Pildituvastus vs. Arvutinägemine: millised on erinevused?

 Praeguses tehisintellekti ja masinõppe tööstusesKujutise tuvastamine"Ja"Arvuti visioon” on kaks kuumimat trendi. Mõlemad väljad hõlmavad tööd visuaalsete omaduste tuvastamisega, mis on enamasti põhjuseks, et neid termineid kasutatakse sageli vaheldumisi. Vaatamata mõningatele sarnasustele esindavad nii arvutinägemine kui ka pildituvastus erinevaid tehnoloogiaid, kontseptsioone ja rakendusi. 

Selles artiklis võrdleme arvutinägemust ja pildituvastust, süvenedes nende erinevustesse, sarnasustesse ja kasutatud metoodikatesse. Nii et alustame. 

Mis on pildituvastus?

Pildituvastus on kaasaegse tehisintellekti haru, mis võimaldab arvutitel tuvastada või ära tunda digitaalsete piltide mustreid või objekte. Pildituvastus annab arvutitele võimaluse tuvastada mis tahes pildil olevaid objekte, inimesi, kohti ja tekste. 

Kasutamise peamine eesmärk Kujutise tuvastamine on piltide klassifitseerimine eelnevalt määratletud siltide ja kategooriate alusel pärast visuaalse sisu analüüsimist ja tõlgendamist, et saada tähenduslikku teavet. Näiteks kui seda õigesti rakendatakse, saab pildituvastusalgoritm tuvastada ja märgistada pildil oleva koera. 

Kuidas pildituvastus töötab?

Põhimõtteliselt kasutab pildituvastusalgoritm tavaliselt masinõppe- ja süvaõppemudeleid, et tuvastada objekte, analüüsides pildi iga üksikut pikslit. Pildituvastusalgoritmile antakse võimalikult palju sildistatud pilte, et harjutada mudelit piltidel olevaid objekte ära tundma. 

Kujutise tuvastamise protsess koosneb üldiselt kolmest järgmisest etapist. 

Andmete kogumine ja s

Esimene samm on koguda ja piltidega andmestik märgistada. Näiteks pilt, millel on auto, peab olema märgistatud kui “auto”. Üldiselt, mida suurem andmestik, seda paremad tulemused. 

Närvivõrkude koolitamine andmestikul

Kui pildid on märgistatud, suunatakse need piltide treenimiseks närvivõrkudesse. Arendajad eelistavad üldiselt kasutada Konvolutsioonilised närvivõrgud või CNN-i kujutise tuvastamiseks, sest CNN-i mudelid suudavad tuvastada funktsioone ilma täiendava inimsisendita. 

Testimine ja ennustamine

Pärast seda, kui mudel on andmestikul treeninud, antakse sellele "test” andmekogum, mis sisaldab tulemuste kontrollimiseks nähtamatuid pilte. Mudel kasutab katseandmestikust saadud teadmisi, et ennustada pildil olevaid objekte või mustreid ja proovida objekti ära tunda. 

Mis on arvuti nägemine?

Arvuti visioon on kaasaegse tehisintellekti haru, mis võimaldab arvutitel tuvastada või ära tunda mustreid või objekte digitaalses meedias, sealhulgas piltides ja videotes. Arvutinägemise mudelid suudavad pilti analüüsida, et tuvastada või klassifitseerida pildil olev objekt, ja ka neile objektidele reageerida. 

Arvutinägemise mudeli põhieesmärk läheb kaugemale kui lihtsalt objekti tuvastamine pildil, see ka suhtleb ja reageerib objektidele. Näiteks alloleval pildil suudab arvutinägemise mudel tuvastada kaadris oleva objekti (tõukeratta) ning samuti saab see jälgida objekti liikumist kaadris. 

Kuidas arvutinägemine töötab?

Arvutinägemise algoritm töötab täpselt nagu pildituvastusalgoritm, kasutades masinõppe- ja süvaõppe algoritme, et tuvastada pildil olevaid objekte, analüüsides pildil iga üksikut pikslit. Arvutinägemisalgoritmi töö võib kokku võtta järgmiste sammudega. 

