Обнаружение, распознавание и классификация изображений с помощью машинного обучения
Искусственный интеллект (ИИ) для распознавания, обнаружения и классификации изображений быстро развивается. Сверточные нейронные сети (CNN) играют ключевую роль. В будущем компьютеры будут обрабатывать визуальный контент лучше людей, облегчая задачи, такие как поиск потерянных предметов и улучшение медицинской диагностики.
Искусственный интеллект (ИИ) — одна из самых увлекательных и спорных технологий в современном мире. Одни боятся последствий. Другие не могут дождаться, когда машины с ИИ облегчат многие процессы, включая распознавание изображений. А кто-то сомневается, думая, что ИИ никогда не превзойдет человеческий разум.
Как бы то ни было, разработчики продолжают совершенствовать решения на основе машинного обучения, и ИИ становится все более продвинутым. Но есть одна серьезная проблема — несмотря на эволюцию, ИИ все еще сталкивается с трудностями при обработке изображений. Поэтому распознавание изображений с использованием машинного обучения или ИИ, а также их классификация, сейчас весьма обсуждаемы среди разработчиков.
Эти три направления могут показаться схожими. Хотя каждая из них стремится к одной цели — улучшению способности ИИ понимать визуальный контент, это разные области машинного обучения. Если взглянуть поближе, то можно увидеть важные различия. Однако все три направления должны объединиться, чтобы ИИ действительно смог понять визуальный контент.
Как бы то ни было, разработчики продолжают совершенствовать решения на основе машинного обучения, и ИИ становится все более продвинутым. Но есть одна серьезная проблема — несмотря на эволюцию, ИИ все еще сталкивается с трудностями при обработке изображений. Поэтому распознавание изображений с использованием машинного обучения или ИИ, а также их классификация, сейчас весьма обсуждаемы среди разработчиков.
Эти три направления могут показаться схожими. Хотя каждая из них стремится к одной цели — улучшению способности ИИ понимать визуальный контент, это разные области машинного обучения. Если взглянуть поближе, то можно увидеть важные различия. Однако все три направления должны объединиться, чтобы ИИ действительно смог понять визуальный контент.
Что такое распознавание изображений?
Распознавание изображений или объектов — это компьютерная технология, которая анализирует изображение и определяет объекты на нем. Люди часто путают распознавание изображений с их классификацией. Однако разница довольно очевидна. Если вам нужно классифицировать элементы на изображении, вы используете классификацию. Но если вам нужно просто найти их местоположение, например, выяснить количество объектов на картинке, вам следует использовать распознавание изображений.
Приведем пример. Подумайте о том, как вы ищете ключи среди других вещей на столе. Хотя вы пытаетесь найти один конкретный предмет, вы всё равно сканируете все предметы, и ваш мозг быстро решает, являются ли эти предметы ключами или нет. Именно так работает распознавание изображений.
Эта технология используется не только для поиска нужных объектов. Другая популярная область применения — это обнаружение поддельных изображений. С ее помощью можно отличить оригинальное изображение от фотошопа или подделки. Это очень мощный и востребованный инструмент в современном онлайн-мире.
Приведем пример. Подумайте о том, как вы ищете ключи среди других вещей на столе. Хотя вы пытаетесь найти один конкретный предмет, вы всё равно сканируете все предметы, и ваш мозг быстро решает, являются ли эти предметы ключами или нет. Именно так работает распознавание изображений.
Эта технология используется не только для поиска нужных объектов. Другая популярная область применения — это обнаружение поддельных изображений. С ее помощью можно отличить оригинальное изображение от фотошопа или подделки. Это очень мощный и востребованный инструмент в современном онлайн-мире.
Как ML улучшает распознавание изображений
Эта работа по поиску конкретного объекта среди других — задача, которая для человеческого мозга крайне проста. Мы делаем это постоянно, привыкли к этому процессу. Тем не менее, для компьютеров эта, казалось бы, легкая задача вызывает множество проблем. Поэтому инженеры по всему миру стараются научить искусственный интеллект находить нужные объекты на изображениях. И для разработчиков это нелегкая задача.
Чтобы обучить ИИ распознавать определенные объекты, нужно сначала показать ему эти объекты. Иными словами, следует "накормить" ИИ отмеченными данными — изображениями, содержащими нужные объекты, координаты элементов, их расположение и метки классов. Часто задаваемый вопрос: "Сколько изображений нужно?" Ответ прост: чем больше, тем лучше.
Также следует выбирать изображения с разными расположениями объекта, чтобы во время обучения объекты меняли свои координаты и размеры. Это поможет ИИ понять, что, хотя объекты могут находиться в разных частях изображения и быть как большими, так и маленькими, эти изменения не влияют на их класс.
