Что такое компьютерное зрение в ИИ?

Если вы когда-либо разблокировали телефон с помощью лица, сканировали чек или смотрели на камеру на кассе самообслуживания, гадая, оценивает ли она ваш авокадо, вы сталкивались с компьютерным зрением. Проще говоря, компьютерное зрение в ИИ — это то, как машины учатся видеть и понимать изображения и видео достаточно хорошо, чтобы принимать решения. Полезно? Безусловно. Иногда удивляет? Тоже да. А иногда и немного жутковато, если честно. В лучшем случае оно превращает беспорядочные пиксели в практические действия. В худшем — колеблется и колеблется. Давайте разберёмся поподробнее.

Статьи, которые вам может быть интересно прочитать после этой:

🔗 Что такое предвзятость ИИ?
Как формируется предвзятость в системах ИИ и способы ее обнаружения и уменьшения.

🔗 Что такое прогностический ИИ?
Как прогностический ИИ использует данные для прогнозирования тенденций и результатов.

🔗 Кто такой тренер ИИ?
Обязанности, навыки и инструменты, используемые специалистами, обучающими ИИ.

🔗 Что такое Google Vertex AI
Обзор унифицированной ИИ-платформы Google для создания и развертывания моделей.

Что именно представляет собой компьютерное зрение в сфере искусственного интеллекта? 📸

Компьютерное зрение в ИИ — это область искусственного интеллекта, обучающая компьютеры интерпретировать визуальные данные и делать на их основе выводы. Это своего рода конвейер от необработанных пикселей до структурированного смысла: «это знак остановки», «это пешеходы», «сварной шов неисправен», «сумма к оплате». Оно охватывает такие задачи, как классификация, обнаружение, сегментация, отслеживание, оценка глубины, оптическое распознавание символов (OCR) и другие, объединенные моделями обучения на основе шаблонов. Формальная область охватывает классическую геометрию и современное глубокое обучение, предлагая практические руководства, которые можно копировать и корректировать. [1]

Короткий анекдот: представьте себе упаковочную линию со скромной камерой 720p. Лёгкий детектор распознаёт крышки, а простой трекер подтверждает их совмещение на протяжении пяти последовательных кадров, прежде чем дать зелёный свет бутылке. Не слишком замысловато, но дёшево, быстро и сокращает количество доработок.

Чем полезно компьютерное зрение в сфере искусственного интеллекта? ✅

• Поток «сигнал-действие» : визуальный ввод становится готовым к действию выводом. Меньше панели инструментов, больше решений.

• Обобщение : при наличии правильных данных одна модель справляется с огромным разнообразием изображений. Не идеально, но иногда поразительно хорошо.

• Эффективное использование данных : камеры дешевы и повсюду. Зрение превращает этот океан пикселей в ценную информацию.

• Скорость : модели могут обрабатывать кадры в реальном времени на скромном оборудовании или почти в реальном времени, в зависимости от задачи и разрешения.

• Компонуемость : объединение простых шагов в надежные системы: обнаружение → отслеживание → контроль качества.

• Экосистема : инструменты, предварительно обученные модели, тесты и поддержка сообщества — один обширный базар кода.

Давайте будем честны, секретный ингредиент не секрет: качественные данные, дисциплинированная оценка, тщательное внедрение. Остальное — практика... и, возможно, кофе. ☕

Как компьютерное зрение в ИИ : один разумный конвейер 🧪

1. Получение изображений:
   камеры, сканеры, дроны, телефоны. Тщательно выбирайте тип сенсора, экспозицию, объектив и частоту кадров. Мусор внутри и т.д.

2. Предварительная обработка.
   Изменение размера, кадрирование, нормализация, устранение размытия или шума при необходимости. Иногда небольшая корректировка контрастности может сдвинуть горы. [4]

3. Метки и наборы данных.
   Ограничивающие рамки, полигоны, ключевые точки, текстовые фрагменты. Сбалансированные, репрезентативные метки — иначе ваша модель приобретёт неравномерные привычки.

4. Моделирование

   • Классификация : «Какая категория?»

   • Обнаружение : «Где находятся объекты?»

   • Сегментация : «Какие пиксели принадлежат какому объекту?»

   • Ключевые точки и поза : «Где находятся суставы или ориентиры?»

   • OCR : «Какой текст находится на изображении?»

   • Глубина и 3D : «Как далеко всё находится?»
     Архитектуры различаются, но доминируют сверточные сети и модели в стиле трансформаторов. [1]

5. Обучение.
   Разделение данных, настройка гиперпараметров, регуляризация, дополнение. Остановка на ранней стадии, пока не запомните обои.

