คอมพิวเตอร์วิทัศน์ในบริบทของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นสาขาสหสาขาวิชาชีพที่เกี่ยวข้องกับการได้มา การประมวลผล การวิเคราะห์ และการตีความภาพหรือวิดีโอดิจิทัล เพื่อให้เครื่องจักรสามารถเลียนแบบเทคนิคการมองเห็นของมนุษย์และดำเนินการได้ การดำเนินการกับข้อมูลภาพ นำไปสู่ความเข้าใจอันชาญฉลาดและความสามารถในการตัดสินใจ เทคโนโลยีขั้นสูงนี้อยู่ภายใต้การวิจัยและพัฒนาอย่างกว้างขวางในช่วงไม่กี่ทศวรรษที่ผ่านมา ส่งผลให้เกิดอัลกอริธึม แบบจำลอง และกรอบงานที่เป็นนวัตกรรมใหม่ที่เอื้อต่อการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริงที่หลากหลาย เช่น หุ่นยนต์ การสร้างภาพทางการแพทย์ ยานพาหนะอัตโนมัติ การรักษาความปลอดภัยและการเฝ้าระวัง การจดจำใบหน้า การโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ (HCI) และอื่นๆ
องค์ประกอบหลักอย่างหนึ่งของคอมพิวเตอร์วิทัศน์คือการประมวลผลภาพ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการแปลงรูปภาพผ่านเทคนิคอัลกอริธึมต่างๆ เพื่อปรับปรุงหรือแยกคุณสมบัติที่จำเป็น การประมวลผลล่วงหน้าทั่วไปของภาพ ได้แก่ การลดสัญญาณรบกวน การปรับฮิสโตแกรม การกำหนดขอบเขต การแบ่งส่วน และการตรวจจับขอบ โดยทั่วไปการดำเนินการเหล่านี้จะดำเนินการโดยใช้ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ แกนหมุนวน หรือแบบจำลองความน่าจะเป็นเพื่อประมวลผลภาพที่นำเข้าและรับข้อมูลที่มีความหมายหรือการสังเกตจากภาพนั้น
การเรียนรู้ของเครื่องมีบทบาทสำคัญในคอมพิวเตอร์วิทัศน์ เนื่องจากมีการติดตั้งอัลกอริธึมด้วยความสามารถในการเรียนรู้และคาดการณ์ตามข้อมูลที่กำหนด การเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลและแบบไม่มีผู้ดูแล รวมถึงการเรียนรู้เชิงลึกเป็นเทคนิค ML หลักที่ใช้ในสาขานี้ การเรียนรู้ภายใต้การดูแลเกี่ยวข้องกับอัลกอริธึมการฝึกอบรมที่มีชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ ในขณะที่อัลกอริทึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลนั้นมาพร้อมกับชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับเพื่อค้นหารูปแบบหรือโครงสร้างภายในข้อมูล ในทางกลับกัน การเรียนรู้เชิงลึกใช้ประโยชน์จากเครือข่ายประสาทเทียม เช่น Convolutional Neural Networks (CNN) และเครือข่ายประสาทที่เกิดซ้ำ (RNN) เพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และเรียนรู้คุณสมบัติต่างๆ โดยอัตโนมัติ ท้ายที่สุดแล้วสามารถคาดการณ์หรือตัดสินใจตามข้อมูลอินพุตได้
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ความก้าวหน้าในการเรียนรู้เชิงลึกและความพร้อมใช้งานของชุดข้อมูลภาพขนาดใหญ่ เช่น ImageNet ได้ปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพของโมเดลคอมพิวเตอร์วิทัศน์อย่างมีนัยสำคัญ ทำให้เกิดแอปพลิเคชันและบริการยุคใหม่ การจดจำวัตถุ การตรวจจับวัตถุ การแบ่งส่วนความหมาย คำบรรยายภาพ การถ่ายโอนรูปแบบ และเครือข่ายความขัดแย้งทั่วไป (GAN) คือตัวอย่างบางส่วนของเทคนิคการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ที่ใช้การเรียนรู้เชิงลึกยอดนิยม เทคนิคเหล่านี้ทำให้เกิดนวัตกรรมที่ก้าวล้ำในด้านต่างๆ เช่น ระบบอัตโนมัติ ความเป็นจริงเสริม ความเป็นจริงเสมือน ระบบอัตโนมัติทางอุตสาหกรรม การดูแลสุขภาพ อีคอมเมิร์ซ และเมืองอัจฉริยะ
หนึ่งในความท้าทายที่สำคัญในการใช้โมเดลคอมพิวเตอร์วิทัศน์อยู่ที่ความซับซ้อนของชุดข้อมูลที่หลากหลายและมีขนาดใหญ่ ความจำเป็นในการใส่คำอธิบายประกอบและการติดป้ายกำกับข้อมูลที่แม่นยำ รวมถึงทรัพยากรการคำนวณที่จำเป็นสำหรับการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก ถือเป็นปัจจัยจำกัดบางประการในการพัฒนาระบบคอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่มีประสิทธิภาพ โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าหลายรุ่น เช่น ResNet, VGG, Inception และ MobileNet ได้รับการแนะนำเพื่อจัดการกับความท้าทายเหล่านี้โดยให้จุดเริ่มต้นสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันแบบกำหนดเองด้วยการเรียนรู้การถ่ายโอน ช่วยลดปริมาณข้อมูลและพลังการคำนวณที่จำเป็น
นอกเหนือจากความก้าวหน้าในเทคนิคการมองเห็นของคอมพิวเตอร์แล้ว การเกิดขึ้นของตัวเร่งฮาร์ดแวร์อันทรงพลัง เช่น GPU และ TPU ได้อำนวยความสะดวกในการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและดำเนินงานการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ที่ซับซ้อนได้เร็วขึ้น นอกจากนี้ การใช้โซลูชันบนคลาวด์และการประมวลผลแบบเอดจ์ยังช่วยเพิ่มความสามารถในการปรับขนาดและการเข้าถึงแอปพลิเคชันคอมพิวเตอร์วิทัศน์ในอุตสาหกรรมและโดเมนต่างๆ
ที่ AppMaster ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม no-code สมัย ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จากเครื่องมือและเทคโนโลยีการมองเห็นคอมพิวเตอร์เพื่อสร้างแอปพลิเคชันเว็บ อุปกรณ์เคลื่อนที่ และแบ็กเอนด์ที่เป็นนวัตกรรมใหม่ แพลตฟอร์มที่ครอบคลุมนี้ช่วยให้ผู้ใช้ออกแบบ พัฒนา ทดสอบ และปรับใช้แอปพลิเคชันโดยใช้อินเทอร์เฟซแบบเห็นภาพที่ใช้งานง่าย และผสานรวมความสามารถด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์เข้ากับการจัดการฐานข้อมูล ตรรกะทางธุรกิจ และอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมแอปพลิเคชัน (API) ได้อย่างราบรื่น ด้วย AppMaster แม้แต่ผู้ใช้ที่ไม่เชี่ยวชาญด้านเทคนิคก็สามารถเข้าถึงเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่ล้ำสมัยเพื่อสร้างโซลูชันที่กำหนดเอง เพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ และก้าวนำในภูมิทัศน์ที่พัฒนาอย่างรวดเร็วของ AI และ ML
