Какво е Computer Vision?

Човешкото зрение е сложно красиво и все още не е напълно разбрано. И все пак на планетата има изобилие от форми на живот, всички от които имат сходни визуални системи. Те включват очи за улавяне на светлина, мозъчни рецептори за достъп до нея и визуална кора за нейната обработка. Човешкият мозък обработва визуална информация, като интерпретира околната среда и тази техника за обработка на изображения е изключително превъзходна. Компютърът интерпретира и обработва такива изображения много различно. Computer Vision е интердисциплинарна област на компютърните науки, която се фокусира върху разработването на техники, които да накарат компютрите да обработват, анализират и разбират цифрови изображения, видео или други цифрови входове. Позволява на компютрите да извличат значима информация от изображения и видеоклипове по същия начин, както хората. Идеята е да се имитира как човешкото око може да улавя светлина и цвят в реалния свят и да извлича информация от изображения.

AI или ML за компютърно виждане ли е?

Computer Vision е AI технология, която обучава компютрите да извличат значима информация от цифрови изображения. Той помага на системите да разберат и интерпретират визуалния свят по начин, който може да предизвика подходящи действия. Например, хората могат веднага да разпознаят цвете, както го виждат, защото са имали милион години предимство, за да помогнат да се идентифицира как изглежда цветето, какъв вид е, къде расте и как да различим различните цветя. Но компютрите нямат същото предимство; за компютрите може да изглежда като масивен масив от числа без контекст тук, но данни. Компютърното зрение помага на машините да изпълняват всички тези функции, но за много по -малко време и с помощта на камери и алгоритми.

Какво е машинно обучение?

Това е дигитална ера, в която живеем и седим върху огромни купчини данни, за които нямаме представа. Данните са вездесъщи в технологиите - същата технология, от която сме толкова зависими, от любимите ви телефони до лаптопи, таблети, камери, проследяващи активността, интелигентни часовници и какво ли още не. Данните са навсякъде около нас, но все още не разбираме потенциала им, особено когато става въпрос за трансформиране на данните в смислена информация. Машинното обучение носи обещанието да извлече смислена информация от всички тези данни. ML е приложение на AI, което позволява на машините да се учат от опит, точно както правят хората - да се учат от грешките си и да подобряват предишния опит. ML се състои от проектиране на ефективни и точни алгоритми за прогнозиране.

Имате ли нужда от машинно обучение за компютърно виждане?

През последните няколко години имаше внезапно повишен интерес към разработването на техники за машинно обучение за приложения, базирани на компютърно зрение. Машинното обучение и компютърното зрение се допълват взаимно; CV използва техники за машинно обучение, за да автоматизира придобиването на визуални модели, да трансформира сигнали в символи, да изгради обучаващи се системи за обработка на изображения и да научи кога да приложи какъв алгоритъм във визуална система.

Какъв вид машинно обучение използва компютърното зрение?

Алгоритмите за машинно обучение могат да се прилагат в системите за компютърно зрение поне по два различни начина:

• за подобряване на възприемането на заобикалящата среда с цел идентифициране и класифициране на обекти
• за преодоляване на разликата между вътрешните представи на околната среда и представянето на знанията, необходими за извличане на съответната информация от изображения

В областта на компютърното зрение се използват различни парадигми за машинно обучение, включително концептуални, статистически и невронни мрежи.

Разлика между компютърно виждане и машинно обучение

Технология

- Computer Vision е AI технология, която обучава компютрите да извличат значима информация от цифрови изображения. Той помага на системите да разберат и интерпретират визуалния свят по начина, по който го правят хората. Машинното обучение, от друга страна, е метод за анализ на данни, основан на идеята, че машините могат да се учат от данни, да идентифицират скрити модели в данните и да вземат подходящи решения, без да бъдат изрично програмирани.

Съсредоточете се

- И компютърното зрение, и машинното обучение включват интерпретация на визуални входове за изпълнение на задачи с несравнима скорост и точност, които надхвърлят човешките възможности. Компютърното зрение се стреми да имитира мощните възможности на човешката визуална система, за да научи компютрите да интерпретират визуалния свят. Машинното обучение, от друга страна, се фокусира върху това да накара машините да учат и да действат като хората. Идеята е да се създадат приложения, които автоматично да се учат от опита си, без да бъдат изрично програмирани.

Приложения

- Компютърното зрение сега играе важна роля в няколко различни индустрии за широк спектър от приложения като разпознаване на изображения, тестване на автомобили без шофьор, медицинска диагностика, мониторинг на добитъка, анализ на движението, откриване на маски, класификация на клетки и т.н. Машинното обучение се използва за разпознаване на реч, прогнозиране на трафика, препоръки за продукти, виртуални асистенти, самоуправляващи се автомобили, филтриране на имейли, финансови ключови прозрения, компютърно виждане и др.

Компютърно виждане срещу машинно обучение: Сравнителна таблица

Резюме

Идеята на компютърното зрение е да предостави на компютрите способности за човешко възприятие, така че те да могат по-добре да идентифицират и интерпретират околната среда и да предприемат подходящи действия. Позволява на компютрите да извличат значима информация от изображения и видеоклипове по същия начин, както хората. Компютърното зрение е едно от многото приложения на машинното обучение, което всъщност е клон на AI, който се фокусира върху това машините да се учат и да действат като хора, но за разлика от система, която действа по предварително определен набор от правила, машинното обучение системата се учи от миналия опит и действа, без да е изрично програмирана и с малко или без човешка намеса.