W ciągu ostatnich kilkunastu lat ówczesne technologie przyszłości, takie jak AI i wizja maszynowa, stały się obecnie głównym nurtem obejmującym wiele zastosowań, począwszy od zautomatyzowanego montażu robotów do automatycznego prowadzenia pojazdów, analizy zdalnie wyczuwanych obrazów i zautomatyzowanej inspekcji wizualnej. Wizja komputerowa i głębokie uczenie są jednymi z najgorętszych tematów w tych dniach z każdej branży technologicznej, a nawet start-upów spieszących do głowy na konkurencję.

Czym jest widzenie komputerowe?

Wizja komputerowa to interdyscyplinarna dziedzina sztucznej inteligencji, która umożliwia komputerom przetwarzanie, analizowanie i interpretowanie świata wizualnego. W świecie rzeczywistym istnieje ogromna liczba obiektów i choć różne obiekty mogą mieć podobny wygląd wizualny, to właśnie subtelne szczegóły oddzielają je od siebie. Rozpoznawanie obrazów jest uważane za najbardziej powszechną aplikację w wizji komputerowej. Otóż chodzi o to, aby komputery identyfikowały i przetwarzały obrazy w taki sam sposób, jak robi to ludzki wzrok. Łatwość, z jaką ludzka wizja przetwarza i interpretuje obrazy, jest naprawdę nieskazitelna. Wizja komputerowa ma na celu przekazanie tej charakterystycznej cechy człowieka na komputery, tak aby komputery rozumiały i analizowały złożone systemy tak samo jak ludzie, a nawet lepiej.

Czym jest głębokie uczenie się?

Głębokie uczenie jest podzbiorem uczenia maszynowego i AI opartym na sztucznych sieciach neuronowych, które dążą do naśladowania funkcjonowania ludzkiego mózgu, tak aby komputer uczył się tego, co przychodzi naturalnie ludziom. Głębokie uczenie dotyczy algorytmów inspirowanych strukturą ludzkiego mózgu, które umożliwiają maszynom uzyskanie pewnego poziomu zrozumienia i wiedzy w taki sam sposób, w jaki ludzki mózg filtruje informacje. Definiuje parametry modelu dla procesu decyzyjnego naśladującego proces rozumienia w ludzkim mózgu. Jest to sposób wnioskowania o danych w uczeniu maszynowym i razem są to jedne z głównych narzędzi współczesnej AI. Początkowo został opracowany jako podejście do uczenia maszynowego, aby poradzić sobie ze złożonymi mapowaniami wejścia-wyjścia. Dziś głębokie uczenie jest najnowocześniejszym systemem wykorzystywanym w wielu branżach do różnych zastosowań.

Różnica między widzeniem komputerowym a głębokim uczeniem

Koncepcja

– Wizja komputerowa to podzbiór uczenia maszynowego, który zajmuje się tym, aby komputery lub maszyny rozumiały ludzkie działania, zachowania i języki podobnie jak ludzie. Chodzi o to, aby maszyny zrozumiały i zinterpretowały świat wizualny tak, aby miały z niego sens i wyciągnęły jakieś znaczące wnioski. Głębokie uczenie jest podzbiorem AI, który stara się naśladować funkcjonowanie ludzkiego mózgu w oparciu o sztuczne sieci neuronowe.

Cel

– Celem wizji komputerowej jest zaprogramowanie komputera do interpretacji informacji wizualnych zawartych w danych obrazowych i wideo w celu nadania lepszego sensu danym cyfrowym. Chodzi o to, aby przetłumaczyć te dane na znaczące spostrzeżenia, wykorzystując informacje kontekstowe dostarczone przez ludzi, aby podejmować lepsze decyzje biznesowe i rozwiązywać złożone problemy. Uczenie głębokie zostało wprowadzone w celu przybliżenia uczenia maszynowego do AI. Algorytmy DL zrewolucjonizowały sposób postępowania z danymi. Celem jest wydobycie cech z surowych danych w oparciu o pojęcie sztucznych sieci neuronowych.

Aplikacje

– Najczęstsze zastosowania wizji komputerowej w świecie rzeczywistym obejmują wykrywanie defektów, etykietowanie obrazów, rozpoznawanie twarzy, wykrywanie obiektów, klasyfikację obrazów, śledzenie obiektów, analizę ruchu, klasyfikację komórek i inne. Topowe zastosowania głębokiego uczenia to samochody samojezdne, przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie wizualne, rozpoznawanie obrazów i mowy, wirtualni asystenci, chatboty, wykrywanie oszustw itp.

Podsumowanie

Uczenie głębokie w krótkim czasie osiągnęło niezwykły postęp w różnych dziedzinach, w szczególności przyniosło rewolucję w społeczności wizji komputerowej, wprowadzając skuteczne rozwiązania problemów, które długo pozostawały nierozwiązane. Widzenie komputerowe to subdziedzina AI, która stara się sprawić, by komputery zrozumiały zawartość danych cyfrowych zawartych w obrazach lub filmach wideo i wydobyły z nich jakiś sens. Deep learning ma na celu przybliżenie uczenia maszynowego o krok do jednego z jego pierwotnych celów, czyli sztucznej inteligencji.

Czy wizja komputerowa jest częścią głębokiego uczenia?

Związek między wizją komputerową a uczeniem maszynowym jest bardzo rozmyty, podobnie jak związek między wizją komputerową a głębokim uczeniem. W krótkim czasie wizja komputerowa wykazała ogromny postęp, a od interpretacji danych optycznych do modelowania obiektów, termin głębokie uczenie zaczął wkradać się do wizji komputerowej, podobnie jak do uczenia maszynowego, AI i innych domen.

Czym jest wizja komputerowa z głębokim uczeniem?



Wiele tradycyjnych aplikacji w wizji komputerowej można rozwiązać poprzez przywołanie metod głębokiego uczenia. Wizja komputerowa stara się prowadzić maszyny i komputery w kierunku zrozumienia zawartości danych cyfrowych, takich jak obrazy lub filmy.

Jaka jest rola wizji komputerowej?

Wizja komputerowa to nauka o tym, że komputer lub maszyny rozumieją ludzkie działania, zachowania i języki podobnie jak ludzie. Wizja komputerowa ma niesamowitą różnorodność zastosowań w świecie rzeczywistym, takich jak autonomiczna jazda, systemy biometryczne, system ochrony pieszych, nadzór wideo, robotyka, diagnostyka medyczna i inne.