Компьютерное зрение 101

Компьютерное зрение 101 Всё, что нужно знать

Первые шаги и эволюция

Представьте мир, где машины могут не только видеть, но и понимать, где их “глаза” оснащены искусственным интеллектом, способным распознавать объекты и узнавать закономерности так же ловко, как человеческий глаз. Благодаря развитию искусственного интеллекта, особенно приходу глубокого обучения и нейронных сетей, мы на пороге этой потрясающей реальности.

Компьютерное зрение, отрасль, возникшая в 1959 году с появлением первого цифрового сканера изображений, прошло замечательную эволюцию. Изначально разработка компьютерного зрения полагалась на алгоритмы, такие как ядра, гомографии и графические модели, которые позволяли компьютерам интерпретировать и обрабатывать визуальные данные. Однако наступил момент, когда эффективность этих методов достигла своих пределов. Вычислительные требования к распознаванию изображений и семантическому сегментированию были просто огромными для технологии вычислений того времени.

Переломный момент в эволюции компьютерного зрения наступил с всплеском вычислительной мощности в 2000-х и 2010-х годах. Эта трансформация позволила использовать нейронные сети, требующие миллионов и даже миллиардов вычислений, в результате чего возникли Сверточные Нейронные Сети (CNNs). Эти сети революционизировали компьютерное зрение, открывая путь к более эффективному и точному распознаванию изображений, обнаружению объектов и пониманию сцен. Эволюция компьютерного зрения продолжает тесно переплетаться с прогрессом в вычислительных возможностях, обещая еще более захватывающие достижения в грядущие годы.

Когда мы пересекаем эту временную шкалу, мы сталкиваемся с важными вехами: вхождение Facebook в область распознавания лиц в 2010 году и представление TensorFlow Google в 2015 году. Эти события выступают предвестниками, предвещающими преобразующую силу Компьютерного Зрения. В настоящее время мы наблюдаем восхождение Компьютерного Зрения, принесшее обещания, охватывающие целый спектр приложений – автономная езда, ускоренные медицинские диагнозы, безпрепятственные кассовые операции и многое другое.

• Снижение задержки приложения Java
• Внутри FunSearch новый LLM от Google DeepMind, способный открывать новые математические алгоритмы и алгоритмы компьютерных наук.
• Эта искусственная интеллект статья предлагает COLMAP-бесплатное трехмерное гауссово наложение (CF3DGS) для синтеза нового вида без известных параметров камеры.

Основные концепции и технологии

Компьютерное Зрение включает в себя распознавание закономерностей и понимание изображений, обеспечиваемые обучением компьютеров на обширных размеченных наборах изображений. Анализируя такие факторы, как цвета, формы и пространственные отношения, компьютеры могут научиться распознавать объекты на изображениях.

Основой распознавания закономерностей в компьютерном зрении является ряд фундаментальных концепций, каждая из которых играет важную роль в понимании и обработке визуальных данных:

1. Пиксели и цветовые каналы

Изображения состоят из пикселей – наименьших единиц, которые кодируют данные о наличии и интенсивности основных цветов (красный, зеленый и синий). Каждый пиксель содержит три канала, по одному для каждого цвета, представленных числовыми значениями, указывающими на интенсивность этого цвета. Эти цветовые каналы объединяются для создания полного спектра цветов на изображении.

При обработке компьютерами изображения преобразуются в массивы пикселей, фактически превращая их в цифровые матрицы.

2. Матрицы и линейная алгебра

Для манипулирования и обработки изображений Компьютерное Зрение широко использует линейную алгебру. Изображения рассматриваются как матрицы, где строки и столбцы представляют собой пиксели. Линейно-алгебраические операции, такие как умножение и преобразование матриц, применяются к этим матрицам для выполнения задач, таких как фильтрация изображений, трансформация и извлечение признаков. Этот математический фундамент является основой для многих алгоритмов Компьютерного Зрения.

3. Сверточные нейронные сети (CNNs)

В продвинутых приложениях Компьютерного Зрения, таких как CNNs, линейная алгебра остается фундаментальным инструментом. CNN используют операции свертки и пулинга для обработки матриц изображений. Отличительной чертой CNN является их способность изучать значения сверточных ядер, которые ранее были заранее заданы в традиционных методах, таких как гауссовы фильтры или операторы Собеля. CNN при обучении на больших наборах данных автоматически определяет оптимальные значения ядер для различных задач распознавания закономерностей.