Как видите, это процесс, требующий много времени, ресурсов и усилий. Но давайте взглянем на позитивную сторону. Искусственный интеллект уже достиг значительных успехов в этой области. С появлением графических процессоров (GPUs) глубокое обучение стало намного быстрее и проще. GPU — это электронная схема, которая позволяет манипулировать памятью и ускорять обработку графики.
Разумеется, распознавание изображений с помощью машинного обучения — это лучший вариант. Обучение единственной глубокой нейронной сети для решения нескольких задач более эффективно, чем обучение нескольких сетей для решения одной изолированной задачи. Таким образом, небольшие части глубокой нейронной сети помогут улучшить её общую производительность.
Когда речь идет о применении глубокого машинного обучения для распознавания изображений, разработчики используют Python и опенсорсные библиотеки, такие как OpenCV для распознавания изображений, Open Detection, Luminoth, ImageAI и прочие. Эти библиотеки упрощают процесс обучения и предлагают готовую к использованию среду. Вам нужно лишь немного изменить код, чтобы адаптировать модель к своим требованиям.
Ведь несмотря на всю сложность и трудоемкость процесса, современные технологии позволяют добиваться потрясающих результатов в области распознавания и классификации изображений. Благодаря усилиям разработчиков и мощным инструментам, ИИ становится всё лучше в понимании визуального контента. Это открывает огромные перспективы для применения этой технологии в самых разных областях нашей жизни, от медицины до безопасности и развлекательной индустрии. В будущем искусственный интеллект будет не только помогать нам решать насущные задачи, но и становится неотъемлемой частью нашего повседневного бытия.
Чтобы обучить ИИ распознавать определенные объекты, нужно сначала показать ему эти объекты. Иными словами, следует "накормить" ИИ отмеченными данными — изображениями, содержащими нужные объекты, координаты элементов, их расположение и метки классов. Часто задаваемый вопрос: "Сколько изображений нужно?" Ответ прост: чем больше, тем лучше.
Также следует выбирать изображения с разными расположениями объекта, чтобы во время обучения объекты меняли свои координаты и размеры. Это поможет ИИ понять, что, хотя объекты могут находиться в разных частях изображения и быть как большими, так и маленькими, эти изменения не влияют на их класс.
Как видите, это процесс, требующий много времени, ресурсов и усилий. Но давайте взглянем на позитивную сторону. Искусственный интеллект уже достиг значительных успехов в этой области. С появлением графических процессоров (GPUs) глубокое обучение стало намного быстрее и проще. GPU — это электронная схема, которая позволяет манипулировать памятью и ускорять обработку графики.
Разумеется, распознавание изображений с помощью машинного обучения — это лучший вариант. Обучение единственной глубокой нейронной сети для решения нескольких задач более эффективно, чем обучение нескольких сетей для решения одной изолированной задачи. Таким образом, небольшие части глубокой нейронной сети помогут улучшить её общую производительность.
Когда речь идет о применении глубокого машинного обучения для распознавания изображений, разработчики используют Python и опенсорсные библиотеки, такие как OpenCV для распознавания изображений, Open Detection, Luminoth, ImageAI и прочие. Эти библиотеки упрощают процесс обучения и предлагают готовую к использованию среду. Вам нужно лишь немного изменить код, чтобы адаптировать модель к своим требованиям.
Ведь несмотря на всю сложность и трудоемкость процесса, современные технологии позволяют добиваться потрясающих результатов в области распознавания и классификации изображений. Благодаря усилиям разработчиков и мощным инструментам, ИИ становится всё лучше в понимании визуального контента. Это открывает огромные перспективы для применения этой технологии в самых разных областях нашей жизни, от медицины до безопасности и развлекательной индустрии. В будущем искусственный интеллект будет не только помогать нам решать насущные задачи, но и становится неотъемлемой частью нашего повседневного бытия.
Что такое классификация изображений
Это процесс маркировки объектов на изображении — разделение их по определённым классам. Например, если попросить Google найти изображения собак, сеть представит вам сотни фотографий, иллюстраций и даже рисунков с собаками. Это более продвинутая версия распознавания изображений — теперь нейронная сеть должна обработать различные изображения с разными объектами, обнаружить их и классифицировать по типу предмета на картинке.
Как научить нейросеть классифицировать изображения?
Существует множество различных методов машинного обучения для классификации и распознавания изображений. Однако, самым лучшим и точным является сверточная нейронная сеть (CNN) — Convolutional Neural Network. Чтобы понять, как она работает, давайте сначала разберемся с понятием свертки. Свертка — это процесс, при котором две функции объединяются, создавая новый продукт. В случае изображений, мы можем представить их в виде матрицы пикселей. Каждый пиксель имеет свое значение, но вместе с другими пикселями они формируют конечный результат — изображение.
