Wat is Computer Vision?
Introductie tot Computer Vision
Computer vision is het boeiende gebied van artificiële intelligentie dat machines in staat wil stellen een beeld te "zien" en visuele informatie zoals een object in een beeld te interpreteren op een manier die lijkt op de menselijke waarneming. Het is de technologie die computers in staat stelt om beelden en video's te begrijpen, en objecten, gezichten en zelfs emoties erin te herkennen.
Dit revolutionaire herkenningsveld heeft zijn wortels in het vroege AI-beeldobjectonderzoek, waar wetenschappers voor het eerst droomden van het bouwen van machines die de menselijke visie zouden kunnen repliceren. Vanaf dit bescheiden begin is het zicht op de computer snel geëvolueerd, onder impuls van de vooruitgang op het gebied van machine learning, rekenkracht en de beschikbaarheid van grote hoeveelheden verwerking van visuele gegevens.
Beeld- en videoherkenning is tegenwoordig een integraal onderdeel van ons digitale leven en maakt code mogelijk voor toepassingen die variëren van gezichtsherkenning op onze smartphones tot zelfrijdende auto's die door complexe omgevingen navigeren.
Het belang van het detecteren van computerbeelden kan niet genoeg worden benadrukt. Het transformeert sectoren en geeft nieuwe vorm aan hoe we omgaan met technologie. Van gezondheidszorg, waar het zicht op computers helpt bij het diagnosticeren en segmenteren van medische beeldvorming, tot fabricage, waar het kwaliteitscontrole en automatisering verbetert, de toepassingen zijn enorm en blijven zich uitbreiden.
Onze toenemende afhankelijkheid van visuele data-analyse op punten, van sociale media-feeds tot bewakingscamera's, heeft computervisie onmisbaar gemaakt voor het verkrijgen van inzichten en het nemen van geïnformeerde beslissingen.
Geschiedenis van computervisie
De wortels van computervisieherkenning gaan terug tot de jaren 1950 en 1960, met vroege pogingen om visuele data-analyse te digitaliseren en uit te voeren. Maar pas na de opkomst van artificiële intelligentie en machine learning in de jaren 70 en 80 begon het vakgebied echt te versnellen.
Onderzoekers begonnen met het ontwikkelen van algoritmen voor beeldherkenning en patroonherkenning, met opmerkelijke doorbraken zoals de Hough-transformatie, die het leren van de detectie van lijnen en objecten in beelden mogelijk maakt. In de jaren 90 werd de Object Image gezichtsherkenningstechnologie geïntroduceerd, een bewijs van de toenemende verfijning van segmentatiealgoritmen voor computerbeelden.
De jaren 2000 en 2010 markeerden een belangrijk keerpunt in het cloudmodel voor video- en beeldherkenning met de komst van classificaties op basis van deep learning. Convolutionaire neurale netwerken (CNN's) zorgden voor een revolutie in objectherkenning, beeldsegmentatie en andere complexe taken, waardoor het zicht van de computer naar nieuwe hoogten werd gestuwd. Dit keerpunt was het moment waarop toepassingen als zelfrijdende auto's en geavanceerde medische beeldvorming werkelijkheid werden.
Vandaag de dag zet Computer Vision de snelle leerevolutie voort, die wordt gevoed door de steeds toenemende rekenkracht en het innovatieve codeonderzoek.
De toepassingen ervan strekken zich uit over verschillende bedrijfstakken, van augmented reality en robotica tot landbouw en beveiliging. Naarmate de technologie zich blijft ontwikkelen, biedt de toekomst van de computervisie onbegrensde mogelijkheden. De belofte is dat deze de manier waarop we met de visuele wereld omgaan en deze begrijpen, zal veranderen.