Такой подход тесно имитирует сложные возможности распознавания закономерностей в человеческом мозге и революционизировал Компьютерное Зрение, достигая передовых результатов в задачах, таких как классификация изображений, обнаружение объектов и семантическая сегментация.

Задачи, которые выполняет Компьютерное Зрение, многочисленны, но основными являются:

• Классификация изображений: Присвоение изображениям предопределенных категорий.
• Обнаружение объектов: Идентификация объектов и нанесение на них ограничивающих рамок.
• Сегментация изображений: Разделение изображений на части для отделения объектов от их окружения.
• Распознавание лиц: Обнаружение и распознавание человеческих лиц.
• Выявление границ: Идентификация границ объектов.
• Восстановление изображений: Восстановление старых или поврежденных изображений для восстановления их качества.

Эти задачи значительно развились благодаря нейронным сетям и революции в области глубокого обучения, улучшая точность и влияние приложений Компьютерного Зрения.

Последние достижения

Одним из последних прорывов в области Компьютерного Зрения является использование архитектуры Transformer, которая уже продемонстрировала передовые результаты в различных задачах обработки естественного языка (NLP). Уникальные возможности модели Transformer были подчеркнуты замечательным успехом GPT-3, мощной языковой модели.

Трансформеры – это модели нейронных сетей, разработанные для работы с последовательными данными, что делает их очень хорошо подходящими для захвата зависимостей и взаимосвязей в сложных последовательностях, таких как предложения или изображения.

Использование трансформеров в области Компьютерного Зрения привело к заметным результатам в последнее время, и выделяются несколько проектов:

• DETR (обнаружение и сегментация объектов end-to-end с помощью трансформеров): Этот проект использует трансформеры для задач обнаружения и сегментации объектов, с акцентом на процессинг end-to-end.
• Vision transformer (Картинка стоит 16×16 слов: Трансформеры для масштабируемого распознавания изображений): Эта модель применяет трансформеры для классификации изображений, с акцентом на механизмах самовнимания без использования традиционных сверточных нейронных сетей (CNN).
• Image GPT (генеративное предтренирование с пикселями): Используя трансформеры, этот проект фокусируется на заполнении изображений на уровне пикселей, аналогично тому, как модели GPT работают с генерацией текста.
• Предсказание формы полосы end-to-end с помощью трансформеров: Этот проект использует трансформеры для обнаружения разметки полосы при автономном вождении, демонстрируя применение трансформеров в реальных сценариях.

Помимо использования архитектуры Transformer, в Компьютерном Зрении были достигнуты и другие последние прорывы. Обучение с небольшим количеством примеров помогает моделям понимать новые концепции. Самообучение позволяет моделям обучаться без обширной размеченной информации. Обучение с подкреплением интегрирует интеллектуальное принятие решений в задачи Компьютерного Зрения. Непрерывное обучение, аналогично человеческому обучению, накапливает знания по мере их последовательного поступления. Эти прорывы перекраивают Компьютерное Зрение для более эффективного решения реальных вызовов.

Практическое применение

Компьютерное Зрение революционизирует широкий спектр отраслей. В области автономных автомобилей оно играет ключевую роль в распознавании дорожных знаков, обнаружении пешеходов и оценке дорожных условий, делая самоуправляемые автомобили более безопасными. Здравоохранение получает пользу от Компьютерного Зрения в анализе медицинских изображений, облегчая улучшенные диагностику, планирование лечения и мониторинг пациентов.

В розничной торговле Компьютерное Зрение повышает управление запасами, анализ поведения клиентов и позволяет проводить безналичные покупки. В сельском хозяйстве повышается эффективность благодаря мониторингу урожая и точному нанесению удобрений и пестицидов. Производители используют Компьютерное Зрение для контроля качества, прогнозирования технического обслуживания и обеспечения безопасности рабочей силы.

Кроме того, технология поддерживает системы безопасности и наблюдения путем обеспечения распознавания лиц и автомобилей, обнаружения аномалий и анализа толпы.

