การตระหนักรูปภาพ Vs. การมองเห็นของคอมพิวเตอร์ : อะไรคือความแตกต่าง?

ในอุตสาหกรรมปัจจุบันของปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง “ การรู้จำรูปภาพ ” และ “ การมองเห็นของคอมพิวเตอร์ ” เป็นสองในเทรนด์ที่ร้อนที่สุด ทั้งสองสาขานี้เกี่ยวข้องกับการทำงานกับการระบุลักษณะที่มองเห็นได้ ซึ่งเป็นเหตุผลที่ส่วนใหญ่ของเวลาที่ใช้คำเหล่านี้ทับซ้อนกัน แม้ว่าจะมีความคล้ายคลึงกัน แต่ทั้งการมองเห็นของคอมพิวเตอร์และการรู้จำรูปภาพเป็นตัวแทนของเทคโนโลยีที่แตกต่างกัน ความคิด และการประยุกต์ใช้

ในบทความนี้ เราจะเปรียบเทียบการมองเห็นของคอมพิวเตอร์และการรู้จำรูปภาพโดยการเจาะลึกความแตกต่าง ความคล้ายคลึงกัน และวิธีการที่ใช้ ดังนั้น มาเริ่มกัน

การรู้จำรูปภาพคืออะไร?

การรู้จำรูปภาพเป็นสาขาหนึ่งในปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถระบุหรือรู้จำรูปแบบหรือวัตถุในภาพดิจิทัลได้ การรู้จำรูปภาพให้ความสามารถแก่คอมพิวเตอร์ในการระบุวัตถุ คน ที่ และข้อความในภาพใดๆ

วัตถุประสงค์หลักของการใช้ การรู้จำรูปภาพ คือการจำแนกภาพตามป้ายกำกับและหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าหลังจากวิเคราะห์และตีความเนื้อหาที่มองเห็นได้เพื่อเรียนรู้ข้อมูลที่มีความหมาย สำหรับตัวอย่าง เมื่อใช้การรู้จำรูปภาพที่ถูกต้อง อัลกอริทึมการรู้จำรูปภาพสามารถระบุและป้ายกำกับวัตถุในภาพได้

การรู้จำรูปภาพทำงานอย่างไร?

โดยพื้นฐานแล้ว อัลกอริทึมการรู้จำรูปภาพโดยทั่วไปใช้แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องและแบบจำลองการเรียนรู้ลึกเพื่อระบุวัตถุโดยการวิเคราะห์แต่ละพิกเซลในภาพ อัลกอริทึมการรู้จำรูปภาพจะถูกให้อาหารภาพที่มีป้ายกำกับมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้เพื่อฝึกฝนโมเดลให้สามารถระบุวัตถุในภาพได้

กระบวนการรู้จำรูปภาพโดยทั่วไปประกอบด้วยขั้นตอนต่อไปนี้

การรวบรวมและเตรียมข้อมูล

ขั้นตอนแรกคือการรวบรวมและป้ายกำกับชุดข้อมูลที่มีภาพ ตัวอย่างเช่น ภาพที่มีรถในภาพจะต้องป้ายกำกับว่าเป็น “รถ” โดยทั่วไป ชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นจะให้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

การฝึกอบรมเครือข่ายประสาทเทียมบนชุดข้อมูล

หลังจากที่ภาพถูกป้ายกำกับแล้ว จะถูกป้อนเข้าไปในเครือข่ายประสาทเทียมเพื่อฝึกอบรมบนภาพ นักพัฒนาทั่วไปชอบใช้ เครือข่ายประสาทเทียมแบบโคนโวลูชัน หรือ CNN สำหรับการรู้จำรูปภาพ เนื่องจากโมเดล CNN สามารถตรวจจับคุณลักษณะโดยไม่ต้องมีการป้อนข้อมูลเพิ่มเติมจากมนุษย์

การทดสอบและการทำนาย

หลังจากที่โมเดลฝึกอบรมบนชุดข้อมูลแล้ว จะถูกป้อนเข้าไปใน ” การทดสอบ ” ชุดข้อมูลที่มีภาพที่ไม่เคยเห็นมาก่อนเพื่อยืนยันผลลัพธ์ โมเดลจะใช้ความรู้ที่ได้รับจากชุดข้อมูลการทดสอบเพื่อทำนายวัตถุหรือรูปแบบที่มีอยู่ในภาพ และพยายามระบุวัตถุ

การมองเห็นของคอมพิวเตอร์คืออะไร?

