Що таке комп'ютерний зір у штучному інтелекті?

Якщо ви коли-небудь розблоковували телефон обличчям, сканували чек або дивилися на камеру самообслуговування, думаючи, чи не оцінює вона ваш авокадо, ви вже стикалися з комп'ютерним зором. Простіше кажучи, комп'ютерний зір у штучному інтелекті — це те, як машини вчаться бачити та розуміти зображення й відео достатньо добре, щоб приймати рішення. Корисно? Безумовно. Іноді дивно? Також так. А іноді трохи моторошно, якщо бути відвертими. У кращому випадку він перетворює безладні пікселі на практичні дії. У гіршому — він здогадується та хитається. Давайте розглянемо це як слід.

Статті, які вам, можливо, буде цікаво прочитати після цієї:

🔗 Що таке упередженість ШІ?
Як упередженість формується в системах ШІ та способи її виявлення та зменшення.

🔗 Що таке прогнозний ШІ?
Як прогнозний ШІ використовує дані для передбачення тенденцій та результатів.

🔗 Хто такий тренер зі ШІ?
Обов'язки, навички та інструменти, що використовуються фахівцями, які навчають ШІ.

🔗 Що таке Google Vertex AI?
Огляд уніфікованої платформи штучного інтелекту Google для створення та розгортання моделей.

Що ж таке комп'ютерний зір у штучному інтелекті? 📸

Комп'ютерний зір у ШІ – це галузь штучного інтелекту, яка навчає комп'ютери інтерпретувати візуальні дані та міркувати про них. Це конвеєр від сирих пікселів до структурованого значення: «це знак зупинки», «це пішоходи», «зварний шов дефектний», «загальна сума рахунку тут». Він охоплює такі завдання, як класифікація, виявлення, сегментація, відстеження, оцінка глибини, оптичне розпізнавання символів (OCR) та багато іншого, об'єднані моделями навчання на основі шаблонів. Формальна галузь охоплює класичну геометрію до сучасного глибокого навчання з практичними посібниками, які можна копіювати та налаштовувати. [1]

Короткий анекдот: уявіть собі пакувальну лінію зі скромною камерою 720p. Легкий детектор виявляє кришки, а простий трекер підтверджує їхню суміщеність протягом п'яти послідовних кадрів, перш ніж дати зелене світло пляшці. Не вигадливо, але дешево, швидко та зменшує кількість повторної роботи.

Що робить комп'ютерний зір у штучному інтелекті корисним? ✅

• Потік сигналів до дії : візуальний вхід стає практичним результатом. Менше панелі інструментів, більше рішень.

• Узагальнення : Маючи правильні дані, одна модель обробляє широке розмаїття зображень. Не ідеально, а іноді й вражаюче добре.

• Використання даних : Камери недорогі та всюди. Зір перетворює цей океан пікселів на корисну інформацію.

• Швидкість : Моделі можуть обробляти кадри в режимі реального часу на скромному обладнанні або майже в режимі реального часу, залежно від завдання та роздільної здатності.

• Композитність : об'єднайте прості кроки в надійні системи: виявлення → відстеження → контроль якості.

• Екосистема : Інструменти, попередньо навчені моделі, бенчмарки та підтримка спільноти — один розлогий базар коду.

Будьмо відвертими, секретний інгредієнт не є секретом: якісні дані, дисциплінована оцінка, ретельне впровадження. Решта — це практика... і, можливо, кава. ☕

Як комп'ютерний зір у штучному інтелекті , в одному розумному конвеєрі 🧪

1. Отримання зображень:
   камери, сканери, дрони, телефони. Ретельно вибирайте тип сенсора, експозицію, об'єктив та частоту кадрів. Попадання сміття тощо.

2. Попередня обробка.
   Зміна розміру, обрізка, нормалізація, усунення розмиття або шуму за потреби. Іноді невелике налаштування контрастності зрушує гори. [4]

3. Мітки та набори даних
   . Обмежувальні рамки, полігони, ключові точки, текстові проміжки. Збалансовані, репрезентативні мітки – або ваша модель засвоює однобокі звички.