Hoe werkt Computer Vision
Op een hoog niveau werkt de classificatie van het zicht op cloudcomputers met een reeks essentiële segmentatiecomponenten. In de eerste plaats omvat het verzamelen van beelden het vastleggen van visuele en videogegevens door middel van camera's of andere sensoren. Deze onbewerkte beeldgegevens worden vervolgens voorverwerkt, waardoor de beeldherkenningskwaliteit wordt verbeterd en gereed wordt gemaakt voor analyse.
Het extraheren van functies is de volgende cruciale herkenningsstap, waarbij object learning-algoritmen essentiële patronen en objecten in de afbeelding identificeren, zoals randen, hoeken en structuren. Deze functies fungeren als bouwstenen voor objectherkenning, waarbij het systeem probeert objecten binnen de scène te identificeren en te classificeren.
Ten slotte komt de besluitvorming aan bod, waardoor het systeem de visuele informatie kan interpreteren en op basis van zijn interpretatie passende maatregelen kan nemen.
Vertrouwen op machine learning
Detectie van computerzicht maakt gebruik van verschillende typen machine learning-code om deze taken door middel van classificatie uit te voeren. Bij gecontroleerd leren worden algoritmen getraind op gelabelde gegevenssets, waarbij elke afbeelding wordt gelabeld met het object dat de afbeelding bevat.
Met ongecontroleerd vision learning kunnen algoritmen daarentegen patronen en structuren in gegevensanalyse ontdekken zonder expliciete segmentatielabels. Met "Reinforcement learning", geïnspireerd door hoe dieren leren door middel van beloningen en straffen, kunnen systemen leren door middel van vallen en opstaan, wat het bijzonder nuttig maakt voor taken als game playing en robotica.
Verschil met menselijk gezichtsvermogen
Hoewel de vision code van een cloud-computer ernaar streeft een model te gebruiken om menselijke visie na te bootsen, zijn er fundamentele segmentatieverschillen tussen de twee. Het menselijk gezichtsvermogen is opmerkelijk aanpasbaar, het herkent moeiteloos objecten onder diverse omstandigheden, zelfs als ze gedeeltelijk verborgen zijn of vanuit verschillende hoeken bekeken worden.
Het put ook uit een leven van ervaring en kennis om de wereld te interpreteren. Computer vision wordt weliswaar steeds slimmer, maar worstelt nog steeds met deze nuances. Het is gevoeliger voor variaties in belichting, gezichtspunt en occlusie, en het mist het bredere contextuele begrip dat mensen hebben.
Desalniettemin blijft Computer Vision opmerkelijke classificatiestappen boeken en verlegt het de grenzen van wat een machinemodel kan "zien" en begrijpen. Terwijl we dieper in dit fascinerende veld duiken, zullen we de innerlijke werking ervan, hoe het wordt gebruikt en de uitdagingen en kansen die het presenteert in de komende jaren verkennen.
Kernconcepten en -technieken in Computer Vision
Basisprincipes voor beeldverwerking
In de computervisie begint de beeldherkenningsreis met de gebruikte basisprincipes voor beeld- en videocodeherkenning. Dit houdt het verkrijgen van beelden van verschillende camera's en sensoren in, die fungeren als onze digitale ogen. Onbewerkte afbeeldingen bevatten echter vaak onvolkomenheden zoals ruis of wazigheid.
Voorbewerkingstechnieken voor het zien, zoals ruisonderdrukking, filteren en verbeteren, helpen deze beelden te verfijnen en zorgen ervoor dat ze worden voorbereid voor verdere analyse. Cruciaal voor het begrijpen van afbeeldingen zijn de gebruikte modellen voor het extraheren van functies, het proces van het identificeren van belangrijke elementen zoals randen, hoeken, structuren en andere patronen. Deze functies fungeren als visuele oriëntatiepunten en helpen bij taken zoals objectherkenning en afbeeldingssegmentatie.
Objectherkenning en -detectie
De code van cloud-objectherkenning en -detectiemodellen vormt de kern van het visuele leren van de beeldcomputer. Machine learning-code, zoals neurale netwerken (vooral convolutionaire neurale netwerken of CNN's) en ondersteunende vectormachines (SVM's), hebben dit veld revolutionair veranderd. Deze algoritmen leren objecten te herkennen door grote hoeveelheden gegevens van classificatietraining te analyseren.