การมองเห็นของคอมพิวเตอร์ เป็นสาขาหนึ่งในปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถระบุหรือรู้จักรูปแบบหรือวัตถุในสื่อดิจิทัล รวมถึงภาพและวิดีโอได้ โมเดลการมองเห็นของคอมพิวเตอร์สามารถวิเคราะห์ภาพเพื่อระบุหรือจำแนกวัตถุในภาพ และยังสามารถตอบสนองต่อวัตถุเหล่านั้นด้วย

วัตถุประสงค์หลักของโมเดลการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ไปไกลกว่าการตรวจจับวัตถุในภาพ มันโต้ตอบและตอบสนองต่อวัตถุในภาพด้วย ตัวอย่างเช่น ในภาพด้านล่าง โมเดลการมองเห็นของคอมพิวเตอร์สามารถระบุวัตถุในเฟรม (รถสเก็ต) และยังสามารถติดตามการเคลื่อนไหวของวัตถุในเฟรมได้

การมองเห็นของคอมพิวเตอร์ทำงานอย่างไร?

อัลกอริทึมการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ทำงานเหมือนกับอัลกอริทึมการรู้จำรูปภาพ โดยใช้แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องและแบบจำลองการเรียนรู้ลึกเพื่อตรวจจับวัตถุโดยการวิเคราะห์แต่ละพิกเซลในภาพ การทำงานของอัลกอริทึมการมองเห็นของคอมพิวเตอร์สามารถสรุปได้ดังนี้

การรวบรวมและเตรียมข้อมูล

ขั้นตอนแรกคือการรวบรวมข้อมูลที่เพียงพอ ซึ่งอาจรวมถึงภาพ GIF วิดีโอ หรือสตรีมสด ข้อมูลจะถูกเตรียมข้อมูลเพื่อลบสิ่งรบกวนหรือวัตถุที่ไม่ต้องการ

การถอนคุณลักษณะ

ข้อมูลฝึกอบรมจะถูกป้อนเข้าไปในโมเดลการมองเห็นของคอมพิวเตอร์เพื่อถอนคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องจากข้อมูล โมเดลจะตรวจจับและระบุวัตถุในข้อมูลและจำแนกตามป้ายกำกับที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

การแบ่งส่วนและวิเคราะห์เชิงความหมาย

ภาพจะถูกแบ่งออกเป็นส่วนต่างๆ โดยการเพิ่มป้ายกำกับเชิงความหมายให้กับพิกเซลแต่ละจุด ข้อมูลจะถูกวิเคราะห์และประมวลผลตามความต้องการของงาน

การรู้จำรูปภาพ v/s การมองเห็นของคอมพิวเตอร์ : มันแตกต่างกันอย่างไร?

แม้ว่าทั้งการรู้จำรูปภาพและการมองเห็นของคอมพิวเตอร์จะทำงานบนหลักการเดียวกันในการระบุวัตถุ แต่ทั้งสองสิ่งนี้แตกต่างกันในแง่ของขอบเขตและวัตถุประสงค์ ระดับการวิเคราะห์ข้อมูล และเทคนิคที่เกี่ยวข้อง มาแบ่งปันสิ่งเหล่านี้กัน

