Prepoznavanje slike vs. Računalni vid: Koje su razlike?

 U trenutnoj industriji umjetne inteligencije i strojnog učenja, "Prepoznavanje slika"I"računalni vid” dva su najtoplija trenda. Oba ova polja uključuju rad s identifikacijom vizualnih karakteristika, što je razlog što se ti pojmovi većinu vremena često koriste kao sinonimi. Unatoč nekim sličnostima, i računalni vid i prepoznavanje slika predstavljaju različite tehnologije, koncepte i primjene. 

U ovom ćemo članku usporediti računalni vid i prepoznavanje slike udubljujući se u njihove razlike, sličnosti i korištene metodologije. Pa krenimo. 

Što je prepoznavanje slike?

Prepoznavanje slika grana je moderne umjetne inteligencije koja računalima omogućuje identificiranje ili prepoznavanje uzoraka ili objekata u digitalnim slikama. Prepoznavanje slika daje računalima mogućnost prepoznavanja objekata, ljudi, mjesta i tekstova na bilo kojoj slici. 

Glavni cilj korištenja Prepoznavanje slika je klasificirati slike na temelju unaprijed definiranih oznaka i kategorija nakon analize i interpretacije vizualnog sadržaja kako bi se naučile značajne informacije. Na primjer, ako se pravilno implementira, algoritam za prepoznavanje slike može identificirati i označiti psa na slici. 

Kako funkcionira prepoznavanje slike?

U osnovi, algoritam za prepoznavanje slike općenito koristi modele strojnog učenja i dubokog učenja za identifikaciju objekata analizom svakog pojedinačnog piksela na slici. Algoritam za prepoznavanje slike šalje što više označenih slika u pokušaju da osposobi model za prepoznavanje objekata na slikama. 

Proces prepoznavanja slike općenito se sastoji od sljedeća tri koraka. 

Prikupljanje podataka

Prvi korak je skupiti i označiti skup podataka slikama. Na primjer, slika s automobilom mora biti označena kao "auto". Općenito, što je skup podataka veći, rezultati su bolji. 

Uvježbavanje neuronskih mreža na skupu podataka

Nakon što su slike označene, slat će se neuronskim mrežama za obuku na slikama. Programeri uglavnom radije koriste Konvolucionarne neuronske mreže ili CNN za prepoznavanje slike jer CNN modeli mogu detektirati značajke bez ikakvog dodatnog ljudskog unosa. 

Testiranje i predviđanje

Nakon što se model uvježba na skupu podataka, šalje mu se "test” skup podataka koji sadrži neviđene slike za provjeru rezultata. Model će koristiti svoje učenje iz skupa testnih podataka za predviđanje objekata ili uzoraka prisutnih na slici i pokušati prepoznati objekt. 

Što je računalni vid?

računalni vid je grana moderne umjetne inteligencije koja omogućuje računalima identificiranje ili prepoznavanje uzoraka ili objekata u digitalnim medijima, uključujući slike i videozapise. Modeli računalnog vida mogu analizirati sliku kako bi prepoznali ili klasificirali objekt unutar slike, te također reagirali na te objekte. 

Glavni cilj modela računalnog vida ide dalje od pukog otkrivanja objekta unutar slike, on također komunicira i reagira na objekte. Na primjer, na slici ispod, model računalnog vida može identificirati objekt u kadru (skuter), a također može pratiti kretanje objekta unutar okvira. 

Kako funkcionira računalni vid?

Algoritam računalnog vida radi isto kao i algoritam za prepoznavanje slike, koristeći algoritme strojnog učenja i dubokog učenja za otkrivanje objekata na slici analizom svakog pojedinačnog piksela na slici. Rad algoritma računalnog vida može se sažeti u sljedeće korake. 

Nabava i predobrada podataka

Prvi korak je prikupiti dovoljnu količinu podataka koji mogu uključivati ​​slike, GIF-ove, videozapise ili prijenose uživo. Podaci se zatim prethodno obrađuju kako bi se uklonili svi šumovi ili neželjeni objekti. 

Izdvajanje značajke

Podaci o obuci se zatim unose u model računalnog vida kako bi se iz podataka izdvojile relevantne značajke. Model zatim detektira i lokalizira objekte unutar podataka i klasificira ih prema unaprijed definiranim oznakama ili kategorijama. 

Semantička segmentacija i analiza

Slika je tada segmentirano na različite dijelove dodavanjem semantičkih oznaka svakom pojedinačnom pikselu. Podaci se zatim analiziraju i obrađuju prema zahtjevima zadatka. 

Prepoznavanje slike u odnosu na računalni vid: po čemu se razlikuju?

Iako i prepoznavanje slike i računalni vid funkcioniraju na istom osnovnom principu identifikacije objekata, razlikuju se u pogledu opsega i ciljeva, razine analize podataka i uključenih tehnika. Raspravljajmo o svakom od njih pojedinačno. 

Opseg i ciljevi

Glavni cilj prepoznavanja slika je identificirati i kategorizirati objekte ili uzorke unutar slike. Primarni cilj je otkriti ili prepoznati objekt unutar slike. S druge strane, računalni vid ima za cilj analiziranje, identificiranje ili prepoznavanje uzoraka ili objekata u digitalnim medijima, uključujući slike i videozapise. Primarni cilj je ne samo otkriti objekt unutar okvira, već i reagirati na njega.  

Razina analize

Najznačajnija razlika između prepoznavanja slike i analize podataka je razina analize. U prepoznavanju slike, model se bavi samo otkrivanjem objekta ili uzoraka unutar slike. S druge strane, model računalnog vida nije samo usmjeren na otkrivanje objekta, već također pokušava razumjeti sadržaj slike i identificirati prostorni raspored. 

Na primjer, na gornjoj slici, model prepoznavanja slike može samo analizirati sliku kako bi otkrio loptu, palicu i dijete u kadru. S druge strane, model računalnog vida može analizirati okvir kako bi utvrdio je li lopta pogodila palicu, ili je pogodila dijete, ili ih je promašila sve zajedno. 

Složenost

Algoritmi za prepoznavanje slike općenito su jednostavniji od svojih analoga računalnog vida. To je zato što se prepoznavanje slika općenito koristi za identifikaciju jednostavnih objekata unutar slike, pa se oslanjaju na tehnike poput dubokog učenja i konvolucijskih neuronskih mreža (CNN) za izdvajanje značajki. 

Modeli računalnog vida općenito su složeniji jer otkrivaju objekte i reagiraju na njih ne samo u slikama, već iu videozapisima i prijenosima uživo. Model računalnog vida općenito je kombinacija tehnika kao što su prepoznavanje slike, dubinsko učenje, prepoznavanje uzoraka, semantička segmentacija i više. 

Prepoznavanje slike vs. Računalni vid: jesu li slični?

Unatoč njihovim razlikama, i prepoznavanje slike i računalni vid također dijele neke sličnosti, i moglo bi se reći da prepoznavanje slike je podskup računalnog vida. Bitno je razumjeti da se oba ova polja uvelike oslanjaju na tehnike strojnog učenja i da koriste postojeće modele obučene na označenom skupu podataka za prepoznavanje i otkrivanje objekata unutar slike ili videa. 

Final Misli

Ukratko, prepoznavanje slike koristi se za specifičan zadatak identifikacije i otkrivanja objekata unutar slike. Računalni vid ide korak dalje u prepoznavanju slike i interpretira vizualne podatke unutar okvira.