Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) bağlamında Bilgisayarla Görme, makinelerin insan görme tekniklerini taklit etmesini ve performans göstermesini sağlamak için dijital görüntülerin veya videoların edinilmesi, işlenmesi, analizi ve yorumlanmasıyla ilgilenen çok disiplinli bir alandır. görsel veriler üzerinde yapılan işlemler, akıllı anlama ve karar verme yeteneklerine yol açar. Bu ileri teknoloji, son birkaç on yılda kapsamlı araştırma ve geliştirmeye tabi tutulmuş ve bunun sonucunda robotik, tıbbi görüntüleme, otonom araçlar, güvenlik ve gözetleme gibi çok çeşitli gerçek dünya uygulamalarını kolaylaştıran yenilikçi algoritmalar, modeller ve çerçeveler ortaya çıkmıştır. , yüz tanıma, insan-bilgisayar etkileşimi (HCI) ve daha fazlası.
Bilgisayarla Görmenin ana bileşenlerinden biri, temel özellikleri geliştirmek veya çıkarmak için bir görüntünün çeşitli algoritmik tekniklerle dönüştürülmesini içeren Görüntü İşleme'dir. Yaygın görüntü ön işleme işlemleri arasında gürültü azaltma, histogram eşitleme, eşikleme, segmentasyon ve kenar algılama yer alır. Bu işlemler genellikle girdi görüntüsünü işlemek ve ondan anlamlı bilgi veya gözlemler elde etmek için matematiksel işlevler, evrişimsel çekirdekler veya olasılıksal modeller kullanılarak gerçekleştirilir.
Makine Öğrenimi, algoritmaları verilen verilerden öğrenme ve bunlara dayanarak tahminler yapma yeteneğiyle donattığı için Bilgisayarlı Görmede çok önemli bir rol oynar. Denetimli ve denetimsiz öğrenmenin yanı sıra derin öğrenme de bu alanda kullanılan başlıca makine öğrenimi teknikleridir. Denetimli Öğrenme, etiketli veri kümeleriyle eğitim algoritmalarını içerirken Denetimsiz Öğrenme algoritmaları, veriler içindeki kalıpları veya yapıları keşfetmek için etiketlenmemiş bir veri kümesiyle sağlanır. Öte yandan Derin Öğrenme, büyük veri kümelerini analiz etmek ve özellikleri otomatik olarak öğrenmek için Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler) ve Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler) gibi yapay sinir ağlarından yararlanır ve sonuçta girdi verilerine dayanarak tahminler veya kararlar verir.
Son yıllarda, derin öğrenmedeki gelişmeler ve ImageNet gibi büyük ölçekli görüntü veri kümelerinin kullanılabilirliği, bilgisayarlı görme modellerinin doğruluğunu ve performansını önemli ölçüde geliştirerek uygulamalar ve hizmetlerde yeni bir çağa olanak sağladı. Nesne Tanıma, Nesne Algılama, Anlamsal Segmentasyon, Görüntü Altyazısı Ekleme, Stil Aktarımı ve Üretken Rekabetçi Ağlar (GAN'lar), popüler derin öğrenme tabanlı bilgisayarlı görme tekniklerinin bazı örnekleridir. Bu teknikler, otonom sistemler, artırılmış gerçeklik, sanal gerçeklik, endüstriyel otomasyon, sağlık hizmetleri, e-ticaret ve akıllı şehirler gibi alanlarda çığır açan yenilikleri mümkün kıldı.
Bilgisayarla görme modellerinin uygulanmasındaki en büyük zorluklardan biri, oldukça çeşitli ve büyük veri kümelerinin karmaşıklığında yatmaktadır. Verilere doğru açıklama ve etiketleme ihtiyacının yanı sıra derin sinir ağlarının eğitimi için gereken hesaplama kaynakları, etkili bilgisayarlı görme sistemlerinin geliştirilmesinde sınırlayıcı faktörlerden bazılarıdır. ResNet, VGG, Inception ve MobileNet gibi önceden eğitilmiş çeşitli modeller, transfer öğrenimi ile özel uygulamalar oluşturmak için bir başlangıç noktası sağlayarak, gereken veri miktarını ve hesaplama gücünü azaltarak bu zorlukların üstesinden gelmek için sunulmuştur.
Bilgisayarlı görme tekniklerindeki gelişmelere ek olarak, GPU'lar ve TPU'lar gibi güçlü donanım hızlandırıcıların ortaya çıkışı, karmaşık bilgisayarlı görme görevlerinin daha verimli işlenmesini ve daha hızlı yürütülmesini kolaylaştırdı. Ayrıca, bulut tabanlı çözümlerin ve uç bilişimin benimsenmesi, çeşitli endüstriler ve alanlardaki bilgisayarlı görüntü uygulamalarının ölçeklenebilirliğine ve erişilebilirliğine de katkıda bulunuyor.
Son teknoloji no-code bir platform olan AppMaster kullanıcılar, yenilikçi web, mobil ve arka uç uygulamaları oluşturmak için bilgisayarlı görüntü araçlarından ve teknolojilerinden yararlanabilirler. Bu kapsamlı platform, kullanıcıların sezgisel bir görsel arayüz kullanarak uygulamaları tasarlamasına, geliştirmesine, test etmesine ve devreye almasına ve bilgisayarlı görüntü yeteneklerini veritabanı yönetimi, iş mantığı ve uygulama programlama arayüzleri (API'ler) ile sorunsuz bir şekilde entegre etmesine olanak tanır. AppMaster ile teknik bilgisi olmayan kullanıcılar bile özel çözümler oluşturmak, iş akışlarını optimize etmek ve hızla gelişen yapay zeka ve makine öğrenimi ortamında önde kalmak için en son teknolojiye sahip bilgisayarlı görüntü teknolojilerine erişebilir.
