Kuvantunnistus vs. Tietokonenäkö: mitkä ovat erot?

 Nykyisessä tekoäly- ja koneoppimisteollisuudessa "Kuvan tunnistus”Ja”Tietokoneen visio” ovat kaksi kuuminta trendiä. Molemmat näistä kentistä sisältävät visuaalisten ominaisuuksien tunnistamisen, mikä on useimmiten syynä, että näitä termejä käytetään usein keskenään. Joistakin yhtäläisyyksistä huolimatta sekä tietokonenäkö että kuvantunnistus edustavat erilaisia ​​tekniikoita, käsitteitä ja sovelluksia. 

Tässä artikkelissa vertaamme tietokonenäköä ja kuvantunnistusta tutkimalla niiden eroja, yhtäläisyyksiä ja käytettyjä menetelmiä. Joten aloitetaan. 

Mikä on kuvan tunnistus?

Kuvantunnistus on nykyaikaisen tekoälyn haara, jonka avulla tietokoneet voivat tunnistaa tai tunnistaa kuvioita tai esineitä digitaalisissa kuvissa. Kuvantunnistus antaa tietokoneille mahdollisuuden tunnistaa esineitä, ihmisiä, paikkoja ja tekstejä missä tahansa kuvassa. 

Käytön päätarkoitus Kuvan tunnistus on luokitella kuvat ennalta määritettyjen tunnisteiden ja luokkien perusteella visuaalisen sisällön analysoinnin ja tulkinnan jälkeen merkityksellisen tiedon oppimiseksi. Esimerkiksi oikein toteutettuina kuvantunnistusalgoritmi voi tunnistaa ja merkitä kuvassa olevan koiran. 

Miten kuvantunnistus toimii?

Pohjimmiltaan kuvantunnistusalgoritmi käyttää yleensä koneoppimis- ja syväoppimismalleja objektien tunnistamiseen analysoimalla kuvan jokaisen yksittäisen pikselin. Kuvantunnistusalgoritmiin syötetään niin monta merkittyä kuvaa kuin mahdollista, jotta mallia yritetään kouluttaa tunnistamaan kuvissa olevat kohteet. 

Kuvantunnistusprosessi käsittää yleensä seuraavat kolme vaihetta. 

Keräys ja s Data

Ensimmäinen vaihe on kerätä ja merkitä tietojoukko kuvilla. Esimerkiksi kuva, jossa on auto, on merkittävä "autoksi". Yleensä mitä suurempi tietojoukko, sitä parempia tuloksia. 

Neuraaliverkkojen koulutus tietojoukossa

Kun kuvat on merkitty, ne syötetään hermoverkkoihin kuvien harjoittelua varten. Kehittäjät käyttävät yleensä mieluummin Neuvontaverkot tai CNN kuvantunnistusta varten, koska CNN-mallit pystyvät havaitsemaan ominaisuuksia ilman ylimääräistä ihmisen syöttöä. 

Testaus ja ennustaminen

Kun malli on harjoitellut tietojoukossa, sille syötetään "Testi” -tietojoukko, joka sisältää näkymättömiä kuvia tulosten tarkistamiseksi. Malli käyttää testitietojoukosta saatuja oppeja ennustaakseen kuvassa olevia esineitä tai kuvioita ja yrittää tunnistaa kohteen. 

Mikä on Computer Vision?

Tietokoneen visio on nykyaikaisen tekoälyn haara, jonka avulla tietokoneet voivat tunnistaa tai tunnistaa kuvioita tai esineitä digitaalisessa mediassa, mukaan lukien kuvat ja videot. Computer Vision -mallit voivat analysoida kuvaa tunnistaakseen tai luokitellakseen kuvan sisällä olevan kohteen ja myös reagoida niihin. 

Tietokonenäkömallin päätavoite menee pidemmälle kuin vain kohteen havaitseminen kuvassa, se on myös vuorovaikutuksessa ja reagoi objektiin. Esimerkiksi alla olevassa kuvassa tietokonenäkömalli voi tunnistaa kehyksessä olevan kohteen (skootterin) ja se voi myös seurata kohteen liikettä kehyksessä. 

Miten Computer Vision toimii?

Tietokonenäköalgoritmi toimii aivan kuten kuvantunnistusalgoritmi, sillä se käyttää koneoppimis- ja syväoppimisalgoritmeja havaitakseen kohteet kuvassa analysoimalla kuvan jokaisen yksittäisen pikselin. Tietokonenäköalgoritmin toiminta voidaan tiivistää seuraaviin vaiheisiin. 