Deze gebruikte cloud-gegevensverwerkingscode fungeert als objectvisiedocent en toont de algoritmevoorbeelden van verschillende objecten en de bijbehorende objectlabels.
Het is belangrijk onderscheid te maken tussen objectclassificatie, waarbij een label wordt toegewezen aan een hele afbeelding of video (bijvoorbeeld 'cat'), objectdetectie, waarbij objecten in een afbeelding worden opgespoord en er omsluitende kaders rond worden getekend, en objectsegmentatie, waarbij de precieze grenzen van elk object worden afgebakend.
Soorten segmentatie in Computer Vision
Er zijn verschillende soorten segmentatiemethoden in de computervisie, elk met zijn eigen niveau van detail en complexiteit:
Semantische segmentatie
Bij deze methode wordt een klassenlabel toegewezen aan elke pixel in een afbeelding. In een straatbeeld zouden bijvoorbeeld alle pixels die bij auto's horen, worden aangeduid als "auto" en alle pixels die bij voetgangers horen, als "voetganger".
Instance segmentatie
Instantiesegmentatie is gebaseerd op semantische segmentatie en onderscheidt individuele instanties van objecten binnen dezelfde klasse. Het zou niet alleen alle auto's als "auto" labelen, maar ook onderscheid maken tussen auto 1, auto 2, enzovoort. Dit is belangrijk voor taken zoals het tellen van objecten in een afbeelding.
Panopticasegmentatie
Deze aanpak combineert zowel semantische als exemplaarsegmentatie. Het doel is om een scène volledig te begrijpen door een klassenlabel toe te wijzen aan elke pixel en afzonderlijke instanties van objecten binnen dezelfde klasse te onderscheiden.
Naast deze hoofdtypen zijn er ook andere segmentatiemethoden zoals:
Regionale segmentatie
Dit is gericht op het groeperen van pixels op basis van gedeelde eigenschappen zoals kleur of intensiteit.
Edge-based segmentatie
Hiermee worden grenzen tussen gebieden gedetecteerd op basis van plotselinge wijzigingen in pixelwaarden.
Op grafiek gebaseerde segmentatie
Hiermee wordt een afbeelding als grafiek gemodelleerd en worden grafiekpartitioneringsalgoritmen gebruikt voor segmentering.
De keuze van de segmentatiemethode is afhankelijk van de specifieke toepassing en de vereiste mate van gedetailleerdheid.
Geavanceerde computervisietechnieken
Computer vision-modellen reiken verder dan statische beelden of video's en reiken tot drie dimensies en bewegende beelden. 3D computer vision learning en detectie gaat diepte-inschatting in, maakt point clouds (verzamelingen 3D-punten die objectoppervlakken voorstellen) en Simultant Localization and Mapping (SLAM), waarmee robots en autonome voertuigen door hun omgeving kunnen navigeren.
Analysecode van de videomachine houdt in dat objecten worden bijgehouden terwijl ze door frames worden verplaatst, dat verschillende soorten beweging worden herkend (bijvoorbeeld lopen, rennen) en dat handelingen worden geclassificeerd (bijvoorbeeld een deur openen of zwaaien). Ten slotte zijn er visuele generatieve leermodellen zoals Generative Adversarial Networks (GAN's) ontstaan, waarmee computers volledig nieuwe afbeeldingen en video's kunnen maken die vaak niet te onderscheiden zijn van echte afbeeldingen en video's. Deze geavanceerde technieken verleggen de grenzen van wat mogelijk is in computervisie, met toepassingen variërend van augmented reality tot zelfrijdende auto's.
