Bildegenkjenning Vs. Datamaskinsyn: Hva Er Forskjellene?

I den nåværende kunstig intelligens og maskinlæring industri, er “Bildegenkjenning” og “Datamaskinsyn” to av de heteste trendene. Begge disse feltene innebærer å arbeide med å identifisere visuelle egenskaper, som er grunnen til at disse uttrykkene ofte brukes om hverandre. Til tross for noen likheter, representerer både datamaskinsyn og bildegenkjenning forskjellige teknologier, konsepter og anvendelser.

I denne artikkelen vil vi sammenligne Datamaskinsyn & Bildegenkjenning ved å dykke ned i deres forskjeller, likheter og metodene som brukes. Så la oss starte.

Hva Er Bildegenkjenning?

Bildegenkjenning er en gren i moderne kunstig intelligens som tillater datamaskiner å identifisere eller gjenkjenne mønster eller objekter i digitale bilder. Bildegenkjenning gir datamaskiner evnen til å identifisere objekter, personer, steder og tekst i et bilde.

Hovedmålet med å bruke Bildegenkjenning er å klassifisere bilder basert på forhåndsdefinerte etiketter og kategorier etter å ha analysert og tolket det visuelle innholdet for å lære meningsfulle informasjon. For eksempel, når det implementeres korrekt, kan bildegenkjenning algoritmen identifisere og merke en hund i bildet.

Hvordan Fungerer Bildegenkjenning?

Grundleggende sett bruker en bildegenkjenning algoritme maskinlæring og dyplæring modeller for å identifisere objekter ved å analysere hver enkelt piksel i et bilde. Bildegenkjenning algoritmen får så mange merkte bilder som mulig for å trene modellen til å gjenkjenne objekter i bildene.

Bildegenkjenning prosessen består vanligvis av følgende tre trinn.

Samling Av Data

Det første trinnet er å samle og merke en datasett med bilder. For eksempel, et bilde med en bil i det må merkes som en “bil”. Vanligvis, jo større datasett, jo bedre resultater.

Trening Av Neurale Nettverk På Datasettet

Når bildene er merket, blir de matet til neurale nettverk for trening på bildene. Utviklere foretrekker vanligvis å bruke Convolutional Neural Networks eller CNN for bildegenkjenning fordi CNN-modeller kan detektere egenskaper uten noen ekstra menneskelig innsats.

Testing Og Prediksjon

Etter at modellen er trenet på datasettet, blir den matet en “Test” datasett som inneholder usette bilder for å verifisere resultater. Modellen vil bruke sine læring fra test datasettet til å predikere objekter eller mønster i bildet, og prøve å gjenkjenne objektet.

Hva Er Datamaskinsyn?

Datamaskinsyn er en gren i moderne kunstig intelligens som tillater datamaskiner å identifisere eller gjenkjenne mønster eller objekter i digitale medier, inkludert bilder og videoer. Datamaskinsyn modeller kan analysere et bilde for å gjenkjenne eller klassifisere et objekt i et bilde, og også reagere på disse objektene.

Hovedmålet med en datamaskinsyn modell går lengre enn bare å detektere et objekt i et bilde, det handler også om å analysere og tolke det visuelle innholdet i bildet, og identifisere det romlige arrangementet. For eksempel, i bildet under, kan datamaskinsyn modellen identifisere objektet i rammen (en sparkesykkel), og den kan også spore bevegelsen av objektet i rammen.

Hvordan Fungerer Datamaskinsyn?

En datamaskinsyn algoritme fungerer på samme måte som en bildegenkjenning algoritme, ved å bruke maskinlæring og dyplæring algoritmer for å detektere objekter i et bilde ved å analysere hver enkelt piksel i et bilde. Arbeidet med en datamaskinsyn algoritme kan sammenfattes i følgende trinn.

Datainnsamling Og Forbearbeiding

Det første trinnet er å samle en tilstrekkelig mengde data som kan inkludere bilder, GIF-er, videoer eller live-strømming. Dataene blir deretter forbehandlet for å fjerne støy eller uønskede objekter.

Egenskapsuttrekk

Treningdataene blir deretter matet til datamaskinsyn modellen for å uttrekke relevante egenskaper fra dataene. Modellen detekterer og lokaliserer objektene i dataene, og klassifiserer dem i henhold til forhåndsdefinerte etiketter eller kategorier.

Semantisk Segmentering Og Analyse

Bildet blir deretter segmentert i forskjellige deler ved å legge til semantiske etiketter til hver enkelt piksel. Dataene blir deretter analysert og prosessert i henhold til kravene til oppgaven.

Bildegenkjenning Vs. Datamaskinsyn: Hvordan Forskjeller De Seg?

Til tross for at både bildegenkjenning og datamaskinsyn fungerer på samme grunnleggende prinsipp for å identifisere objekter, forskjeller de seg i forhold til deres omfang, mål og teknikker som brukes. La oss diskutere hver av dem individuelt.

Omfang Og Mål

Hovedmålet med bildegenkjenning er å identifisere og klassifisere objekter eller mønster i et bilde. Hovedmålet er å detektere et objekt i et bilde. På den andre siden, har datamaskinsyn som mål å analysere, identifisere eller gjenkjenne mønster eller objekter i digitale medier, inkludert bilder og videoer. Hovedmålet er ikke bare å detektere et objekt i rammen, men også å reagere på dem.

Nivå Av Analyse

Den mest betydelige forskjellen mellom bildegenkjenning og datamaskinsyn er nivået av analyse. I bildegenkjenning er modellen bare opptatt av å detektere objektet eller mønsteret i bildet. På den andre siden, prøver en datamaskinsyn modell ikke bare å detektere objektet, men også å forstå innholdet i bildet og identifisere det romlige arrangementet.

For eksempel, i bildet over, kan en bildegenkjenning modell bare analysere bildet for å detektere en ball, en balltre og et barn i rammen. En datamaskinsyn modell kan derimot analysere rammen for å bestemme om ballen treffer balltreet, eller om den treffer barnet, eller om den går glipp av alt sammen.

Kompleksitet

Bildegenkjenning algoritmer tenderer vanligvis å være enklere enn deres datamaskinsyn motparter. Det er fordi bildegenkjenning vanligvis brukes til å identifisere enkle objekter i et bilde, og derfor avhenger de av teknikker som dyplæring og convolutional neural networks (CNN) for egenskapsuttrekk.

Datamaskinsyn modeller er vanligvis mer komplekse fordi de detekterer objekter og reagerer på dem, ikke bare i bilder, men også i videoer og live-strømming. En datamaskinsyn modell er vanligvis en kombinasjon av teknikker som bildegenkjenning, dyplæring, mønster gjenkjenning, semantisk segmentering og mer.

Bildegenkjenning Vs. Datamaskinsyn: Er De Like?

Til tross for deres forskjeller, deler både bildegenkjenning og datamaskinsyn noen likheter også, og det ville være trygt å si at bildegenkjenning er en undergruppe av datamaskinsyn. Det er essensielt å forstå at begge disse feltene er tungt avhengige av maskinlæringsteknikker, og de bruker eksisterende modeller trenet på merket datasett for å identifisere og detektere objekter i bildet eller videoen.

Slutt Tanker

For å sammenfatte, brukes bildegenkjenning til den spesifikke oppgaven å identifisere og detektere objekter i et bilde. Datamaskinsyn tar bildegenkjenning et skritt videre og tolker visuelle data i rammen.