Tietojen hankinta ja esikäsittely

Ensimmäinen askel on kerätä riittävä määrä dataa, joka voi sisältää kuvia, GIF-kuvia, videoita tai live-lähetyksiä. Sen jälkeen tiedot esikäsitellään melun tai ei-toivottujen esineiden poistamiseksi. 

Ominaisuuksien erottaminen

Harjoitusdata syötetään sitten tietokonenäkömalliin relevanttien ominaisuuksien poimimiseksi tiedoista. Sitten malli havaitsee ja lokalisoi datassa olevat kohteet ja luokittelee ne ennalta määritettyjen tunnisteiden tai luokkien mukaan. 

Semanttinen segmentointi ja analyysi

Kuva on sitten segmentoitu eri osiin lisäämällä semanttiset tunnisteet kuhunkin yksittäiseen pikseliin. Sen jälkeen tiedot analysoidaan ja käsitellään tehtävän vaatimusten mukaisesti. 

Kuvantunnistus v/s Computer Vision: miten ne eroavat?

Vaikka sekä kuvantunnistus että tietokonenäkö toimivat samalla objektien tunnistamisen perusperiaatteella, ne eroavat laajuudestaan ​​ja tavoitteistaan, data-analyysin tasosta ja tekniikoista. Keskustellaan jokaisesta niistä erikseen. 

Soveltamisala ja tavoitteet

Kuvantunnistuksen päätavoite on tunnistaa ja luokitella kuvan kohteet tai kuviot. Ensisijainen tavoite on havaita tai tunnistaa esine kuvassa. Toisaalta tietokonenäkö pyrkii analysoimaan, tunnistamaan tai tunnistamaan malleja tai esineitä digitaalisessa mediassa, mukaan lukien kuvat ja videot. Ensisijainen tavoite ei ole vain havaita kehyksen sisällä oleva esine, vaan myös reagoida niihin.  

Analyysin taso

Merkittävin ero kuvantunnistuksen ja data-analyysin välillä on analyysin taso. Kuvantunnistuksessa malli keskittyy vain kohteen tai kuvioiden havaitsemiseen kuvassa. Kääntöpuolella tietokonenäkömalli ei ainoastaan ​​pyri havaitsemaan esinettä, vaan se yrittää myös ymmärtää kuvan sisältöä ja tunnistaa tilajärjestelyn. 

Esimerkiksi yllä olevassa kuvassa kuvantunnistusmalli saattaa vain analysoida kuvan havaitakseen pallon, mailan ja lapsen kehyksestä. Sen sijaan tietokonenäkömalli voi analysoida kehystä määrittääkseen, osuiko pallo mailaan, osuiko se lapseen vai ohittaako ne kaikki yhdessä. 

Monimutkaisuus

Kuvantunnistusalgoritmit ovat yleensä yksinkertaisempia kuin niiden tietokonenäköiset vastineet. Tämä johtuu siitä, että kuvantunnistusta käytetään yleensä yksinkertaisten kohteiden tunnistamiseen kuvan sisällä, ja siksi ne luottavat tekniikoihin, kuten syväoppimiseen ja konvoluutiohermoverkkoihin (CNN) piirteiden poimimiseen. 

Tietokonenäkömallit ovat yleensä monimutkaisempia, koska ne havaitsevat esineitä ja reagoivat niihin paitsi kuvissa, myös videoissa ja suorassa lähetyksessä. Tietokonenäkömalli on yleensä yhdistelmä tekniikoita, kuten kuvantunnistus, syväoppiminen, kuvioiden tunnistus, semanttinen segmentointi ja paljon muuta. 

Kuvantunnistus vs. Tietokonenäkö: ovatko ne samanlaisia?

Eroistaan ​​huolimatta sekä kuvantunnistuksessa että tietokonenäössä on joitain yhtäläisyyksiä, ja olisi turvallista sanoa, että se kuvantunnistus on osa tietokonenäköä. On tärkeää ymmärtää, että nämä molemmat kentät ovat vahvasti riippuvaisia ​​koneoppimistekniikoista ja käyttävät olemassa olevia malleja, jotka on koulutettu tunnistetulle tietojoukolle, tunnistamaan ja havaitsemaan kuvassa tai videossa olevia kohteita. 

Tiivistelmä

Yhteenvetona voidaan todeta, että kuvantunnistusta käytetään tiettyyn tehtävään tunnistaa ja havaita esineitä kuvassa. Tietokonenäkö vie kuvantunnistuksen askeleen pidemmälle ja tulkitsee visuaalista dataa kehyksen sisällä.