Сверточная нейронная сеть применяет фильтры для выявления определенных особенностей на изображении. Работа CNN полностью зависит от типа применяемого фильтра. При применении решений машинного обучения к классификации изображений, необходимо предоставить сети как можно больше различных характеристик. Она будет анализировать их значения во время обучения.
Давайте рассмотрим это более детально. Всякий раз, когда вы проводите пальцем по экрану своего смартфона и этот жест распознается как движение "влево" или "вправо", за этим стоит CNN. Она может определить основные признаки, такие как края и углы, которые указывают на направление движения.
Сверточная нейронная сеть применяет фильтры для выявления определенных особенностей на изображении. Работа CNN полностью зависит от типа применяемого фильтра. При применении решений машинного обучения к классификации изображений, необходимо предоставить сети как можно больше различных характеристик. Она будет анализировать их значения во время обучения.
Давайте рассмотрим это более детально. Всякий раз, когда вы проводите пальцем по экрану своего смартфона и этот жест распознается как движение "влево" или "вправо", за этим стоит CNN. Она может определить основные признаки, такие как края и углы, которые указывают на направление движения.
Каковы лучшие методы машинного обучения для инструментов классификации изображений?
Различные технокомпании предлагают отличные сервисы, позволяющие создать собственную модель за считанные минуты. Например, инструмент для классификации изображений на основе машинного обучения от Amazon называется SageMaker. Он предлагает встроенные алгоритмы, которые разработчики могут использовать для своих нужд. С помощью этого инструмента они могут снизить затраты на разработку и быстро создавать продукты.
Что такое распознавание изображений?
Это сочетание распознавания и классификации изображений. Распознавание изображений — это способность ИИ обнаруживать объект, классифицировать его и распознавать. Последний шаг наиболее близок к человеческому уровню обработки изображений. Лучший пример распознавания изображений — это распознавание лиц, например, для разблокировки вашего смартфона. Сначала система должна обнаружить лицо, затем классифицировать его как человеческое лицо и только после этого определить, принадлежит ли оно владельцу смартфона. Как видите, это довольно сложный процесс.
Многие исследователи публикуют работы, описывающие успешные проекты машинного обучения, связанные с распознаванием изображений, но их реализация все еще остается сложной задачей. Процесс обучения остается прежним: нужно "накормить" нейронную сеть огромным количеством маркированных изображений, чтобы научить ее различать объекты.
Хотя уже существуют удивительные результаты, технологии распознавания изображений все еще находятся на ранних этапах развития. Однако уже сейчас мы видим множество вариантов использования этой технологии. Например, разработчики могут использовать технологии распознавания изображений на основе машинного обучения для обнаружения рака, чтобы улучшить медицинскую диагностику. Пока Google в основном использует эту технологию для предоставления пользователям искомых изображений, ученые могут применять инструменты распознавания изображений, чтобы сделать мир лучше.
Конечно, лучший способ обеспечить эффективную работу ИИ — это использовать современные процессы разработки. Нам повезло, что мы имеем доступ к большому количеству фреймворков и повторно используемых моделей, доступных в онлайн-библиотеках. Создание моделей для глубокого обучения и нейронных сетей с нуля — это чрезвычайно ресурсоемкое занятие, и не каждый компьютерный инженер может справиться с этим процессом самостоятельно. Поэтому, стремясь создать ИИ-систему, способную правильно работать с визуальным контентом, разработчики охотно делятся своими проектами друг с другом.
На данный момент разработчики в основном экспериментируют с различными технологиями, комбинируя разные опенсорсные библиотеки с такими сервисами, как Azure или SageMaker. Но несмотря на то, что этот сектор только делает свои первые шаги, у нас уже есть достаточно успешные примеры. Возьмем, к примеру, компанию Tesla — автомобили способны двигаться в режиме автопилота. Система сканирует окружение и принимает решения на основании того, что "видит". Компания даже утверждает, что режим автопилота безопаснее, так как система может распознавать больше угроз и всегда внимательно следит за происходящим на дороге.
Так почему сейчас так актуально программное обеспечение для распознавания изображений?
В 2024 году технологии, основанные на искусственном интеллекте и глубоком обучении, уже не кажутся чем-то сверхъестественным. Тем не менее, точность распознавания изображений недавно значительно улучшилась, что сделало такие технологии более актуальными и широко распространенными по всему миру. Вот факторы, способствующие увеличению полезности распознавания, обнаружения и классификации изображений:
1. Эффективность глубокого обучения возросла, что позволяет создавать сложные программные решения без больших усилий. За последние 10 лет глубокое обучение стало намного мощнее, благодаря чему.
