Компьютерное зрение в контексте искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) — это междисциплинарная область, которая занимается сбором, обработкой, анализом и интерпретацией цифровых изображений или видео, чтобы позволить машинам имитировать методы человеческого зрения и выполнять операции с визуальными данными, ведущие к интеллектуальному пониманию и возможностям принятия решений. Эта передовая технология подвергалась обширным исследованиям и разработкам в течение последних нескольких десятилетий, в результате чего были созданы инновационные алгоритмы, модели и структуры, которые облегчают широкий спектр реальных приложений, таких как робототехника, медицинская визуализация, автономные транспортные средства, безопасность и наблюдение. , распознавание лиц, взаимодействие человека и компьютера (HCI) и многое другое.
Одним из основных компонентов компьютерного зрения является обработка изображений, которая включает в себя преобразование изображения с помощью различных алгоритмических методов для улучшения или извлечения важных функций. Общие операции предварительной обработки изображений включают снижение шума, выравнивание гистограммы, определение порога, сегментацию и обнаружение краев. Эти операции обычно выполняются с использованием математических функций, сверточных ядер или вероятностных моделей для обработки входного изображения и получения из него значимой информации или наблюдений.
Машинное обучение играет ключевую роль в компьютерном зрении, поскольку оно снабжает алгоритмы способностью учиться и делать прогнозы на основе предоставленных данных. Обучение с учителем и без учителя, а также глубокое обучение являются основными методами МО, применяемыми в этой области. Обучение с учителем включает в себя алгоритмы обучения с помеченными наборами данных, тогда как алгоритмы обучения без учителя предоставляют немаркированный набор данных для обнаружения закономерностей или структур в данных. С другой стороны, глубокое обучение использует искусственные нейронные сети, такие как сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), для анализа больших наборов данных и автоматического изучения функций, в конечном итоге делая прогнозы или решения на основе входных данных.
В последние годы достижения в области глубокого обучения и доступность крупномасштабных наборов данных изображений, таких как ImageNet, значительно повысили точность и производительность моделей компьютерного зрения, открыв новую эру приложений и услуг. Распознавание объектов, обнаружение объектов, семантическая сегментация, субтитры к изображениям, передача стилей и генеративно-состязательные сети (GAN) — вот некоторые примеры популярных методов компьютерного зрения, основанных на глубоком обучении. Эти методы позволили реализовать революционные инновации в таких областях, как автономные системы, дополненная реальность, виртуальная реальность, промышленная автоматизация, здравоохранение, электронная коммерция и умные города.
Одна из основных проблем при реализации моделей компьютерного зрения заключается в сложности очень разнообразных и больших наборов данных. Необходимость точного аннотирования и маркировки данных, а также вычислительные ресурсы, необходимые для обучения глубоких нейронных сетей, являются одними из ограничивающих факторов в разработке эффективных систем компьютерного зрения. Несколько предварительно обученных моделей, таких как ResNet, VGG, Inception и MobileNet, были представлены для решения этих проблем, предоставив отправную точку для создания пользовательских приложений с трансферным обучением, сокращая объем данных и требуемую вычислительную мощность.
Помимо достижений в области компьютерного зрения, появление мощных аппаратных ускорителей, таких как графические процессоры и TPU, способствовало более эффективной обработке и более быстрому выполнению сложных задач компьютерного зрения. Кроме того, внедрение облачных решений и периферийных вычислений также способствует масштабируемости и доступности приложений компьютерного зрения в различных отраслях и областях.
В AppMaster, передовой платформе no-code, пользователи могут использовать инструменты и технологии компьютерного зрения для создания инновационных веб-, мобильных и серверных приложений. Эта комплексная платформа позволяет пользователям проектировать, разрабатывать, тестировать и развертывать приложения с помощью интуитивно понятного визуального интерфейса, а также легко интегрировать возможности компьютерного зрения с управлением базами данных, бизнес-логикой и интерфейсами прикладного программирования (API). С помощью AppMaster даже нетехнические пользователи могут получить доступ к новейшим технологиям компьютерного зрения для создания индивидуальных решений, оптимизации рабочих процессов и оставаться впереди в быстро развивающейся среде искусственного интеллекта и машинного обучения.