Voordelen en toepassingen van Computer Vision
Computer vision code, een gebied van artificiële intelligentie, kan bedrijven transformeren door taken te automatiseren die traditioneel de menselijke visie gebruikten. Deze technologie stelt machines in staat om visuele en video-informatie uit de wereld om ons heen te interpreteren en te begrijpen, wat leidt tot talrijke voordelen en toepassingen.
Een belangrijk voordeel van computervisie is de automatisering van taken die eerder handmatig werden uitgevoerd. In de productie worden bijvoorbeeld computervisiesystemen gebruikt om menselijke classificatie in kwaliteitscontroleprocessen te vervangen, waarbij producten veel sneller en consistenter op defecten worden geanalyseerd.
Deze code bespaart niet alleen tijd en middelen, maar verbetert ook de nauwkeurigheid en snelheid, omdat computervisiealgoritmen vaak beter presteren dan mensen bij het identificeren van subtiele gebreken.
Naast automatisering kan computervisie learning ook de veiligheid en beveiliging op verschillende gebieden verbeteren. In de gezondheidszorg speelt computerdetectie een cruciale rol in medische beeldvorming, doordat het artsen helpt bij het diagnosticeren van ziekten door het analyseren van scans en röntgenstralen.
Het kan leiden tot eerdere detectie en effectievere behandelingsplannen. In de automobielsector is computervisiecode ook de ruggengraat van zelfrijdende auto's en hulpsystemen voor bestuurders, waarmee voertuigen hun omgeving kunnen waarnemen, obstakels kunnen detecteren en weloverwogen beslissingen kunnen nemen over classificatie, wat uiteindelijk leidt tot veiliger wegen.
Toepassingen van Computer Vision in verschillende sectoren
Laten we eens nader kijken naar de toepassingen van computervisie in verschillende bedrijfstakken. In productie, kunnen de computerbeelden en de videovisiesystemen voor kwaliteitscontrole worden gebruikt, die tekorten in producten met hoge precisie identificeren. Dit helpt fabrikanten om productstandaarden te handhaven en verspilling tot een minimum te beperken.
Detailhandelaars kunnen computervisiecode gebruiken voor voorraadbeheer, voorraadniveaus bijhouden en schapruimte optimaliseren. Bovendien kunnen klantanalyses op basis van computervisie waardevolle inzichten verschaffen in het gedrag van consumenten, waardoor retailers hun marketingstrategieën kunnen aanpassen.
Computervisie-learningmodellen maakt een revolutie in de landbouw mogelijk door gewasmonitoring en opbrengstclassificatie mogelijk te maken. Drones uitgerust met computer vision-technologie kunnen grote velden onderzoeken en gebieden identificeren die aandacht vereisen, zoals degenen die worden getroffen door plagen of ziekten.
Deze data-analyse kan dan worden gebruikt om irrigatie en bemesting te optimaliseren, wat leidt tot hogere opbrengsten. In de entertainmentsector verbetert computervisie de ervaringen met augmented reality (AR) door digitale inhoud over de echte wereld te verspreiden en immersieve en interactieve toepassingen te creëren.
Uitdagingen en toekomstige trends in Computer Vision
Hoewel het potentieel van gezichtsherkenning in computers enorm is, moeten er ook uitdagingen en ethische problemen worden aangepakt. Het waarborgen van privacy en het verminderen van vooroordelen in algoritmen zijn cruciale overwegingen. Het vertrouwen van de technologie op leren door middel van enorme, gelabelde datasets levert ook uitdagingen op in termen van gebruikte gegevensverzameling en aantekening.
Naar de toekomst toe zal de computervisiecode zich naar verwachting in verschillende belangrijke classificatierichtingen ontwikkelen. De ontwikkeling van Explainable AI (XAI) heeft tot doel computervisiealgoritmen transparanter en begrijpelijker te maken, vertrouwen op te bouwen en adoptie te vergemakkelijken.
Integratie met andere technologieën, zoals het Internet of Things (IoT) en edge computing, maakt realtime machineanalyse en besluitvorming mogelijk op het moment dat gegevens worden verzameld.
