A gépi tanulás a számítógépes látásban egy olyan összekapcsolt áttörés, amely évtizedek óta táplálja a startup-alapítók, informatikusok és mérnökök kíváncsiságát. Különböző alkalmazási területeket céloz meg a kritikus valós életbeli problémák megoldására, algoritmusát az emberi biológiai látásból kiindulva.
Ezek a valós életbeli problémák tartanak minket sakkban, mivel a számítógépes látás segítségével kíván megoldásokat nyújtani. A számítógépes látás azonban már önmagában is egy összetett terület. Például a használandó algoritmusok bizonyossága már most is óriási kihívást jelent, ahogy a megfelelő számítógépes látásforrások megtalálása is.
Azért, hogy mindezekre a kihívásokra választ kapjunk, először is lássunk egy bevezetést a számítógépes látásról. Ezután értsük meg a számítógépes látás és a gépi tanulás közötti kapcsolatot.
Mi a számítógépes látás?
A számítógépes látás a digitális képek és videók számítógépek segítségével történő megértésének folyamata. Olyan feladatok automatizálására törekszik, amelyeket az emberi látás képes elvégezni. Ez magában foglalja a digitális képek megszerzésének, feldolgozásának, elemzésének és megértésének módszereit, valamint az adatok kinyerését a valós világból az információk előállítása érdekében. Vannak olyan részterületei is, mint a tárgyfelismerés, a videókövetés és a mozgásbecslés, így az orvostudományban, a navigációban és a tárgyak modellezésében is alkalmazhatók.
Egyszerűen fogalmazva, a számítógépes látás egy kamerát használó eszközzel dolgozik, amely képeket vagy videókat készít, majd elemzést végez. A számítógépes látás célja a digitális képek és videók tartalmának megértése. Továbbá, hogy ezekből a képekből és videókból kivonjon valami hasznosat és értelmeset a különböző problémák megoldása érdekében. Ilyen példák például az olyan rendszerek, amelyek képesek ellenőrizni, hogy van-e élelmiszer a hűtőszekrényben, a dísznövények egészségi állapotának ellenőrzése, valamint olyan összetett folyamatok, mint a katasztrófakeresési művelet.
Mi a gépi tanulás?
A gépi tanulás az algoritmusok és statisztikai modellek tanulmányozása, amely a mesterséges intelligencia egyik alcsoportja. A rendszerek arra használják, hogy explicit utasítások nélkül hajtsanak végre egy feladatot, és ehelyett mintákra és következtetésekre támaszkodnak. Így alkalmazható a számítógépes látás, a szoftverfejlesztés és a mintafelismerés területén.
A gépi tanulást a számítógépek végzik, minimális szoftverprogramozói segítséggel. Döntések meghozatalához adatokat használ, és lehetővé teszi, hogy érdekes módon használják a legkülönbözőbb iparágakban. Megkülönböztethetünk felügyelt tanulást, félig felügyelt tanulást és felügyelet nélküli tanulást.
Fókuszáljunk a felügyelt tanulásra.
Felügyelt tanulás
A felügyelt tanulás olyan gépi tanulási feladat, amely minden egyes bemeneti objektumot a kívánt kimeneti értékhez rendel. A számítógépet arra képzik ki, hogy egy objektumot a kívánt kimenethez társítson. A különböző felügyelt tanulási problémákhoz az algoritmusok széles skálája áll rendelkezésre.
A számítógépes látás és a gépi tanulás alkalmazásai az évek során exponenciálisan nőnek, aminek a társadalom az egyedüli haszonélvezője. Ezt a törekvést a technológiai szektor úgynevezett hőseink – a fejlesztők és a vállalkozók, akik együtt dolgoznak e technológiák jellemzőiért rajongva.
A két technológia kombinációja mélyreható tárgyalást igényel.
A gépi tanulás és a számítógépes látás kapcsolata
A technológia soha nem szűnik meg utánozni az emberi agyat, így a mesterséges intelligencia évtizedek óta nagy érdeklődésre tart számot. Hogy bemutassuk ezen áttörések útitervét, beszéljünk a mesterséges intelligencia, a gépi tanulás és a számítógépes látás kapcsolatáról. A mesterséges intelligencia ezeknek a területeknek az ernyője, a gépi tanulás a mesterséges intelligencia egy részhalmaza, ahol a számítógépes látás szintén a gépi tanulás részhalmaza. A számítógépes látás azonban a mesterséges intelligencia közvetlen részhalmazának tekinthető.