4. Моделювання

   • Класифікація : «Яка категорія?»

   • Виявлення : «Де знаходяться об'єкти?»

   • Сегментація : «Які пікселі належать до якого об'єкта?»

   • Ключові точки та поза : «Де знаходяться суглоби або орієнтири?»

   • OCR : «Який текст на зображенні?»

   • Глибина та 3D : «Як далеко все знаходиться?»
     Архітектури різняться, але домінують згорткові мережі та моделі у стилі трансформатора. [1]

5. Навчання:
   Розділення даних, налаштування гіперпараметрів, регуляризація, доповнення. Рання зупинка перед запам'ятовуванням шпалер.

6. Оцінювання.
   Використовуйте відповідні завданням показники, такі як mAP, IoU, F1, CER/WER для OCR. Не вибирайте лише ті, хто відповідає певним критеріям. Порівнюйте справедливо. [3]

7. розгортання
   для цільової області: хмарні пакетні завдання, логічний висновок на пристрої, периферійні сервери. Відстеження дрейфу. Перенавчання, коли світ змінюється.

Глибокі мережі каталізували якісний стрибок, як тільки великі набори даних та обчислювальні технології досягли критичної маси. Такі показники, як випробування ImageNet, зробили цей прогрес помітним – і невпинним. [2]

Основні завдання, які ви насправді використовуватимете (і коли) 🧩

• Класифікація зображень : Одна мітка на зображення. Використовуйте для швидких фільтрів, сортування або оцінки якості.

• Виявлення об'єктів : рамки навколо речей. Запобігання втратам у роздрібній торгівлі, виявлення транспортних засобів, підрахунок диких тварин.

• Сегментація екземплярів : Точні до пікселів силуети для кожного об'єкта. Виробничі дефекти, хірургічні інструменти, агротехнології.

• Семантична сегментація : Клас на піксель без розділення екземплярів. Міські дорожні сцени, земний покрив.

• Виявлення ключових точок та пози : суглоби, орієнтири, риси обличчя. Спортивна аналітика, ергономіка, доповнена реальність (AR).

• Відстеження : Відстеження об'єктів у часі. Логістика, дорожній рух, безпека.

• OCR та штучний інтелект для документів : вилучення тексту та розбір макета. Рахунки-фактури, квитанції, форми.

• Глибина та 3D : Реконструкція з кількох ракурсів або монокулярних сигналів. Робототехніка, доповнена реальність, картографування.

• Візуальні субтитри : короткий виклад сцен природною мовою. Доступність, пошук.

• Моделі зору та мови : мультимодальне мислення, зір з доповненим пошуком інформації, обґрунтоване забезпечення якості.

Атмосфера крихітного корпусу: у магазинах детектор виявляє відсутні обшивки полиць; трекер запобігає подвійному підрахунку товарів під час поповнення запасів персоналом; просте правило направляє низькодостовірні кадри на перевірку людиною. Це невеликий оркестр, який здебільшого тримає лад.

Порівняльна таблиця: інструменти для швидшої доставки 🧰

Трохи дивно навмисно. Так, інтервали дивні — я знаю.

Що впливає на якість комп'ютерного зору в штучному інтелекті 🔧

• Охоплення даних : зміни освітлення, ракурси, фони, граничні випадки. Якщо таке може статися, вкажіть це.

• Якість етикеток : Невідповідні рамки або недбалі полігони саботують карту доступу (mAP). Невеликий контроль якості має велике значення.

• Розумні доповнення : обрізання, поворот, зміна яскравості, додавання штучного шуму. Будьте реалістичними, а не випадковим хаосом.

• Підбір моделі : Використовуйте виявлення там, де воно потрібне — не змушуйте класифікатор вгадувати розташування.

• Метрики, що відповідають впливу : якщо хибнонегативні результати завдають більше шкоди, оптимізуйте приховування. Якщо хибнопозитивні результати завдають більше шкоди, точність понад усе.

