Bildigenkänning vs. Datorseende: Vad är skillnaderna?

I den nuvarande branschen för artificiell intelligens och maskinlärning är “Bildigenkänning” och “Datorseende” två av de hetaste trenderna. Båda dessa områden handlar om att arbeta med att identifiera visuella egenskaper, vilket är anledningen till att dessa termer ofta används utbytbart. Trots vissa likheter representerar både datorseende och bildigenkänning olika tekniker, begrepp och tillämpningar.

I den här artikeln kommer vi att jämföra Datorseende och Bildigenkänning genom att dyka in i deras skillnader, likheter och metoderna som används. Så låt oss komma igång.

Vad är Bildigenkänning?

Bildigenkänning är en gren inom modern artificiell intelligens som tillåter datorer att identifiera eller känna igen mönster eller föremål i digitala bilder. Bildigenkänning ger datorer förmågan att identifiera föremål, människor, platser och texter i valfri bild.

Det primära målet med att använda Bildigenkänning är att klassificera bilder baserat på fördefinierade etiketter och kategorier efter att ha analyserat och tolkat det visuella innehållet för att lära sig meningsfull information. Till exempel, när det implementeras korrekt, kan bildigenkänningsalgoritmen identifiera och märka hunden i bilden.

Hur fungerar Bildigenkänning?

Grundläggande sett använder en bildigenkänningsalgoritm vanligtvis maskinlärning och djupinlärningsmodeller för att identifiera föremål genom att analysera varje enskild pixel i en bild. Bildigenkänningsalgoritmen matas med så många märkta bilder som möjligt i ett försök att träna modellen att känna igen föremålen i bilderna.

Bildigenkänningsprocessen består vanligtvis av följande tre steg.

Insamling och märkning av data

Det första steget är att samla in och märka en dataset med bilder. Till exempel måste en bild med en bil i den märkas som en “bil”. Vanligtvis är större dataset bättre.

Träning av neuronnätverk på dataset

När bilderna har märkts matas de till neuronnätverken för träning på bilderna. Utvecklare föredrar vanligtvis att använda Konvolutionsneuronnätverk eller CNN för bildigenkänning eftersom CNN-modeller kan upptäcka funktioner utan någon ytterligare mänsklig inmatning.

Testning och förutsägelse

Efter att modellen har tränats på dataset matas den med ett “test”-dataset som innehåller osett bilder för att verifiera resultaten. Modellen kommer att använda sina kunskaper från testdatasetet för att förutsäga föremål eller mönster i bilden och försöka känna igen föremålet.

Vad är Datorseende?

Datorseende är en gren inom modern artificiell intelligens som tillåter datorer att identifiera eller känna igen mönster eller föremål i digitala medier, inklusive bilder och videor. Datorseendemodeller kan analysera en bild för att känna igen eller klassificera ett föremål inom bilden och också reagera på dem.

Det primära målet för en datorseendemodell går längre än att bara upptäcka ett föremål inom en bild, det interagerar också med och reagerar på föremålen. Till exempel, i bilden nedan, kan datorseendemodellen identifiera föremålet i ramen (en skotare) och den kan också spåra föremålets rörelse inom ramen.

Hur fungerar Datorseende?

En datorseendealgoritm fungerar på samma sätt som en bildigenkänningsalgoritm, genom att använda maskinlärning och djupinlärningsalgoritmer för att upptäcka föremål genom att analysera varje enskild pixel i en bild. Funktionen hos en datorseendealgoritm kan sammanfattas i följande steg.

Datainsamling och förbearbetning

Det första steget är att samla in tillräckligt med data som kan inkludera bilder, GIF:ar, videor eller live-strömmar. Datan förbearbetas sedan för att ta bort eventuellt brus eller oönskade föremål.

Funktionsextrahering

Träningsdatan matas sedan till datorseendemodellen för att extrahera relevanta funktioner från datan. Modellen upptäcker och lokaliserar sedan föremålen inom datan och klassificerar dem enligt fördefinierade etiketter eller kategorier.

Semantisk segmentering och analys

Bilden segmenteras sedan i olika delar genom att lägga till semantiska etiketter till varje enskild pixel. Datan analyseras och bearbetas sedan enligt kraven för uppgiften.

Bildigenkänning vs. Datorseende: Hur skiljer de sig?

Även om både bildigenkänning och datorseende fungerar på samma grundläggande princip att identifiera föremål, skiljer de sig åt i termer av deras omfattning och mål, nivå av dataanalys och de tekniker som används. Låt oss diskutera var och en av dem individuellt.

Omfattning och mål

Det primära målet med bildigenkänning är att identifiera och klassificera föremål eller mönster inom en bild. Det primära målet är att upptäcka eller känna igen ett föremål inom en bild. Å andra sidan syftar datorseende till att analysera, identifiera eller känna igen mönster eller föremål i digitala medier, inklusive bilder och videor. Det primära målet är inte bara att upptäcka ett föremål inom ramen, utan också att reagera på dem.

Nivå av analys

Den mest signifikanta skillnaden mellan bildigenkänning och dataanalys är nivån av analys. I bildigenkänning är modellen endast bekymrad över att upptäcka föremålet eller mönstret inom bilden. På andra sidan syftar en datorseendemodell inte bara till att upptäcka föremålet, utan den försöker också förstå innehållet i bilden och identifiera den rumsliga anordningen.

Till exempel, i bilden ovan, kan en bildigenkänningsmodell endast analysera bilden för att upptäcka en boll, en bat och ett barn i ramen. Medan en datorseendemodell kan analysera ramen för att bestämma om bollen träffar batten, eller om den träffar barnet, eller om den missar dem alla.

Komplexitet

Bildigenkänningsalgoritmer tenderar vanligtvis att vara enklare än deras datorseende-motsvarigheter. Det beror på att bildigenkänning vanligtvis distribueras för att identifiera enkla föremål inom en bild och därför förlitar sig på tekniker som djupinlärning och konvolutionsneuronnätverk (CNN) för funktionsextrahering.

Datorseendemodeller är vanligtvis mer komplexa eftersom de upptäcker föremål och reagerar på dem inte bara i bilder, utan också i videor och live-strömmar. En datorseendemodell är vanligtvis en kombination av tekniker som bildigenkänning, djupinlärning, mönsterigenkänning, semantisk segmentering och mer.

Bildigenkänning vs. Datorseende: Är de liknande?

Trots sina skillnader delar både bildigenkänning och datorseende vissa likheter, och det vore säkert att säga att bildigenkänning är en undergrupp till datorseende. Det är viktigt att förstå att båda dessa områden är starkt beroende av maskinlärningstekniker och använder befintliga modeller som tränats på märkt dataset för att identifiera och upptäcka föremål inom bilden eller videon.

Slutliga tankar

Sammanfattningsvis används bildigenkänning för den specifika uppgiften att identifiera och upptäcka föremål inom en bild. Datorseende tar bildigenkänning ett steg längre och tolkar visuell data inom ramen.