpoznawanie twarzy, interakcja człowiek-komputer (HCI) i nie tylko.
Jednym z głównych elementów widzenia komputerowego jest przetwarzanie obrazu, które polega na przekształcaniu obrazu za pomocą różnych technik algorytmicznych w celu ulepszenia lub wyodrębnienia istotnych cech. Typowe operacje wstępnego przetwarzania obrazu obejmują redukcję szumów, wyrównywanie histogramu, progowanie, segmentację i wykrywanie krawędzi. Operacje te są zazwyczaj wykonywane przy użyciu funkcji matematycznych, jąder splotowych lub modeli probabilistycznych w celu przetworzenia obrazu wejściowego i wyciągnięcia z niego znaczących informacji lub obserwacji.
Uczenie maszynowe odgrywa kluczową rolę w wizji komputerowej, ponieważ wyposaża algorytmy w zdolność uczenia się i przewidywania na podstawie danych. Uczenie się nadzorowane i bez nadzoru, a także uczenie głębokie to podstawowe techniki uczenia maszynowego stosowane w tej dziedzinie. Uczenie się nadzorowane obejmuje algorytmy szkoleniowe z oznaczonymi zbiorami danych, podczas gdy algorytmy uczenia się bez nadzoru są wyposażone w nieoznakowany zbiór danych w celu odkrywania wzorców lub struktur w danych. Z drugiej strony głębokie uczenie się wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe, takie jak konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) i rekurencyjne sieci neuronowe (RNN), do analizowania dużych zbiorów danych i automatycznego uczenia się funkcji, ostatecznie dokonując prognoz lub decyzji na podstawie danych wejściowych.
W ostatnich latach postępy w głębokim uczeniu się i dostępność wielkoskalowych zbiorów danych obrazowych, takich jak ImageNet, znacznie poprawiły dokładność i wydajność komputerowych modeli wizyjnych, otwierając nową erę aplikacji i usług. Rozpoznawanie obiektów, wykrywanie obiektów, segmentacja semantyczna, podpisy obrazów, przesyłanie stylów i generatywne sieci przeciwstawne (GAN) to tylko niektóre przykłady popularnych technik widzenia komputerowego opartych na głębokim uczeniu się. Techniki te umożliwiły przełomowe innowacje w takich dziedzinach, jak systemy autonomiczne, rzeczywistość rozszerzona, rzeczywistość wirtualna, automatyka przemysłowa, opieka zdrowotna, handel elektroniczny i inteligentne miasta.
Jednym z głównych wyzwań we wdrażaniu modeli widzenia komputerowego jest złożoność bardzo zróżnicowanych i dużych zbiorów danych. Konieczność dokładnego opisywania i etykietowania danych, a także zasoby obliczeniowe wymagane do uczenia głębokich sieci neuronowych to tylko niektóre z czynników ograniczających rozwój skutecznych systemów widzenia komputerowego. Aby sprostać tym wyzwaniom, wprowadzono kilka wstępnie wyszkolonych modeli, takich jak ResNet, VGG, Inception i MobileNet, zapewniając punkt wyjścia do tworzenia niestandardowych aplikacji z uczeniem transferowym, zmniejszającym ilość wymaganych danych i mocy obliczeniowej.
Oprócz postępu w technikach widzenia komputerowego, pojawienie się potężnych akceleratorów sprzętowych, takich jak procesory graficzne i TPU, ułatwiło bardziej wydajne przetwarzanie i szybszą realizację złożonych zadań związanych z widzeniem komputerowym. Co więcej, przyjęcie rozwiązań opartych na chmurze i obliczeń brzegowych również przyczynia się do skalowalności i dostępności aplikacji widzenia komputerowego w różnych branżach i domenach.
Na AppMaster, najnowocześniejszej platformie no-code, użytkownicy mogą wykorzystywać narzędzia i technologie widzenia komputerowego do tworzenia innowacyjnych aplikacji internetowych, mobilnych i backendowych. Ta wszechstronna platforma umożliwia użytkownikom projektowanie, opracowywanie, testowanie i wdrażanie aplikacji przy użyciu intuicyjnego interfejsu wizualnego oraz bezproblemową integrację funkcji widzenia komputerowego z zarządzaniem bazami danych, logiką biznesową i interfejsami programowania aplikacji (API). Dzięki AppMaster nawet użytkownicy nietechniczni mogą uzyskać dostęp do najnowocześniejszych technologii widzenia komputerowego, aby tworzyć niestandardowe rozwiązania, optymalizować swoje przepływy pracy i wyprzedzać szybko rozwijający się krajobraz sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.
