Αναγνώριση εικόνας Vs. Computer Vision: Ποιες είναι οι διαφορές;

 Στην τρέχουσα βιομηχανία τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης, "Αναγνώριση εικόνων", και "Computer Vision” είναι δύο από τις πιο καυτές τάσεις. Και τα δύο αυτά πεδία περιλαμβάνουν εργασία με τον εντοπισμό οπτικών χαρακτηριστικών, που είναι ο λόγος που τις περισσότερες φορές αυτοί οι όροι χρησιμοποιούνται συχνά εναλλακτικά. Παρά ορισμένες ομοιότητες, τόσο η όραση υπολογιστή όσο και η αναγνώριση εικόνας αντιπροσωπεύουν διαφορετικές τεχνολογίες, έννοιες και εφαρμογές. 

Σε αυτό το άρθρο, θα συγκρίνουμε το Computer Vision & Image Recognition εξετάζοντας τις διαφορές, τις ομοιότητες και τις μεθοδολογίες που χρησιμοποιούνται. Ας ξεκινήσουμε λοιπόν. 

Τι είναι η αναγνώριση εικόνας;

Το Image Recognition είναι ένας κλάδος της σύγχρονης τεχνητής νοημοσύνης που επιτρέπει στους υπολογιστές να αναγνωρίζουν ή να αναγνωρίζουν μοτίβα ή αντικείμενα σε ψηφιακές εικόνες. Η Αναγνώριση εικόνας δίνει στους υπολογιστές τη δυνατότητα να αναγνωρίζουν αντικείμενα, άτομα, μέρη και κείμενα σε οποιαδήποτε εικόνα. 

Ο κύριος στόχος της χρήσης Αναγνώριση εικόνων είναι η ταξινόμηση εικόνων βάσει προκαθορισμένων ετικετών και κατηγοριών μετά από ανάλυση και ερμηνεία του οπτικού περιεχομένου για την εκμάθηση ουσιαστικών πληροφοριών. Για παράδειγμα, όταν εφαρμοστεί σωστά, ο αλγόριθμος αναγνώρισης εικόνας μπορεί να αναγνωρίσει και να επισημάνει τον σκύλο στην εικόνα. 

Πώς λειτουργεί η Αναγνώριση Εικόνων;

Ουσιαστικά, ένας αλγόριθμος αναγνώρισης εικόνας χρησιμοποιεί γενικά μοντέλα μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης για να αναγνωρίσει αντικείμενα αναλύοντας κάθε μεμονωμένο εικονοστοιχείο σε μια εικόνα. Ο αλγόριθμος αναγνώρισης εικόνας τροφοδοτεί όσο το δυνατόν περισσότερες ετικέτες εικόνων σε μια προσπάθεια να εκπαιδεύσει το μοντέλο να αναγνωρίζει τα αντικείμενα στις εικόνες. 

Η διαδικασία αναγνώρισης εικόνας περιλαμβάνει γενικά τα ακόλουθα τρία βήματα. 

Συλλογή και s Δεδομένα

Το πρώτο βήμα είναι η συλλογή και η επισήμανση ενός συνόλου δεδομένων με εικόνες. Για παράδειγμα, μια εικόνα με ένα αυτοκίνητο πρέπει να επισημαίνεται ως "αυτοκίνητο". Γενικά, όσο μεγαλύτερο είναι το σύνολο δεδομένων, τόσο καλύτερα τα αποτελέσματα. 

Εκπαίδευση των νευρωνικών δικτύων στο σύνολο δεδομένων

Μόλις επισημανθούν οι εικόνες, θα τροφοδοτηθούν στα νευρωνικά δίκτυα για εκπαίδευση στις εικόνες. Οι προγραμματιστές προτιμούν γενικά να χρησιμοποιούν Συγκεντρωτικά νευρωνικά δίκτυα ή CNN για αναγνώριση εικόνας, επειδή τα μοντέλα CNN είναι ικανά να ανιχνεύουν χαρακτηριστικά χωρίς πρόσθετη ανθρώπινη συμβολή. 