• Щільний цикл зворотного зв'язку : реєстрація невдач, перепознака, перенавчання. Промивання, повторення. Трохи нудно, але шалено ефективно.

Для виявлення/сегментації стандартом спільноти є середня точність (Average Precision), усереднена за пороговими значеннями IoU, також відома як mAP у стилі COCO . Знання того, як обчислюються IoU та AP@{0.5:0.95}, запобігає тому, щоб рейтингові рейтинги вражали вас десятковими числами. [3]

Реальні випадки використання, які не є гіпотетичними 🌍

• Роздрібна торгівля : аналітика полиць, запобігання втратам, моніторинг черг, дотримання планограм.

• Виробництво : виявлення поверхневих дефектів, перевірка складання, керування роботом.

• Охорона здоров'я : радіологічне сортування, інструментальне виявлення, сегментація клітин.

• Мобільність : ADAS, дорожні камери, зайнятість паркувальних місць, відстеження мікромобільності.

• Сільське господарство : підрахунок врожаю, виявлення хвороб, готовність до збору врожаю.

• Страхування та фінанси : оцінка збитків, перевірки KYC, ознаки шахрайства.

• Будівництво та енергетика : дотримання вимог безпеки, виявлення витоків, моніторинг корозії.

• Контент і доступність : автоматичні субтитри, модерація, візуальний пошук.

Закономірність, яку ви помітите: замініть ручне сканування автоматичним сортуванням, а потім перейдіть до людей, коли впевненість падає. Не гламурно, але масштабується.

Дані, мітки та важливі показники 📊

• Класифікація : Точність, F1 для дисбалансу.

• Виявлення : mAP за пороговими значеннями IO; перевірка AP та розмірних сегментів для кожного класу. [3]

• Сегментація : mIoU, Dice; також перевірте помилки на рівні екземпляра.

• Відстеження : MOTA, IDF1; якість повторної ідентифікації — мовчазний герой.

• OCR : коефіцієнт помилок символів (CER) та коефіцієнт помилок слів (WER); помилки макета часто переважають.

• Задачі регресії : Глибина або поза використовують абсолютні/відносні помилки (часто на логарифмічних шкалах).

Задокументуйте свій протокол оцінювання, щоб інші могли його відтворити. Це нецікаво, але це дозволяє вам залишатися чесними.

Будувати проти купувати – і де це запустити 🏗️

• Хмара : Найпростіший запуск, чудово підходить для пакетних завдань. Слідкуйте за витратами на вихід.

• Пристрої на периферії : Менша затримка та краща конфіденційність. Вам знадобляться квантування, скорочення та прискорювачі.

• Мобільний на пристрої : Дивовижно, коли підходить. Оптимізуйте моделі та стежте за зарядом батареї.

• Гібрид : Попередній фільтр на межі, важка робота в хмарі. Гарний компроміс.

Набридливо надійний стек: прототипування за допомогою PyTorch, навчання стандартного детектора, експорт в ONNX, прискорення за допомогою OpenVINO/ONNX Runtime та використання OpenCV для попередньої обробки та геометрії (калібрування, гомографія, морфологія). [4]

Ризики, етика та складні моменти, про які варто поговорити ⚖️

Системи машинного зору можуть успадковувати упередженості наборів даних або операційні сліпі зони. Незалежні оцінки (наприклад, NIST FRVT) виміряли демографічні відмінності в коефіцієнтах помилок розпізнавання облич для різних алгоритмів та умов. Це не привід для паніки, але це привід для ретельного тестування, документування обмежень та постійного моніторингу у виробництві. Якщо ви розгортаєте випадки використання, пов'язані з ідентифікацією або безпекою, включіть механізми перевірки та оскарження людиною. Конфіденційність, згода та прозорість не є необов'язковими додатковими функціями. [5]

Короткий план дій, якого ви можете дотримуватися 🗺️

1. Визначте рішення.
   Які дії має виконати система після перегляду зображення? Це запобігає оптимізації показників марнославства.