ขอบเขตและวัตถุประสงค์

วัตถุประสงค์หลักของการรู้จำรูปภาพคือการระบุและจำแนกวัตถุหรือรูปแบบในภาพ วัตถุประสงค์หลักคือการตรวจจับวัตถุในภาพ ในทางกลับกัน การมองเห็นของคอมพิวเตอร์มีเป้าหมายที่จะวิเคราะห์ ระบุหรือรู้จักรูปแบบหรือวัตถุในสื่อดิจิทัล รวมถึงภาพและวิดีโอ วัตถุประสงค์หลักคือไม่เพียงแต่ตรวจจับวัตถุในเฟรม แต่ยังตอบสนองต่อวัตถุเหล่านั้นด้วย

ระดับการวิเคราะห์

ความแตกต่างที่สำคัญที่สุดระหว่างการรู้จำรูปภาพและการวิเคราะห์ข้อมูลคือระดับการวิเคราะห์ ในการรู้จำรูปภาพ โมเดลจะเกี่ยวข้องกับการตรวจจับวัตถุหรือรูปแบบในภาพเท่านั้น ในทางกลับกัน โมเดลการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ไม่เพียงแต่ตรวจจับวัตถุเท่านั้น แต่ยังพยายามเข้าใจเนื้อหาของภาพและระบุการเรียงสับเปลี่ยนเชิงพื้นที่

ตัวอย่างเช่น ในภาพด้านบน โมเดลการรู้จำรูปภาพอาจวิเคราะห์ภาพเพื่อตรวจจับลูกบอล ไม้ตีและเด็กในเฟรม ในทางกลับกัน โมเดลการมองเห็นของคอมพิวเตอร์อาจวิเคราะห์เฟรมเพื่อกำหนดว่าลูกบอลตีไม้ตีหรือตีเด็ก หรือพลาดทั้งหมด

ความซับซ้อน

อัลกอริทึมการรู้จำรูปภาพโดยทั่วไปมักจะง่ายกว่าอัลกอริทึมการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ เนื่องจากการรู้จำรูปภาพโดยทั่วไปจะถูกใช้เพื่อระบุวัตถุในภาพที่ง่าย และดังนั้นจึงพึ่งพาเทคนิคเช่นการเรียนรู้ลึกและการเรียนรู้ของเครื่อง

โมเดลการมองเห็นของคอมพิวเตอร์โดยทั่วไปมีความซับซ้อนมากกว่า เนื่องจากสามารถตรวจจับและตอบสนองต่อวัตถุในภาพ วิดีโอและสตรีมสดได้ โมเดลการมองเห็นของคอมพิวเตอร์โดยทั่วไปเป็นการผสมผสานเทคนิคต่างๆ เช่น การรู้จำรูปภาพ การเรียนรู้ลึก การจดจำรูปแบบ การแบ่งส่วนเชิงความหมาย และอื่นๆ

การรู้จำรูปภาพ Vs. การมองเห็นของคอมพิวเตอร์ : มันคล้ายกันหรือไม่?

แม้ว่าจะมีความแตกต่าง แต่ทั้งการรู้จำรูปภาพและการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ยังมีความคล้ายคลึงกัน และสามารถกล่าวได้ว่า การรู้จำรูปภาพเป็นส่วนหนึ่งของการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ มันจำเป็นที่จะต้องเข้าใจว่าทั้งสองสาขานี้พึ่งพาเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องและใช้โมเดลที่มีอยู่ซึ่งได้รับการฝึกอบรมจากชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับเพื่อระบุและตรวจจับวัตถุในภาพหรือวิดีโอ

ข้อสรุปสุดท้าย

เมื่อรวมทุกอย่างเข้าด้วยกัน การรู้จำรูปภาพถูกใช้สำหรับงานเฉพาะในการระบุและตรวจจับวัตถุในภาพ การมองเห็นของคอมพิวเตอร์นำการรู้จำรูปภาพไปสู่ขั้นต่อไปและตีความข้อมูลที่มองเห็นได้ในเฟรม