Розпізнавання зображень Vs. Комп’ютерний зір: у чому відмінності?

 У сучасній індустрії штучного інтелекту та машинного навчання «Розпізнавання зображень", І"Комп'ютерне бачення» – два найгарячіші тренди. Обидва ці поля передбачають роботу з визначенням візуальних характеристик, тому ці терміни найчастіше використовуються як синоніми. Незважаючи на певну схожість, і комп’ютерний зір, і розпізнавання зображень представляють різні технології, концепції та застосування. 

У цій статті ми порівняємо комп’ютерне бачення та розпізнавання зображень, досліджуючи їх відмінності, подібності та використані методології. Тож почнемо. 

Що таке розпізнавання зображень?

Розпізнавання зображень — це розділ сучасного штучного інтелекту, який дозволяє комп’ютерам ідентифікувати або розпізнавати візерунки чи об’єкти в цифрових зображеннях. Розпізнавання зображень дає комп’ютерам можливість ідентифікувати об’єкти, людей, місця та тексти на будь-якому зображенні. 

Основна мета використання Розпізнавання зображень полягає в тому, щоб класифікувати зображення на основі попередньо визначених міток і категорій після аналізу та інтерпретації візуального вмісту, щоб отримати значущу інформацію. Наприклад, при правильній реалізації алгоритм розпізнавання зображень може ідентифікувати та позначити собаку на зображенні. 

Як працює розпізнавання зображень?

По суті, алгоритм розпізнавання зображень зазвичай використовує моделі машинного та глибокого навчання для ідентифікації об’єктів шляхом аналізу кожного окремого пікселя на зображенні. Алгоритм розпізнавання зображень передає якомога більше зображень із мітками, намагаючись навчити модель розпізнавати об’єкти на зображеннях. 

Процес розпізнавання зображення зазвичай складається з наступних трьох кроків. 

Збір даних

Перший крок — зібрати та позначити набір даних зображеннями. Наприклад, зображення з автомобілем має бути позначено як «автомобіль». Як правило, чим більший набір даних, тим кращі результати. 

Навчання нейронних мереж на наборі даних

Після того як зображення буде позначено, вони будуть передані в нейронні мережі для навчання на зображеннях. Розробники зазвичай вважають за краще використовувати Конволюційні нейронні мережі або CNN для розпізнавання зображень, оскільки моделі CNN здатні виявляти особливості без будь-якого додаткового людського введення. 

Тестування та прогнозування

Після навчання моделі на наборі даних їй подається «Перевірити»набір даних, який містить небачені зображення для перевірки результатів. Модель використовуватиме свої знання з тестового набору даних, щоб передбачити об’єкти або візерунки, присутні на зображенні, і спробувати розпізнати об’єкт. 

Що таке комп’ютерний зір?

Комп'ютерне бачення це галузь сучасного штучного інтелекту, яка дозволяє комп’ютерам ідентифікувати або розпізнавати шаблони або об’єкти в цифрових носіях, включаючи зображення та відео. Моделі комп’ютерного зору можуть аналізувати зображення, щоб розпізнавати або класифікувати об’єкт на зображенні, а також реагувати на ці об’єкти. 

Основна мета моделі комп’ютерного зору виходить за рамки простого виявлення об’єкта на зображенні, вона також взаємодіє та реагує на об’єкти. Наприклад, на зображенні нижче модель комп’ютерного зору може ідентифікувати об’єкт у кадрі (самокат), а також відстежувати рух об’єкта в кадрі. 

Як працює комп'ютерний зір?

Алгоритм комп’ютерного зору працює так само, як і алгоритм розпізнавання зображень, використовуючи алгоритми машинного та глибокого навчання для виявлення об’єктів на зображенні шляхом аналізу кожного окремого пікселя на зображенні. Роботу алгоритму комп’ютерного зору можна підсумувати наступними кроками. 

Збір та попередня обробка даних

Першим кроком є ​​збір достатньої кількості даних, які можуть включати зображення, GIF-файли, відео або прямі трансляції. Потім дані попередньо обробляються, щоб видалити будь-який шум або небажані об’єкти. 

Видобуток функції

Дані навчання потім передаються в модель комп’ютерного зору, щоб витягти з даних відповідні характеристики. Потім модель виявляє та локалізує об’єкти в даних і класифікує їх відповідно до попередньо визначених міток або категорій. 

Семантична сегментація та аналіз

Зображення тоді сегментований на різні частини, додаючи семантичні мітки до кожного окремого пікселя. Потім дані аналізуються та обробляються відповідно до вимог завдання. 

Розпізнавання зображень проти комп’ютерного бачення: чим вони відрізняються?

Хоча і розпізнавання зображень, і комп’ютерний зір функціонують на тому самому основному принципі ідентифікації об’єктів, вони відрізняються за обсягом і цілями, рівнем аналізу даних і використаними методами. Давайте обговоримо кожен з них окремо. 

Сфера застосування та цілі

Основна мета розпізнавання зображень полягає в ідентифікації та класифікації об’єктів або візерунків на зображенні. Основна мета — виявити або розпізнати об’єкт на зображенні. З іншого боку, комп’ютерний зір спрямований на аналіз, ідентифікацію або розпізнавання шаблонів або об’єктів у цифрових носіях, включаючи зображення та відео. Основна мета — не тільки виявити об’єкт в кадрі, але й відреагувати на нього.  

Рівень аналізу

Найбільш істотною відмінністю між розпізнаванням зображень і аналізом даних є рівень аналізу. У розпізнаванні зображень модель пов’язана лише з виявленням об’єкта або шаблонів на зображенні. З іншого боку, модель комп’ютерного зору не лише спрямована на виявлення об’єкта, але й намагається зрозуміти зміст зображення та визначити його просторове розташування. 

Наприклад, на наведеному вище зображенні модель розпізнавання зображень може аналізувати зображення лише для виявлення м’яча, бити та дитини в кадрі. У той час як модель комп’ютерного зору може проаналізувати кадр, щоб визначити, чи м’яч потрапив у біту, чи потрапив він у дитину, чи промахнувся разом. 

складність

Алгоритми розпізнавання зображень, як правило, простіші, ніж аналоги комп’ютерного зору. Це тому, що розпізнавання зображень, як правило, розгортається для ідентифікації простих об’єктів на зображенні, і тому вони покладаються на такі методи, як глибоке навчання та згорткові нейронні мережі (CNN) для виділення ознак. 

Моделі комп’ютерного зору, як правило, складніші, оскільки вони виявляють об’єкти та реагують на них не лише на зображеннях, але й у відео та прямих трансляціях. Модель комп’ютерного зору – це, як правило, комбінація таких методів, як розпізнавання зображень, глибоке навчання, розпізнавання образів, семантична сегментація тощо. 

Розпізнавання зображень Vs. Комп’ютерний зір: чи схожі вони?

Незважаючи на відмінності, як розпізнавання зображень, так і комп’ютерний зір мають певну схожість, і можна з упевненістю сказати, що розпізнавання зображень є підмножиною комп'ютерного зору. Важливо розуміти, що обидва ці поля значною мірою залежать від методів машинного навчання та використовують існуючі моделі, навчені на позначеному наборі даних, щоб ідентифікувати та виявляти об’єкти на зображенні чи відео. 

Заключні думки

Підсумовуючи, розпізнавання зображень використовується для конкретного завдання ідентифікації та виявлення об’єктів на зображенні. Комп’ютерний зір робить розпізнавання зображень на крок далі та інтерпретує візуальні дані в кадрі.