Nieuwe hardware, waaronder gespecialiseerde AI-chips en sensoren, zal de mogelijkheden van de gebruikte computerbeeldherkenningssystemen verder versnellen. Het is echter belangrijk om rekening te houden met de potentiële impact op de maatschappij en de beroepsbevolking, omdat automatisering bepaalde banen kan verplaatsen. Classificatie voor deze veranderingen en het waarborgen van een soepele overgang zijn essentieel.
Aan de slag met Computer Vision
Leerbronnen
Het begin van uw afbeeldingsclassificatietraject op basis van de visiecode van cloudcomputers kan spannend en lonend zijn. Als u een sterke basis wilt leggen, overweeg dan bronnen te verkennen zoals OpenCV, een veelgebruikte open-sourcebibliotheek die bekend staat om zijn uitgebreide tools en functies.
Python-liefhebbers kunnen gebruikmaken van bibliotheken als TensorFlow, PyTorch en Keras, die robuuste kaders bieden voor het bouwen en trainen van visuele modellen voor machine learning die zijn aangepast voor het detecteren van computerbeelden.
Vaak gebruikte online platforms zoals Coursera, Udacity en edX bieden gestructureerde cursussen om u door de grondbeginselen en geavanceerde concepten van dit dynamische veld te leiden.
Praktijktips voor beginners
Als u aan uw visuele reis begint, is het verstandig om met kleine, hanteerbare projecten te beginnen. Deze projecten kunnen fungeren als opstap, uw vertrouwen vergroten en u geleidelijk kennis laten maken met complexere uitdagingen op het gebied van beeldherkenningscodes.
Het aangaan van contacten met online community’s die zich richten op de visie op computers kan van onschatbare waarde blijken te zijn en mogelijkheden bieden voor ondersteuning, samenwerking en kennisuitwisseling met medestudenten en experts. Vergeet niet om op de hoogte te blijven van de nieuwste onderzoeksdoorbraken en -ontwikkelingen in het veld, omdat het landschap van de zichtherkenning door de computer voortdurend verandert.
Door gebruik te maken van de kracht van classificatie van visuele datamachines openen we nieuwe mogelijkheden voor innovatie en ontdekking. Dus omarm de uitdaging, verken de beschikbare tools en resources en draag je unieke talenten bij aan dit spannende en voortdurend evoluerende veld.
OVHCloud en Computer Vision
OVHcloud biedt een robuust cloudplatform dat ontworpen is om uw projecten voor visiecode voor computers te ondersteunen. Met onze Machine Learning as a Service (MLaaS)-producten kunt u de implementatie en training van uw visuele modellen stroomlijnen, door hun high-performance infrastructuur te gebruiken voor optimale resultaten.
Onze AI-trainingsoplossingen maken efficiënte classificering van image-trainingen van machine learning-, AI- en deep learning-modellen mogelijk en maximaliseren het GPU-gebruik voor snellere ontwikkelingscycli.
De Cloud AI Notebooks-functie biedt een gebruiksvriendelijke omgeving voor het lanceren van Jupyter- of VS Code-notebooks in de cloud, wat experimenteren en samenwerken vereenvoudigt. Bovendien verleent de samenwerking van OVHcloud met NVIDIA toegang tot het NVIDIA NGC-platform, waardoor u met maar enkele klikken applicaties kunt starten die de kracht van NVIDIA GPU's benutten.
De focus van OVHcloud op modellen voor gegevenssoevereiniteit in de cloud en reversibiliteit garandeert dat u de volledige controle en het eigendom behoudt over uw gegevensverwerking in de cloud. Hun inzet voor compliance en beveiliging zorgt voor gemoedsrust bij het omgaan met gevoelige visuele en video-informatie.
Als u klaar bent om uw projecten voor computervisieherkenning naar een hoger niveau te tillen, kan het uitgebreide pakket tools en services van OVHcloud een waardevolle aanwinst zijn tijdens uw reis.
