Visão Computacional, no contexto de Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML), é um campo multidisciplinar que trata da aquisição, processamento, análise e interpretação de imagens ou vídeos digitais para permitir que máquinas imitem técnicas de visão humana e executem operações em dados visuais, levando a capacidades inteligentes de compreensão e tomada de decisão. Esta tecnologia avançada tem sido sujeita a extensa investigação e desenvolvimento ao longo das últimas décadas, resultando em algoritmos, modelos e estruturas inovadores que facilitam uma vasta gama de aplicações do mundo real, tais como robótica, imagens médicas, veículos autónomos, segurança e vigilância. , reconhecimento facial, interação humano-computador (HCI) e muito mais.
Um dos principais componentes da Visão Computacional é o Processamento de Imagens, que envolve a transformação de uma imagem por meio de várias técnicas algorítmicas para aprimorar ou extrair recursos essenciais. As operações comuns de pré-processamento de imagem incluem redução de ruído, equalização de histograma, limiar, segmentação e detecção de bordas. Essas operações geralmente são realizadas usando funções matemáticas, núcleos convolucionais ou modelos probabilísticos para processar a imagem de entrada e derivar dela informações ou observações significativas.
O aprendizado de máquina desempenha um papel fundamental na visão computacional, pois equipa os algoritmos com a capacidade de aprender e fazer previsões com base nos dados fornecidos. A aprendizagem supervisionada e não supervisionada, bem como a aprendizagem profunda, são as principais técnicas de ML empregadas na área. A aprendizagem supervisionada envolve algoritmos de treinamento com conjuntos de dados rotulados, enquanto os algoritmos de aprendizagem não supervisionada são fornecidos com um conjunto de dados não rotulado para descobrir padrões ou estruturas dentro dos dados. O Deep Learning, por outro lado, aproveita redes neurais artificiais, como Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e Redes Neurais Recorrentes (RNNs), para analisar grandes conjuntos de dados e aprender recursos automaticamente, fazendo, em última análise, previsões ou decisões com base nos dados de entrada.
Nos últimos anos, os avanços na aprendizagem profunda e a disponibilidade de conjuntos de dados de imagens em grande escala, como o ImageNet, melhoraram significativamente a precisão e o desempenho dos modelos de visão computacional, permitindo uma nova era de aplicações e serviços. Reconhecimento de objetos, detecção de objetos, segmentação semântica, legendagem de imagens, transferência de estilo e redes adversárias generativas (GANs) são alguns exemplos de técnicas populares de visão computacional baseadas em aprendizado profundo. Essas técnicas permitiram inovações revolucionárias em áreas como sistemas autônomos, realidade aumentada, realidade virtual, automação industrial, saúde, comércio eletrônico e cidades inteligentes.
Um dos principais desafios na implementação de modelos de visão computacional reside na complexidade de grandes conjuntos de dados altamente diversos. A necessidade de anotação e rotulagem precisas dos dados, bem como os recursos computacionais necessários para o treinamento de redes neurais profundas, são alguns dos fatores limitantes no desenvolvimento de sistemas eficazes de visão computacional. Vários modelos pré-treinados, como ResNet, VGG, Inception e MobileNet, foram introduzidos para enfrentar esses desafios, fornecendo um ponto de partida para a construção de aplicativos personalizados com aprendizagem por transferência, reduzindo a quantidade de dados e o poder computacional necessários.
Além dos avanços nas técnicas de visão computacional, o advento de poderosos aceleradores de hardware, como GPUs e TPUs, facilitou um processamento mais eficiente e uma execução mais rápida de tarefas complexas de visão computacional. Além disso, a adoção de soluções baseadas na nuvem e da computação periférica também está a contribuir para a escalabilidade e acessibilidade das aplicações de visão computacional em vários setores e domínios.
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