В этой статье мы рассмотрим основы компьютерного зрения и кратко обобщим некоторые замечательные вещи, которые мы можем сделать с помощью этой технологии.

Системы биологического зрения представляют собой сложные структуры, которые развивались на протяжении тысячелетий эволюции. Вкратце, они основаны на взаимодействии двух фундаментальных элементов: сенсора (в нашем случае это глаза) и процессора (то есть мозга). Таким образом, когда свет достигает наших глаз, наша сетчатка преобразует этот сигнал в электрические импульсы, которые затем передаются через зрительный нерв в наш мозг, где они становятся изображениями, которые мы можем интерпретировать и использовать для принятия решений.

В течение многих лет исследователи искали несколько способов имитировать этот процесс с помощью компьютеров. Датчиками в данном случае являются не наши глаза, а устройства для получения изображений, будь то камеры в наших телефонах, спутник или рентгеновский аппарат. А что с блоком обработки? Ну, это компьютер, который, как и мы, когда мы были детьми, должен будет узнать, каково фактическое содержание изображений.

Это известно как Компьютерное зрение: область информатики, в которой мы разрабатываем алгоритмы для автоматического извлечения информации из изображений. Хотя эта область широко изучалась в прошлом, опираясь на несколько дисциплин. такие как физика, математика и биология — только с применением машинного обучения мы начали видеть реальное влияние этой технологии. Совсем недавно применение Deep Neural Networks еще больше расширило поле, позволив нам использовать растущее количество изображений, к которым у нас есть доступ, для обучения моделей глубокого обучения, которые автоматизируют несколько задач.

Хотя каждое приложение компьютерного зрения уникально само по себе, оно обычно опирается на одну (или несколько) моделей, которые, помимо прочего, автоматизируют классификацию изображений, распознавание объектов, семантическую сегментацию или создание изображений. Следовательно, эксперты по компьютерному зрению обычно анализируют любую новую проблему, с которой они сталкиваются, и пытаются увидеть, какие ее части можно автоматизировать с помощью любого из этих методов.

Классификация изображений относится к задаче автоматического назначения одной или нескольких предопределенных категорий заданному входному изображению. Сверточные нейронные сети, семейство моделей в области глубокого обучения, изначально были разработаны для такого рода задач, особенно для классификации отсканированных цифр. Благодаря всем инженерным достижениям в создании новых и более мощных элементов для этих архитектур, теперь мы можем использовать эти модели не только для назначения категорий фотографиям на основе их фактического содержания, но и для даже распознавания лиц на видеозаписях с камер наблюдения или автоматического обнаружения болезней на изображениях. ».

Распознавание объектов идет еще дальше: вместо того, чтобы присваивать изображению глобальный класс, эти модели создают ограничивающую рамку вокруг каждого наблюдаемого интересующего объекта и определяют, какой класс объектов содержится в его границах. Популярные сети глубокого обучения, такие как YOLO и Faster R-CNN, могут эффективно делать это на естественных изображениях менее чем за секунду. В результате эти модели применяются для обнаружения поражений на медицинских изображениях, идентификации лиц, представляющих интерес, на кадрах наблюдения или в основе алгоритмов автономного вождения, таких как Автопилот в автомобилях Tesla, и это лишь некоторые из них.

Но что, если нам нужно более точное приближение объекта, помимо простой рамки, окружающей его? Что ж, тогда мы сталкиваемся с проблемой семантической сегментации, когда нейронная сеть будет классифицировать каждый пиксель по интересующему классу. В результате мы получаем маски, максимально приближенные к реальной форме каждого объекта на изображении, как при использовании волшебной палочки в Adobe Photoshop. Это может быть полезно для помощи клиницистам в лечении опухолей головного мозга, количественного определения интересующей информации на спутниковых снимках или изменения фона в Google Meet. Модели U-Net широко популярны для сегментации биомедицинских изображений, поскольку их можно обучать с меньшим объемом данных и при этом давать замечательные результаты. Другие популярные модели, такие как DeepLab-v3, эффективны для обработки естественных изображений, хотя и требуют большего количества обучающих данных.

Наконец, генерация изображений — это целая область компьютерного зрения, целью которой является создание искусственных изображений из… иногда ничего! Генеративно-состязательные сети (GAN) были довольно популярны несколько лет. назад и до сих пор в основе фильтров социальных сетей и приложений для состаривания лица. Совсем недавно диффузионные модели определенно развенчали их, продемонстрировав выдающуюся производительность для создания искусственных изображений и видео из текстовых подсказок, таких как DALLE-2 или Стабильная диффузия OpenAI. Эти инструменты произвели революцию в искусстве, графическом дизайне и кинематографе, помогая художникам воплощать свои идеи в жизнь гораздо эффективнее, чем раньше.

В будущих сообщениях блога мы рассмотрим каждое из этих приложений более подробно, чтобы обсудить некоторые из замечательных вещей, которые могут быть достигнуты с помощью этой технологии.

В Arionkoder у нас есть команды экспертов по компьютерному зрению, которые готовы помочь вам максимально эффективно использовать данные изображений!Свяжитесь с нами здесь, и давайте вместе добьемся великих целей!

Первоначально опубликовано на https://blog.arionkoder.com 21 октября 2022 г.