6. Оценка.
   Используйте соответствующие задаче метрики, такие как mAP, IoU, F1, CER/WER для OCR. Не придирайтесь к выбору. Сравнивайте объективно. [3]

7. развертывания
   для целевой аудитории: пакетные задания в облаке, вывод на устройстве, периферийные серверы. Отслеживайте дрейф. Переобучайтесь по мере изменения ситуации.

Глубокие сети стали катализатором качественного скачка, когда большие наборы данных и вычислительные мощности достигли критической массы. Такие бенчмарки, как ImageNet Challenge, сделали этот прогресс заметным и неуклонным. [2]

Основные задачи, которые вы действительно будете использовать (и когда) 🧩

• Классификация изображений : одна метка на изображение. Используется для быстрой фильтрации, сортировки или контроля качества.

• Обнаружение объектов : коробки вокруг вещей. Предотвращение потерь в розничной торговле, обнаружение транспортных средств, подсчёт диких животных.

• Сегментация экземпляров : точные силуэты каждого объекта. Производственные дефекты, хирургические инструменты, агротехнологии.

• Семантическая сегментация : классификация по пикселям без разделения экземпляров. Городские дорожные пейзажи, растительный покров.

• Определение ключевых точек и поза : суставы, ориентиры, черты лица. Спортивная аналитика, эргономика, дополненная реальность.

• Отслеживание : отслеживание объектов во времени. Логистика, трафик, безопасность.

• OCR и ИИ документов : извлечение текста и анализ макета. Счета, квитанции, формы.

• Глубина и 3D : реконструкция по нескольким проекциям или монокулярным сигналам. Робототехника, дополненная реальность, картографирование.

• Визуальные субтитры : краткое описание сцен на естественном языке. Доступность, поиск.

• Модели зрительно-языкового мышления : мультимодальное мышление, поисково-дополненное зрение, обоснованный контроль качества.

Атмосфера крошечного кейса: в магазинах детектор отмечает отсутствие выкладки на полках; трекер предотвращает двойной учёт при пополнении запасов сотрудниками; простое правило направляет неуверенные кадры на проверку человеком. Это небольшой оркестр, который в основном держит строй.

Сравнительная таблица: инструменты для более быстрой доставки 🧰

Намеренно слегка необычно. Да, интервалы странные, я знаю.

Что определяет качество компьютерного зрения в сфере искусственного интеллекта 🔧

• Охват данных : изменения освещения, ракурсы, фон, граничные случаи. Если это возможно, включите это.

• Качество этикетки : Непоследовательные блоки или неровные полигоны портят работу над MAP. Небольшой контроль качества не помешает.

• Умные функции : обрезка, поворот, изменение яркости, добавление синтетического шума. Реалистичность, а не беспорядочность.

• Соответствие выбору модели : используйте обнаружение там, где это необходимо, — не заставляйте классификатор угадывать местоположения.

• Метрики, соответствующие воздействию : если ложноотрицательные результаты вредят сильнее, оптимизируйте полноту. Если ложноположительные результаты вредят сильнее, оптимизируйте точность.

• Плотный цикл обратной связи : регистрация ошибок, перемаркировка, повторное обучение. Промывка, повтор. Немного скучновато, но невероятно эффективно.

Для обнаружения/сегментации стандартом сообщества является средняя точность, усреднённая по пороговым значениям IoU, также известная как mAP в стиле COCO . Знание того, как вычисляются IoU и AP@{0.5:0.95}, позволит вам не ошеломляться десятичными дробями в рейтингах. [3]

Реальные примеры использования, которые не являются гипотетическими 🌍

• Розничная торговля : аналитика полок, предотвращение потерь, мониторинг очередей, соблюдение планограммы.

• Производство : обнаружение дефектов поверхности, проверка сборки, управление роботом.

• Здравоохранение : радиологическая сортировка, обнаружение инструментов, сегментация клеток.

• Мобильность : ADAS, дорожные камеры, занятость парковок, отслеживание микромобильности.

• Сельское хозяйство : подсчет урожая, выявление болезней, готовность к уборке.

• Страхование и финансы : оценка ущерба, проверки KYC, выявление мошенничества.

• Строительство и энергетика : соблюдение требований безопасности, обнаружение утечек, мониторинг коррозии.

• Контент и доступность : автоматические субтитры, модерация, визуальный поиск.

Вы заметите закономерность: замените ручное сканирование на автоматическую сортировку, а затем, когда уверенность падает, передавайте её на рассмотрение людям. Не слишком эффектно, но масштабируется.

Данные, метки и важные показатели 📊

• Классификация : Точность, F1 по дисбалансу.