В социальных медиа Компьютерное Зрение является основой анализа изображений и видео, модерации контента и фильтров дополненной реальности. Оно также ценное средство в деле сохранения дикой природы для отслеживания и мониторинга животных и поддержки усилий по сохранению.

Компьютерное Зрение также нашло свое место в мире спорта, внося свой вклад в отслеживание игроков, анализ их производительности и предотвращение травм. Кроме того, оно играет важную роль в области спецэффектов, поддерживая глубокое фейки, редактирование фотографий и видео и инновационные творческие проекты, такие как DALL-E и Midjourney.

Вызовы в Компьютерном Зрении

Согласно отчету Института ускорения ИИ report, Компьютерное Зрение обладает огромным потенциалом, но сталкивается с некоторыми заметными вызовами.

1. Высокие затраты

Высокие затраты, связанные с Компьютерным Зрением, прежде всего обусловлены интенсивными вычислительными требованиями для работы с изображениями. Для обучения и развертывания сложных моделей Компьютерного Зрения необходимы значительные вычислительные ресурсы, в особенности графические процессоры (GPU). Эти специализированные оборудования разработаны для обработки сложных математических операций, связанных с обработкой изображений и распознаванием образов. Кроме того, обучение передовых моделей требует крупномасштабных вычислительных средств с дорогостоящим оборудованием, что дополнительно увеличивает затраты.

Кроме того, значимо потребление электроэнергии таких учреждений, так как вычислительные процессы, требующиеся для анализа изображений, требуют больших энергозатрат. Следовательно, высокие затраты на аппаратное обеспечение, электроэнергию и инфраструктуру являются серьезным барьером для входа в область Компьютерного Зрения, подчеркивая необходимость существенных инвестиций и ресурсов для использования потенциала этой технологии.

2. Недостаток опытных профессионалов

Пробел в навыках в области Компьютерного Зрения значителен. Несмотря на то, что сейчас существует много экспертов в области искусственного интеллекта по всему миру, на рынке труда есть большая проблема. Спрос на этих специалистов возрос из-за того, что искусственный интеллект и глубокое обучение стали более распространеными, и в эту область входят как крупные, так и маленькие компании. 

3. Объем необходимых наборов данных

Одна из важных проблем в Компьютерном Зрении – это объем требуемых наборов данных для обучения моделей. Получить много изображений легко, но с большим количеством помеченных изображений сложно. Отмечание изображений точно требует много времени и тщательного контроля качества. Хотя услуги, такие как Amazon Mechanical Turk и Yandex. Toloka могут помочь с отмечкой, но они имеют определенные затраты и делают процесс дорогим. Получение большого хорошо помеченного набора данных для обучения моделей в Компьютерном Зрении может стать затратной задачей.

4. Этические проблемы

Этические вопросы в Компьютерном Зрении становятся более острой, особенно, когда речь идет о предвзятости, вносимой данными, используемыми для обучения моделей. Одна из насущных проблем – это гендерная предвзятость, когда генеративные модели, например, могут последовательно изображать врачей как мужчин, укрепляя гендерные стереотипы. 

Аналогичным образом может возникать расовая предвзятость, поскольку некоторые модели могут непреднамеренно ассоциировать определенные расовые группы с негативными стереотипами. Предвзятость также может распространяться на недостаточно представленные сообщества, что затрудняет получение справедливого и точного представления. 

Финальные мысли

По мере развития Компьютерного Зрения он имеет огромный потенциал для будущего. Его трансформационное влияние охватывает различные отрасли, от здравоохранения и автономных транспортных средств до сельского хозяйства и безопасности. С возможностью улучшать диагностику, оптимизировать операции и автоматизировать задачи, Компьютерное Зрение становится движущей силой для дальнейшего технологического прогресса. 

Чтобы исследовать огромный мир Компьютерного Зрения и использовать его возможности, вы можете изучать конкретные технологии и приложения, соответствующие вашим областям. Будь то OpenCV для реального времени Компьютерного Зрения, TensorFlow для приложений, использующих машинное обучение, или универсальная платформа MATLAB для инженеров и ученых, инструменты и ресурсы готовы помочь вам начать этот захватывающий путь инноваций и открытий.