Δοκιμές & Πρόβλεψη

Αφού το μοντέλο εκπαιδευτεί στο σύνολο δεδομένων, τροφοδοτείται με ένα "Δοκιμή" σύνολο δεδομένων που περιέχει απαρατήρητες εικόνες για την επαλήθευση των αποτελεσμάτων. Το μοντέλο θα χρησιμοποιήσει τις γνώσεις του από το σύνολο δεδομένων δοκιμής για να προβλέψει αντικείμενα ή μοτίβα που υπάρχουν στην εικόνα και να προσπαθήσει να αναγνωρίσει το αντικείμενο. 

Τι είναι το Computer Vision;

Computer Vision είναι ένας κλάδος της σύγχρονης τεχνητής νοημοσύνης που επιτρέπει στους υπολογιστές να αναγνωρίζουν ή να αναγνωρίζουν μοτίβα ή αντικείμενα σε ψηφιακά μέσα, συμπεριλαμβανομένων εικόνων και βίντεο. Τα μοντέλα Computer Vision μπορούν να αναλύσουν μια εικόνα για να αναγνωρίσουν ή να ταξινομήσουν ένα αντικείμενο μέσα σε μια εικόνα και επίσης να αντιδράσουν σε αυτά τα αντικείμενα. 

Ο κύριος στόχος ενός μοντέλου όρασης υπολογιστή προχωρά περισσότερο από την απλή ανίχνευση ενός αντικειμένου μέσα σε μια εικόνα, αλλά επίσης αλληλεπιδρά και αντιδρά στα αντικείμενα. Για παράδειγμα, στην παρακάτω εικόνα, το μοντέλο υπολογιστικής όρασης μπορεί να αναγνωρίσει το αντικείμενο στο πλαίσιο (ένα σκούτερ) και μπορεί επίσης να παρακολουθεί την κίνηση του αντικειμένου μέσα στο πλαίσιο. 

Πώς λειτουργεί το Computer Vision;

Ένας αλγόριθμος όρασης υπολογιστή λειτουργεί ακριβώς όπως ένας αλγόριθμος αναγνώρισης εικόνας, χρησιμοποιώντας αλγόριθμους μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης για τον εντοπισμό αντικειμένων σε μια εικόνα αναλύοντας κάθε μεμονωμένο εικονοστοιχείο σε μια εικόνα. Η λειτουργία ενός αλγόριθμου όρασης υπολογιστή μπορεί να συνοψιστεί στα ακόλουθα βήματα. 

Απόκτηση δεδομένων και προεπεξεργασία

Το πρώτο βήμα είναι να συγκεντρώσετε επαρκή ποσότητα δεδομένων που μπορεί να περιλαμβάνει εικόνες, GIF, βίντεο ή ζωντανές ροές. Στη συνέχεια, τα δεδομένα υποβάλλονται σε προεπεξεργασία για την αφαίρεση τυχόν θορύβου ή ανεπιθύμητων αντικειμένων. 

Εξαγωγή χαρακτηριστικών

Τα δεδομένα εκπαίδευσης τροφοδοτούνται στη συνέχεια στο μοντέλο υπολογιστικής όρασης για εξαγωγή σχετικών χαρακτηριστικών από τα δεδομένα. Στη συνέχεια, το μοντέλο εντοπίζει και εντοπίζει τα αντικείμενα μέσα στα δεδομένα και τα ταξινομεί σύμφωνα με προκαθορισμένες ετικέτες ή κατηγορίες. 

Σημασιολογική Τμηματοποίηση & Ανάλυση

Η εικόνα είναι τότε Κατακερματισμένη σε διαφορετικά μέρη προσθέτοντας σημασιολογικές ετικέτες σε κάθε μεμονωμένο pixel. Στη συνέχεια, τα δεδομένα αναλύονται και υποβάλλονται σε επεξεργασία σύμφωνα με τις απαιτήσεις της εργασίας. 

Αναγνώριση εικόνας v/s Computer Vision : Πώς διαφέρουν;

Αν και τόσο η αναγνώριση εικόνας όσο και η όραση υπολογιστή λειτουργούν με την ίδια βασική αρχή αναγνώρισης αντικειμένων, διαφέρουν ως προς το εύρος και τους στόχους τους, το επίπεδο ανάλυσης δεδομένων και τις εμπλεκόμενες τεχνικές. Ας συζητήσουμε το καθένα ξεχωριστά. 