2. Зберіть невеликий набір даних.
   Почніть із кількох сотень зображень, які відображають ваше реальне середовище. Ретельно підпишіть їх — навіть якщо це ви та три стікери.

3. Виберіть базову модель.
   Оберіть просту магістраль із попередньо навченими вагами. Поки що не ганяйтеся за екзотичними архітектурами. [1]

4. Навчання, ведення журналу, оцінювання
   . Відстеження показників, точок нерозуміння та режимів відмови. Ведення блокнота «дивних випадків» – снігу, відблисків, відблисків, незвичайних шрифтів.

5. Затягніть цикл.
   Додайте жорсткі негативи, виправте дрейф міток, налаштуйте доповнення та переналаштуйте пороги. Невеликі налаштування накопичуються. [3]

6. Розгорніть спрощену версію
   . Квантуйте та експортуйте. Вимірюйте затримку/пропускну здатність у реальному середовищі, а не в іграшковому бенчмарку.

7. Моніторинг та ітерація.
   Збір пропусків запалювання, переназначення, перенавчання. Планування періодичних оцінок, щоб ваша модель не застигла.

Порада професіонала: занотуйте крихітну перешкоду, яку висловив ваш найцинічніший товариш по команді. Якщо він не може знайти в ній дірки, ви, мабуть, готові.

Поширені помилки, яких варто уникати 🧨

• Навчання на чистих студійних зображеннях, розгортання в реальному світі з дощем на об'єктиві.

• Оптимізація для загальної mAP, коли вам дійсно важливий один критичний клас. [3]

• Ігнорування класового дисбалансу, а потім роздуми про те, чому рідкісні події зникають.

• Надмірне доповнення, доки модель не вивчить штучні артефакти.

• Пропускаючи калібрування камери, ви постійно боретеся з помилками перспективи. [4]

• Довіра до цифр таблиці лідерів без точного відтворення налаштувань оцінювання. [2][3]

Джерела, які варто додати до закладок 🔗

Якщо вам подобаються основні матеріали та конспекти курсів, ці матеріали – незамінний матеріал для основ, практики та тестів. Дивіться «Посилання» для отримання посилань: нотатки CS231n, документ з випробуванням ImageNet, документація щодо набору даних/оцінки COCO, документація OpenCV та звіти NIST FRVT. [1][2][3][4][5]

Заключні зауваження - або Занадто довге, не прочитане 🍃

Комп'ютерний зір у штучному інтелекті перетворює пікселі на рішення. Він досягає успіху, коли ви поєднуєте правильне завдання з правильними даними, вимірюєте правильні речі та виконуєте ітерації з незвичайною дисципліною. Інструменти щедрі, бенчмарки публічні, а шлях від прототипу до виробництва напрочуд короткий, якщо ви зосереджуєтесь на кінцевому рішенні. Розберіться з позначеннями, виберіть показники, які відповідають впливу, і дозвольте моделям виконувати важку роботу. А якщо допомагає метафора — уявіть собі це як навчання дуже швидкого, але буквального стажера визначати, що важливо. Ви показуєте приклади, виправляєте помилки та поступово довіряєте йому реальну роботу. Не ідеально, але достатньо близько, щоб бути трансформаційним. 🌟

Посилання

1. CS231n: Глибоке навчання для комп'ютерного зору (конспект курсу) - Стенфордський університет.
   Читати далі

2. Виклик візуального розпізнавання ImageNet у великих масштабах (документ) - Руссаковський та ін.
   читати далі

3. Набір даних та оцінка COCO – Офіційний сайт (визначення завдань та домовленості mAP/IO).
   Читати далі

4. Документація OpenCV (v4.x) - Модулі для попередньої обробки, калібрування, морфології тощо
   читати далі

5. NIST FRVT Частина 3: Демографічні ефекти (NISTIR 8280) - Незалежна оцінка точності розпізнавання облич у різних демографічних групах.
   Читати далі

Знайдіть найновіший штучний інтелект в офіційному магазині помічників зі штучним інтелектом

Про нас