Njohja e imazhit kundër. Vizioni kompjuterik: Cilat janë ndryshimet?

 Në industrinë aktuale të Inteligjencës Artificiale dhe të Mësimit të Makinerisë, "Njohja e imazhit"Dhe"Vizioni i kompjuterit” janë dy nga trendet më të nxehta. Të dyja këto fusha përfshijnë punën me identifikimin e karakteristikave vizuale, gjë që është arsyeja që në shumicën e rasteve këto terma shpesh përdoren në mënyrë të ndërsjellë. Pavarësisht nga disa ngjashmëri, si vizioni kompjuterik ashtu edhe njohja e imazhit përfaqësojnë teknologji, koncepte dhe aplikacione të ndryshme. 

Në këtë artikull, ne do të krahasojmë Vizionin e Kompjuterit dhe Njohjen e Imazhit duke u thelluar në dallimet, ngjashmëritë dhe metodologjitë e tyre të përdorura. Pra, le të fillojmë. 

Çfarë është njohja e imazhit?

Njohja e imazhit është një degë në inteligjencën artificiale moderne që lejon kompjuterët të identifikojnë ose njohin modele ose objekte në imazhet dixhitale. Njohja e imazhit u jep kompjuterëve aftësinë për të identifikuar objekte, njerëz, vende dhe tekste në çdo imazh. 

Qëllimi kryesor i përdorimit Njohja e imazhit është të klasifikoni imazhet në bazë të etiketave dhe kategorive të paracaktuara pas analizimit dhe interpretimit të përmbajtjes vizuale për të mësuar informacion kuptimplotë. Për shembull, kur zbatohet saktë, algoritmi i njohjes së imazhit mund të identifikojë dhe etiketojë qenin në imazh. 

Si funksionon njohja e imazhit?

Në thelb, një algoritëm i njohjes së imazhit në përgjithësi përdor modele të mësimit të makinerive dhe mësimit të thellë për të identifikuar objektet duke analizuar çdo piksel individual në një imazh. Algoritmi i njohjes së imazhit furnizohet me sa më shumë imazhe të etiketuara që të jetë e mundur në një përpjekje për të trajnuar modelin për të njohur objektet në imazhe. 

Procesi i njohjes së imazhit në përgjithësi përfshin tre hapat e mëposhtëm. 

Mbledhja dhe s të dhënat

Hapi i parë është mbledhja dhe etiketimi i një grupi të dhënash me imazhe. Për shembull, një imazh me një makinë në të duhet të etiketohet si "makinë". Në përgjithësi, sa më i madh të dhënat e të dhënave, rezultatet më të mira. 

Trajnimi i rrjeteve nervore në grupin e të dhënave

Pasi imazhet të jenë etiketuar, ato do të futen në rrjetet nervore për trajnim mbi imazhet. Zhvilluesit në përgjithësi preferojnë të përdorin Rrjetet nervore konvolucionale ose CNN për njohjen e imazhit sepse modelet CNN janë të afta të zbulojnë veçori pa ndonjë kontribut shtesë nga njeriu. 

Testimi & Parashikimi

Pasi modeli trajnohet në grupin e të dhënave, ai ushqehet një "Provë” të dhënash që përmban imazhe të padukshme për të verifikuar rezultatet. Modeli do të përdorë mësimet e tij nga grupi i të dhënave testuese për të parashikuar objektet ose modelet e pranishme në imazh dhe do të përpiqet të njohë objektin. 

Çfarë është Computer Vision?

Vizioni i kompjuterit është një degë në inteligjencën artificiale moderne që lejon kompjuterët të identifikojnë ose njohin modele ose objekte në mediat dixhitale, duke përfshirë imazhet dhe videot. Modelet e vizionit kompjuterik mund të analizojnë një imazh për të njohur ose klasifikuar një objekt brenda një imazhi, dhe gjithashtu të reagojnë ndaj atyre objekteve. 

Qëllimi kryesor i një modeli vizioni kompjuterik shkon më tej sesa thjesht zbulimi i një objekti brenda një imazhi, ai gjithashtu ndërvepron dhe reagon ndaj objekteve. Për shembull, në imazhin më poshtë, modeli i vizionit kompjuterik mund të identifikojë objektin në kornizë (një skuter), dhe gjithashtu mund të gjurmojë lëvizjen e objektit brenda kornizës. 

Si funksionon vizioni kompjuterik?

Një algoritëm i vizionit kompjuterik funksionon njësoj si një algoritëm i njohjes së imazhit, duke përdorur algoritme të mësimit të makinerive dhe mësimit të thellë për të zbuluar objektet në një imazh duke analizuar çdo piksel individual në një imazh. Puna e një algoritmi të vizionit kompjuterik mund të përmblidhet në hapat e mëposhtëm. 

