Billedegenkendelse vs. Computer Vision: Hvad er forskellen?

I den nuværende kunstig intelligens- og maskinlæringsindustri er “Billedegenkendelse” og “Computer Vision” to af de hotteste trends. Begge disse felter indebærer arbejde med at identificere visuelle karakteristika, hvilket er årsagen til, at disse termer ofte bruges synonymt. Trods nogle ligheder repræsenterer både computer vision og billedegenkendelse forskellige teknologier, begreber og anvendelser.

I denne artikel vil vi sammenligne Computer Vision & Billedegenkendelse ved at dykke ned i deres forskelle, ligheder og de metoder, der anvendes. Så lad os komme i gang.

Hvad er Billedegenkendelse?

Billedegenkendelse er en gren inden for moderne kunstig intelligens, der giver computere mulighed for at identificere eller genkende mønstre eller objekter i digitale billeder. Billedegenkendelse giver computere evnen til at identificere objekter, personer, steder og tekster i ethvert billede.

Det primære formål med at bruge Billedegenkendelse er at klassificere billeder på basis af foruddefinerede mærker og kategorier efter at have analyseret og fortolket den visuelle indhold for at lære meningsfuld information. For eksempel, hvis det implementeres korrekt, kan billedegenkendelsesalgoritmen identificere og mærke hunden i billedet.

Hvordan fungerer Billedegenkendelse?

Fundamentalt bruger en billedegenkendelsesalgoritme generelt maskinlærings- og dybdlæringsmodeller til at identificere objekter ved at analysere hvert enkelt pixel i et billede. Billedegenkendelsesalgoritmen fødes så mange mærkede billeder som muligt for at træne modellen til at genkende objekterne i billederne.

Billedegenkendelsesprocessen består generelt af følgende tre trin.

Indsamling og Data

Det første trin er at indsamle og mærke en dataset med billeder. For eksempel skal et billede med en bil i det mærkes som en “bil”. Generelt er størrelsen af datasettet, desto bedre resultater.

Træning af Neurale Netværk på Datasettet

Når billederne er mærket, fødes de til neurale netværk til træning på billederne. Udviklere foretrækker generelt at bruge Convolutional Neural Networks eller CNN til billedegenkendelse, fordi CNN-modeller kan detektere funktioner uden yderligere menneskelig indput.

Test og Prædiktions

Efter at modellen er trænet på datasettet, fødes den en “Test“-dataset, der indeholder usete billeder for at verificere resultaterne. Modellen vil bruge sine erfaringer fra testdatasettet til at prædiktere objekter eller mønstre, der er til stede i billedet, og forsøge at genkende objektet.

Hvad er Computer Vision?

Computer Vision er en gren inden for moderne kunstig intelligens, der giver computere mulighed for at identificere eller genkende mønstre eller objekter i digitale medier, herunder billeder og videoer. Computer Vision-modeller kan analysere et billede for at genkende eller klassificere et objekt inden for et billede og også reagere på disse objekter.

Det primære formål med en computer vision-model går videre end blot at detektere et objekt inden for et billede; det handler også om at interagere og reagere på objekterne. For eksempel i billedet nedenfor kan computer vision-modellen identificere objektet i rammen (en scooter) og også spore objektets bevægelse inden for rammen.

Hvordan fungerer Computer Vision?

En computer vision-algoritme fungerer på samme måde som en billedegenkendelsesalgoritme, ved at bruge maskinlærings- og dybdlæringsalgoritmer til at detektere objekter i et billede ved at analysere hvert enkelt pixel i et billede. Funktionen af en computer vision-algoritme kan sammenfattes i følgende trin.

Dataindsamling og Forarbejdning

Det første trin er at indsamle en tilstrækkelig mængde data, der kan omfatte billeder, GIF’er, videoer eller live-streams. Dataene behandles derefter for at fjerne støj eller uønskede objekter.

Funktionsextraktion

Træningsdataene fødes derefter til computer vision-modellen til at trække relevante funktioner ud af dataene. Modellen detekterer og lokaliserer derefter objekterne inden for dataene og klassificerer dem i henhold til foruddefinerede mærker eller kategorier.

Semantisk Segmentering og Analyse

Billedet deles derefter op i forskellige dele ved at tilføje semantiske mærker til hvert enkelt pixel. Dataene behandles og analyseres derefter i henhold til opgavens krav.

Billedegenkendelse vs. Computer Vision: Hvordan adskiller de sig?

Selvom både billedegenkendelse og computer vision fungerer på samme grundlæggende princip om at identificere objekter, adskiller de sig i forhold til deres omfang og mål, niveau af dataanalyse og de involverede teknikker. Lad os diskutere hver af dem individuelt.

Omfang og Mål

Det primære formål med billedegenkendelse er at identificere og klassificere objekter eller mønstre inden for et billede. Det primære mål er at detektere eller genkende et objekt inden for et billede. På den anden side sigter computer vision mod at analysere, identificere eller genkende mønstre eller objekter i digitale medier, herunder billeder og videoer. Det primære mål er ikke kun at detektere et objekt inden for rammen, men også at reagere på dem.

Niveau af Analyse

Den mest betydningsfulde forskel mellem billedegenkendelse og dataanalyse er niveauet af analyse. I billedegenkendelse er modellen kun bekymret for at detektere objektet eller mønstret inden for billedet. På den anden side sigter en computer vision-model ikke kun på at detektere objektet, men også på at forstå billedets indhold og identificere den rumlige anordning.

For eksempel i billedet ovenfor kan en billedegenkendelsesmodel kun analysere billedet for at detektere en bold, en bat og et barn i rammen. En computer vision-model kan analysere rammen for at bestemme, om bolden rammer battet, eller om den rammer barnet, eller om den ikke rammer noget som helst.

Kompleksitet

Billedegenkendelsesalgoritmer tenderer generelt til at være enklere end deres computer vision-modstykke. Det skyldes, at billedegenkendelse generelt anvendes til at identificere simple objekter inden for et billede og derfor afhænger af teknikker som dybdlæring og convolutional neurale netværk (CNN) til funktionsextraktion.

Computer vision-modeller er generelt mere komplekse, fordi de detekterer objekter og reagerer på dem, ikke kun i billeder, men også i videoer og live-streams. En computer vision-model er generelt en kombination af teknikker som billedegenkendelse, dybdlæring, mønstergenkendelse, semantisk segmentering og mere.

Billedegenkendelse vs. Computer Vision: Er de ens?

Trods deres forskelle deler både billedegenkendelse og computer vision nogle ligheder, og det ville være sikkert at sige, at billedegenkendelse er en undermængde af computer vision. Det er essentiel at forstå, at begge disse felter er stærkt afhængige af maskinlærings-teknikker og bruger eksisterende modeller, der er trænet på mærkede dataset, til at identificere og detektere objekter inden for billedet eller videoen.

Afsluttende tanker

For at sammenfatte, bruges billedegenkendelse til den specifikke opgave at identificere og detektere objekter inden for et billede. Computer vision tager billedegenkendelse et skridt videre og fortolker visuelle data inden for rammen.