A gépi tanulás és a számítógépes látás két olyan terület, amely szorosan kapcsolódik egymáshoz. A gépi tanulás javította a számítógépes látást a felismerés és a követés terén. Hatékony módszereket kínál a számítógépes látásban használt felvételkészítéshez, képfeldolgozáshoz és objektumfókuszáláshoz. A számítógépes látás viszont kiszélesítette a gépi tanulás hatókörét. Ez magában foglal egy digitális képet vagy videót, egy érzékelő eszközt, egy értelmező eszközt és az értelmezési szakaszt. A gépi tanulást a számítógépes látásban az értelmező eszközben és az értelmezési szakaszban használják.
A gépi tanulás relatíve a tágabb terület, és ez az algoritmusokban is megmutatkozik, amelyek más területeken is alkalmazhatók. Erre példa a digitális felvétel elemzése, amely a gépi tanulás elveinek felhasználásával történik. A számítógépes látás viszont elsősorban digitális képekkel és videókkal foglalkozik. Emellett kapcsolatai vannak az információtechnika, a fizika, a neurobiológia és a jelfeldolgozás területeivel is.
A fejlesztők és vállalkozók előtt álló akadály a számítógépes látás és a biológiai látás közötti hatalmas szakadék. A számítógépes látáshoz legszorosabban kapcsolódó területek a képfeldolgozás és a képelemzés. Megérdemelne azonban egy másik érdekes cikket, hogy idézzük a kapcsolatokat és a különbségeket. Emellett a gépi tanulás fő céljának ismeretének hiánya egy adott projektben hatalmas zavaró tényező a vállalkozók körében.
A számítógépes látással kapcsolatos feladatok
A Full Scale-nél csapatunk megszállottja ügyfeleink sikerének. Segítünk Önnek számítógépes látásmérnököket találni, akik segítik vállalkozását az olyan tipikus feladatokban, mint a felismerés és a mozgáselemzés. A gépi tanulásban jártas szakértő mérnökökből álló csapatunk számos módszert képes alkalmazni a digitális képek megszerzésére, feldolgozására és elemzésére a helyes információk előállítása érdekében. Íme néhány számítógépes látással kapcsolatos feladat:
A felismerés a számítógépes látásban
A felismerés a számítógépes látásban a tárgyak felismerését, azonosítását és felderítését foglalja magában. A felismerés néhány speciális feladata az optikai karakterfelismerés, a képkeresés és az arcfelismerés.
Tárgyfelismerés – a digitális képen vagy videón lévő objektumok megtalálását és azonosítását jelenti. Leggyakrabban az arcok felismerésében és felismerésében alkalmazzák. A tárgyfelismerés megközelíthető a gépi tanulás vagy a mélytanulás alkalmazásával.
Gépi tanulási megközelítés – a gépi tanulást alkalmazó tárgyfelismeréshez először meg kell határozni a jellemzőket, mielőtt osztályozni lehetne. Egy gyakori, gépi tanulást alkalmazó megközelítés a skála-invariáns jellemző-transzformáció (SIFT). A SIFT az objektumok kulcspontjait használja, és azokat egy adatbázisban tárolja. Egy kép kategorizálásakor a SIFT ellenőrzi, hogy a kép kulcspontjai megegyeznek-e az adatbázisban találhatóakkal.
Mélytanulásos megközelítés – a mélytanulást alkalmazó objektumfelismerés nem igényel külön meghatározott jellemzőket. A mély tanulást használó általános megközelítések konvolúciós neurális hálózatokon alapulnak. A konvolúciós neurális hálózat a mély neurális hálózatok egyik típusa, amely egy olyan mesterséges neurális hálózat, amely több réteggel rendelkezik a bemenet és a kimenet között. A mesterséges neurális hálózat egy olyan számítástechnikai rendszer, amelyet az agyban található biológiai neurális hálózat ihletett. Ennek legjobb példája az ImageNet. Ez egy objektumfelismerésre tervezett vizuális adatbázis, amelyben a teljesítmény állítólag majdnem hasonló az emberéhez.
Mozgáselemzés
A mozgáselemzés a számítógépes látásban egy digitális videót foglal magában, amelyet feldolgoznak, hogy információt állítsanak elő. Egyszerű feldolgozással érzékelhető egy tárgy mozgása. Az összetettebb feldolgozás időben követi az objektumot, és képes meghatározni a mozgás irányát. Alkalmazásai a mozgásrögzítésben, a sportban és a járáselemzésben vannak.
Mozgásrögzítés – a tárgyak mozgásának rögzítését jelenti. A mozgás azonosításához az ízületek közelében markereket viselnek. Alkalmazásai az animációban, a sportban, a számítógépes látásban és a járáselemzésben vannak. Jellemzően csak a szereplők mozgását rögzítik, a vizuális megjelenést nem veszik figyelembe.