2. Популярность смартфонов с высококачественными и компактными встроенными камерами и социальных сетей для обмена фотографиями привела к значительному увеличению числа изображений. Согласно отчету MarketsandMarkets, объем мирового рынка распознавания изображений вырастет с 26,2 миллиарда долларов США в 2020 году до 53,0 миллиарда долларов США к 2025 году, при совокупном годовом темпе роста (CAGR) в 15,1% с 2020 по 2025 год.
Многие исследователи публикуют работы, описывающие успешные проекты машинного обучения, связанные с распознаванием изображений, но их реализация все еще остается сложной задачей. Процесс обучения остается прежним: нужно "накормить" нейронную сеть огромным количеством маркированных изображений, чтобы научить ее различать объекты.
Хотя уже существуют удивительные результаты, технологии распознавания изображений все еще находятся на ранних этапах развития. Однако уже сейчас мы видим множество вариантов использования этой технологии. Например, разработчики могут использовать технологии распознавания изображений на основе машинного обучения для обнаружения рака, чтобы улучшить медицинскую диагностику. Пока Google в основном использует эту технологию для предоставления пользователям искомых изображений, ученые могут применять инструменты распознавания изображений, чтобы сделать мир лучше.
Конечно, лучший способ обеспечить эффективную работу ИИ — это использовать современные процессы разработки. Нам повезло, что мы имеем доступ к большому количеству фреймворков и повторно используемых моделей, доступных в онлайн-библиотеках. Создание моделей для глубокого обучения и нейронных сетей с нуля — это чрезвычайно ресурсоемкое занятие, и не каждый компьютерный инженер может справиться с этим процессом самостоятельно. Поэтому, стремясь создать ИИ-систему, способную правильно работать с визуальным контентом, разработчики охотно делятся своими проектами друг с другом.
На данный момент разработчики в основном экспериментируют с различными технологиями, комбинируя разные опенсорсные библиотеки с такими сервисами, как Azure или SageMaker. Но несмотря на то, что этот сектор только делает свои первые шаги, у нас уже есть достаточно успешные примеры. Возьмем, к примеру, компанию Tesla — автомобили способны двигаться в режиме автопилота. Система сканирует окружение и принимает решения на основании того, что "видит". Компания даже утверждает, что режим автопилота безопаснее, так как система может распознавать больше угроз и всегда внимательно следит за происходящим на дороге.
Так почему сейчас так актуально программное обеспечение для распознавания изображений?
В 2024 году технологии, основанные на искусственном интеллекте и глубоком обучении, уже не кажутся чем-то сверхъестественным. Тем не менее, точность распознавания изображений недавно значительно улучшилась, что сделало такие технологии более актуальными и широко распространенными по всему миру. Вот факторы, способствующие увеличению полезности распознавания, обнаружения и классификации изображений:
1. Эффективность глубокого обучения возросла, что позволяет создавать сложные программные решения без больших усилий. За последние 10 лет глубокое обучение стало намного мощнее, благодаря чему.
2. Популярность смартфонов с высококачественными и компактными встроенными камерами и социальных сетей для обмена фотографиями привела к значительному увеличению числа изображений. Согласно отчету MarketsandMarkets, объем мирового рынка распознавания изображений вырастет с 26,2 миллиарда долларов США в 2020 году до 53,0 миллиарда долларов США к 2025 году, при совокупном годовом темпе роста (CAGR) в 15,1% с 2020 по 2025 год.
Заключение
Учитывая, что технологии распознавания, обнаружения и классификации изображений находятся только на начальных этапах своего развития, в ближайшем будущем можно ожидать грандиозных изменений. Представьте себе мир, в котором компьютеры могут обрабатывать визуальный контент лучше, чем люди. Как бы упростилась наша жизнь, если бы ИИ мог находить наши ключи вместо нас, избавляя нас от мучительных поисков и экономя драгоценное время.
Будущее, в котором искусственный интеллект способен не только понимать, что изображено на картинке, но и быстро находить нужные предметы, уже не за горами. В настоящее время эти технологии только развиваются, но уже видны значительные улучшения в их эффективности и точности. Безусловно, это преобразит многие аспекты нашей повседневной жизни.
Будущее, в котором искусственный интеллект способен не только понимать, что изображено на картинке, но и быстро находить нужные предметы, уже не за горами. В настоящее время эти технологии только развиваются, но уже видны значительные улучшения в их эффективности и точности. Безусловно, это преобразит многие аспекты нашей повседневной жизни.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024