Πεδίο εφαρμογής και στόχοι

Ο κύριος στόχος της αναγνώρισης εικόνας είναι ο εντοπισμός και η κατηγοριοποίηση αντικειμένων ή μοτίβων μέσα σε μια εικόνα. Ο πρωταρχικός στόχος είναι να ανιχνεύσει ή να αναγνωρίσει ένα αντικείμενο μέσα σε μια εικόνα. Από την άλλη πλευρά, η όραση του υπολογιστή στοχεύει στην ανάλυση, τον εντοπισμό ή την αναγνώριση μοτίβων ή αντικειμένων σε ψηφιακά μέσα, συμπεριλαμβανομένων εικόνων και βίντεο. Ο πρωταρχικός στόχος είναι όχι μόνο να ανιχνεύσουμε ένα αντικείμενο μέσα στο πλαίσιο, αλλά και να αντιδράσουμε σε αυτό.  

Επίπεδο Ανάλυσης

Η πιο σημαντική διαφορά μεταξύ αναγνώρισης εικόνας και ανάλυσης δεδομένων είναι το επίπεδο ανάλυσης. Στην αναγνώριση εικόνας, το μοντέλο ασχολείται μόνο με την ανίχνευση του αντικειμένου ή των μοτίβων μέσα στην εικόνα. Από την άλλη πλευρά, ένα μοντέλο υπολογιστικής όρασης δεν στοχεύει μόνο στην ανίχνευση του αντικειμένου, αλλά προσπαθεί επίσης να κατανοήσει το περιεχόμενο της εικόνας και να αναγνωρίσει τη χωρική διάταξη. 

Για παράδειγμα, στην παραπάνω εικόνα, ένα μοντέλο αναγνώρισης εικόνας μπορεί να αναλύσει μόνο την εικόνα για να εντοπίσει μια μπάλα, ένα ρόπαλο και ένα παιδί στο πλαίσιο. Ενώ, ένα μοντέλο όρασης υπολογιστή μπορεί να αναλύσει το πλαίσιο για να προσδιορίσει εάν η μπάλα χτυπά το ρόπαλο ή εάν χτυπά το παιδί ή τα χάνει όλα μαζί. 

Περίπλοκο

Οι αλγόριθμοι αναγνώρισης εικόνας τείνουν γενικά να είναι απλούστεροι από τους αντίστοιχους υπολογιστές όρασης. Είναι επειδή η αναγνώριση εικόνας γενικά αναπτύσσεται για τον εντοπισμό απλών αντικειμένων μέσα σε μια εικόνα, και επομένως βασίζονται σε τεχνικές όπως η βαθιά μάθηση και τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN) για την εξαγωγή χαρακτηριστικών. 

Τα μοντέλα υπολογιστικής όρασης είναι γενικά πιο περίπλοκα επειδή εντοπίζουν αντικείμενα και αντιδρούν σε αυτά όχι μόνο σε εικόνες, αλλά και σε βίντεο και ζωντανές ροές. Ένα μοντέλο όρασης υπολογιστή είναι γενικά ένας συνδυασμός τεχνικών όπως η αναγνώριση εικόνας, η βαθιά μάθηση, η αναγνώριση προτύπων, η σημασιολογική τμηματοποίηση και άλλα. 

Αναγνώριση εικόνας Vs. Computer Vision: Είναι παρόμοια;

Παρά τις διαφορές τους, τόσο η αναγνώριση εικόνας όσο και η όραση υπολογιστή μοιράζονται επίσης ορισμένες ομοιότητες, και θα ήταν ασφαλές να πούμε ότι Η αναγνώριση εικόνας είναι ένα υποσύνολο της όρασης υπολογιστή. Είναι σημαντικό να κατανοήσουμε ότι και τα δύο αυτά πεδία εξαρτώνται σε μεγάλο βαθμό από τεχνικές μηχανικής εκμάθησης και χρησιμοποιούν υπάρχοντα μοντέλα εκπαιδευμένα σε επισημασμένα δεδομένα για τον εντοπισμό και τον εντοπισμό αντικειμένων εντός της εικόνας ή του βίντεο. 

Τελικές Σκέψεις

Για να συνοψίσουμε τα πράγματα, η αναγνώριση εικόνας χρησιμοποιείται για τη συγκεκριμένη εργασία αναγνώρισης και ανίχνευσης αντικειμένων μέσα σε μια εικόνα. Η όραση υπολογιστή προχωρά την αναγνώριση εικόνας ένα βήμα παραπέρα και ερμηνεύει οπτικά δεδομένα μέσα στο κάδρο.