Galadáselemzés – a mozgás és az izmok aktivitásának műszeres vizsgálata. A járásmintázat számszerűsítését és értelmezését foglalja magában. Több, számítógéphez kapcsolt kamerára van szükség. Az alany a test különböző referenciapontjain markereket visel. Ahogy az alany mozog, a számítógép három dimenzióban kiszámítja az egyes markerek pályáját. Alkalmazható a sportbiomechanikában.
A számítógépes látás alkalmazása gépi tanulással
Az út ügyfeleinkkel konzultációval kezdődik, segítséget keresünk, és valós problémákra építünk megoldásokat a számítógépes látás segítségével. Íme néhány alkalmazás, amelyeken dolgozhatunk, miközben szakértőink felmérik a gépi tanulás izgalmas és veszélyes aspektusait.
Videókövetés – egy mozgó tárgy időbeli helymeghatározásának folyamata. Az objektumfelismerést a videókövetés segítésére használják. A videokövetés a sportban is használható. A sportok sok mozgással járnak, és ezek a technológiák ideálisak a játékosok mozgásának követésére.
Autonóm járművek – a számítógépes látást az autonóm járművekben, például az önvezető autóban használják. Az autó tetején elhelyezett kamerák 360 fokos látómezőt biztosítanak, akár 250 méteres hatótávolsággal. A kamerák segítenek a sávkeresésben, az útgörbület becslésében, az akadályok felismerésében, a közlekedési táblák felismerésében és még sok másban. A számítógépes látásnak kell megvalósítania a tárgyak felismerését és osztályozását.
Sport – a számítógépes látást a sportban a közvetítési élmény, a sportolók edzése, az elemzés és értelmezés, valamint a döntéshozatal javítására használják. A sportbiomechanika a sportolók és a sportok kvantitatív tanulmányozása és elemzése. A közvetítések javítása érdekében virtuális jelölések rajzolhatók a pályán vagy a pályán. Ami a sportolók edzését illeti, egy akrobata csontvázmodelljének elkészítése és a tömegközéppont becslése lehetővé teszi a forma és a testtartás javítását. Végül a sportelemzéshez és -értelmezéshez a játékosok élő mérkőzéseken történő követése valós idejű információkat tesz lehetővé.
A számítógépes látás a kosárlabda-analitika eléréséhez szükséges adatok megszerzésére szolgál. Ezeket az analitikákat a játékosok mozgásának nyomon követésével videokövetés és objektumfelismerés segítségével nyerik ki. Mozgáselemzési módszereket is használnak a mozgáskövetés segítésére. Az adatok elemzéséhez konvolúciós neurális hálózatokat használó mélytanulást alkalmaznak.
Vegyük például a Second Spectrumot – az NBA hivatalos pályakövetési partnerét -, ahogyan a szoftverfejlesztési folyamatunkhoz kapcsolódunk. A Second Spectrum nagy adatmennyiséget, gépi tanulást és számítógépes látást használ az elemzésekhez és a sportot értő gépek építéséhez. Optikai nyomkövető adatokat használ, és megállapította, hogy a hárompontosok és a közeli dobások hatékonyabbak, mint a középtávoliak. Az is kiderült, hogy a potenciális lepattanók a kosár közelében csoportosulnak. Ez hasonlít a Full Scale irányított fejlesztési folyamatához. A számítógépes látás szakértői csoportunk vizsgálatokat végez, és széles körben használt algoritmusokat ajánl a megoldások kialakításához, és cserébe segít az Ön vállalkozásának bevételhez jutni.
Hallgassa meg a Startup Hustle Podcast 108. epizódját – Computer Vision
Következtetés
Az AI, a gépi tanulás és a számítógépes látás hangoztatása ellenére egyértelmű volt számunkra, bár pontos, hogy a számítógépes látás még mindig elmarad az emberi biológiai látástól. Ez a valóság, amellyel mind a vállalkozók, mind a fejlesztők szembesülnek. Eltekintve attól a ténytől, hogy az ilyen jellegű vállalkozásokba való bekapcsolódás tetemes költségeket, az általános tanulási algoritmusok korlátait és az erőforrások szűkösségét vezette be.
A Full Scale-nél azonban hiszünk a technológiában és az innovációban, és abban, hogy ezek a dolgok segítenek a jövőbe növekedni. A gépi tanulás és a számítógépes látás területén elkötelezett szakértői gárdánk folyamatos támogatást nyújt, hogy elérje azokat a rendszereket és technológiákat, amelyekre szüksége van ahhoz, hogy SCALE UP az üzletét.
Lépjen kapcsolatba velünk most, és mi bebizonyítjuk, hogy hajlandóak vagyunk megdöbbentően elkötelezni magunkat elkötelezett szolgáltatásaink mellett, és valósítsuk meg az Ön elképzelését!