Blerja dhe përpunimi i të dhënave

Hapi i parë është mbledhja e një sasie të mjaftueshme të të dhënave që mund të përfshijnë imazhe, GIF, video ose transmetime të drejtpërdrejta. Të dhënat më pas përpunohen paraprakisht për të hequr çdo zhurmë ose objekte të padëshiruara. 

Nxjerrja e veçorive

Të dhënat e trajnimit më pas futen në modelin e vizionit kompjuterik për të nxjerrë veçoritë përkatëse nga të dhënat. Modeli më pas zbulon dhe lokalizon objektet brenda të dhënave dhe i klasifikon ato sipas etiketave ose kategorive të paracaktuara. 

Segmentimi dhe analiza semantike

Imazhi është atëherë segmentuar në pjesë të ndryshme duke shtuar etiketa semantike për çdo piksel individual. Më pas të dhënat analizohen dhe përpunohen sipas kërkesave të detyrës. 

Njohja e imazhit v/s Vizioni i kompjuterit: Si ndryshojnë?

Edhe pse njohja e imazhit dhe vizioni kompjuterik funksionojnë në të njëjtin parim bazë të identifikimit të objekteve, ato ndryshojnë në aspektin e fushëveprimit dhe objektivave, nivelit të analizës së të dhënave dhe teknikave të përfshira. Le të diskutojmë secilën prej tyre veç e veç. 

Fushëveprimi dhe Objektivat

Objektivi kryesor i njohjes së imazhit është identifikimi dhe kategorizimi i objekteve ose modeleve brenda një imazhi. Qëllimi kryesor është zbulimi ose njohja e një objekti brenda një imazhi. Nga ana tjetër, vizioni kompjuterik synon analizimin, identifikimin ose njohjen e modeleve ose objekteve në mediat dixhitale, duke përfshirë imazhet dhe videot. Qëllimi kryesor është jo vetëm të zbuloni një objekt brenda kornizës, por edhe të reagoni ndaj tyre.  

Niveli i Analizës

Dallimi më domethënës midis njohjes së imazhit dhe analizës së të dhënave është niveli i analizës. Në njohjen e imazhit, modeli merret vetëm me zbulimin e objektit ose modeleve brenda imazhit. Nga ana tjetër, një model i vizionit kompjuterik jo vetëm që synon zbulimin e objektit, por gjithashtu përpiqet të kuptojë përmbajtjen e imazhit dhe të identifikojë rregullimin hapësinor. 

Për shembull, në imazhin e mësipërm, një model i njohjes së imazhit mund të analizojë imazhin vetëm për të zbuluar një top, një shkop dhe një fëmijë në kornizë. Ndërsa, një model i vizionit kompjuterik mund të analizojë kornizën për të përcaktuar nëse topi godet shkop, ose nëse godet fëmijën, ose i mungon të gjitha së bashku. 

kompleksitet

Algoritmet e njohjes së imazhit përgjithësisht priren të jenë më të thjeshtë se sa homologët e tyre të vizionit kompjuterik. Kjo është për shkak se njohja e imazhit përdoret përgjithësisht për të identifikuar objekte të thjeshta brenda një imazhi, dhe kështu ata mbështeten në teknika si mësimi i thellë dhe rrjetet nervore konvolucionale (CNN) për nxjerrjen e veçorive. 

Modelet e vizionit kompjuterik janë përgjithësisht më komplekse sepse ato zbulojnë objekte dhe reagojnë ndaj tyre jo vetëm në imazhe, por edhe në video dhe transmetime të drejtpërdrejta. Një model i vizionit kompjuterik është përgjithësisht një kombinim teknikash si njohja e imazhit, mësimi i thellë, njohja e modeleve, segmentimi semantik dhe më shumë. 

Njohja e imazhit kundër. Vizioni kompjuterik: A janë të ngjashëm?

Pavarësisht dallimeve të tyre, njohja e imazhit dhe vizioni kompjuterik ndajnë gjithashtu disa ngjashmëri, dhe do të ishte e sigurt të thuhet se Njohja e imazhit është një nëngrup i vizionit kompjuterik. Është thelbësore të kuptohet se të dyja këto fusha varen shumë nga teknikat e mësimit të makinerive dhe ato përdorin modele ekzistuese të trajnuara në grupin e të dhënave të etiketuara për të identifikuar dhe zbuluar objektet brenda imazhit ose videos. 

Mendime përfundimtare

Për të përmbledhur gjërat, njohja e imazhit përdoret për detyrën specifike të identifikimit dhe zbulimit të objekteve brenda një imazhi. Vizioni kompjuterik e çon njohjen e imazhit një hap më tej dhe interpreton të dhënat vizuale brenda kornizës.