Andmete kogumine ja eeltöötlemine

Esimene samm on koguda piisav hulk andmeid, mis võivad sisaldada pilte, GIF-e, videoid või otseülekandeid. Seejärel töödeldakse andmeid müra või soovimatute objektide eemaldamiseks. 

Funktsiooni eraldamine

Treeningandmed suunatakse seejärel arvutinägemismudelisse, et eraldada andmetest asjakohased omadused. Seejärel tuvastab ja lokaliseerib mudel andmetes olevad objektid ning liigitab need eelnevalt määratletud siltide või kategooriate järgi. 

Semantiline segmenteerimine ja analüüs

Pilt on siis Segmenteeritud eri osadeks, lisades igale üksikule pikslile semantilised sildid. Seejärel analüüsitakse ja töödeldakse andmeid vastavalt ülesande nõuetele. 

Pildituvastus v/s arvutinägemine: kuidas need erinevad?

Kuigi nii pildituvastus kui ka arvutinägemine toimivad objektide tuvastamise samadel aluspõhimõtetel, erinevad need oma ulatuse ja eesmärkide, andmete analüüsi taseme ja kasutatavate tehnikate poolest. Arutame igaüks neist eraldi. 

Ulatus ja eesmärgid

Pildituvastuse põhieesmärk on tuvastada ja kategoriseerida pildil olevaid objekte või mustreid. Esmane eesmärk on tuvastada või ära tunda pildil olev objekt. Teisest küljest on arvutinägemise eesmärk analüüsida, tuvastada või ära tunda mustreid või objekte digitaalses meedias, sealhulgas piltides ja videotes. Esmane eesmärk on mitte ainult objekti tuvastamine kaadris, vaid ka neile reageerida.  

Analüüsi tase

Kõige olulisem erinevus pildituvastuse ja andmeanalüüsi vahel on analüüsi tase. Kujutise tuvastamisel tegeleb mudel ainult pildil oleva objekti või mustrite tuvastamisega. Teisest küljest ei ole arvutinägemise mudeli eesmärk mitte ainult objekti tuvastamine, vaid see püüab mõista ka pildi sisu ja tuvastada ruumilise paigutuse. 

Näiteks ülaltoodud pildil võib pildituvastusmudel analüüsida pilti ainult palli, kurika ja lapse tuvastamiseks kaadris. Arvutinägemise mudel võib aga analüüsida raami, et teha kindlaks, kas pall tabab kurikat, kas see tabab last või jätab need kõik mööda. 

Keerukus

Pildituvastusalgoritmid kipuvad üldiselt olema lihtsamad kui nende arvutinägemise kolleegid. Selle põhjuseks on asjaolu, et pildituvastust kasutatakse tavaliselt lihtsate objektide tuvastamiseks pildil ja seetõttu tuginevad nad funktsioonide eraldamiseks sellistele tehnikatele nagu sügavõpe ja konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN). 

Arvutinägemise mudelid on üldiselt keerukamad, kuna need tuvastavad objekte ja reageerivad neile mitte ainult piltidel, vaid ka videotes ja otseülekannetes. Arvutinägemise mudel on üldiselt kombinatsioon sellistest tehnikatest nagu pildituvastus, sügav õppimine, mustrituvastus, semantiline segmenteerimine ja palju muud. 

Pildituvastus vs. Arvutinägemine: kas need on sarnased?

Vaatamata erinevustele jagavad nii pildituvastus kui ka arvutinägemine mõningaid sarnasusi ja seda võib kindlalt öelda pildituvastus on arvutinägemise alamhulk. Oluline on mõista, et mõlemad väljad sõltuvad suuresti masinõppetehnikatest ja kasutavad pildil või videos olevate objektide tuvastamiseks ja tuvastamiseks olemasolevaid mudeleid, mis on koolitatud märgistatud andmestiku põhjal. 

Final Thoughts

Kokkuvõtteks võib öelda, et pildituvastust kasutatakse konkreetseks ülesandeks tuvastada ja tuvastada pildil olevaid objekte. Arvutinägemine viib pildituvastuse sammu edasi ja tõlgendab visuaalseid andmeid kaadris.