• Обнаружение : сопоставление точек доступа с пороговыми значениями IoU; проверка точек доступа по классам и размерам контейнеров. [3]

• Сегментация : mIoU, Dice; также проверяйте ошибки на уровне экземпляра.

• Отслеживание : MOTA, IDF1; качество повторной идентификации — молчаливый герой.

• OCR : частота ошибок в символах (CER) и частота ошибок в словах (WER); часто доминируют ошибки в макете.

• Задачи регрессии : Глубина или поза используют абсолютные/относительные ошибки (часто в логарифмических шкалах).

Задокументируйте свой протокол оценки, чтобы другие могли его повторить. Это некрасиво, но поможет вам оставаться честным.

Строить или покупать — и где это лучше всего делать 🏗️

• Облако : самый простой запуск, отлично подходит для пакетных задач. Следите за расходами на исходящие данные.

• Периферийные устройства : меньшая задержка и более высокий уровень конфиденциальности. Вам понравятся квантизация, обрезка и ускорители.

• Мобильное устройство : отлично подходит, когда подходит. Оптимизируйте модели и следите за батареей.

• Гибрид : предварительная фильтрация на периферии, большая нагрузка в облаке. Хороший компромисс.

Скучновато надежный стек: прототипирование с помощью PyTorch, обучение стандартного детектора, экспорт в ONNX, ускорение с помощью OpenVINO/ONNX Runtime и использование OpenCV для предварительной обработки и геометрии (калибровка, гомография, морфология). [4]

Риски, этика и сложные темы для обсуждения ⚖️

Системы машинного зрения могут наследовать ошибки наборов данных или операционные «слепые зоны». Независимые исследования (например, NIST FRVT) выявили демографические различия в частоте ошибок распознавания лиц в зависимости от алгоритмов и условий. Это не повод для паники, но повод для тщательного тестирования, документирования ограничений и постоянного мониторинга в процессе производства. При развертывании сценариев использования, связанных с идентификацией или безопасностью, включите механизмы проверки и апелляции со стороны человека. Конфиденциальность, согласие и прозрачность не являются дополнительными условиями. [5]

Краткий план действий, которому вы действительно сможете следовать 🗺️

1. Определите решение.
   Какое действие должна предпринять система после просмотра изображения? Это мешает оптимизировать метрики тщеславия.

2. Соберите набор разрозненных данных.
   Начните с нескольких сотен изображений, отражающих ваше реальное окружение. Подписывайте тщательно, даже если это вы и три стикера.

3. Выберите базовую модель.
   Выберите простую модель с предобученными весами. Не гонитесь пока за экзотическими архитектурами. [1]

4. Тренируйтесь, регистрируйте, оценивайте.
   Отслеживайте метрики, точки неясности и виды отказов. Ведите журнал «странных случаев» — снега, бликов, отражений, необычных шрифтов.

5. Затяните цикл.
   Добавьте жесткие негативы, исправьте смещение меток, настройте аугментации и перенастройте пороги. Небольшие изменения дают результат. [3]

6. Разверните компактную версию
   . Квантуйте и экспортируйте. Измеряйте задержку/пропускную способность в реальной среде, а не в игрушечном бенчмарке.

7. Мониторинг и итерации.
   Собирайте ошибки, перемаркируйте, переобучайте. Запланируйте периодические оценки, чтобы ваша модель не закостенела.

Совет: опишите небольшую засаду, установленную вашим самым циничным товарищем по команде. Если он не сможет её пробить, вы, вероятно, готовы.

Распространенные ошибки, которых стоит избегать 🧨

• Обучение на чистых студийных снимках, съёмка в реальных условиях с попаданием дождя на объектив.

• Оптимизация для общего mAP, когда вам действительно важен один критический класс. [3]

• Игнорирование классового дисбаланса, а затем вопрос, почему редкие события исчезают.

• Чрезмерное увеличение до тех пор, пока модель не освоит искусственные артефакты.

• Пропустить калибровку камеры и потом вечно бороться с ошибками перспективы. [4]

• Вера цифрам в таблице лидеров без точного воспроизведения оценочной системы. [2][3]

Источники, которые стоит добавить в закладки 🔗

Если вам нравятся основные материалы и конспекты курса, то эти материалы — настоящая находка для фундаментальных основ, практики и контрольных тестов. В «Ссылки» ссылки на: заметки по CS231n, конкурсную работу ImageNet, документацию по набору данных/оценке COCO, документацию OpenCV и отчёты NIST FRVT. [1][2][3][4][5]

Заключительные замечания — или слишком длинный текст, который не стал читать 🍃

Компьютерное зрение в ИИ превращает пиксели в решения. Оно процветает, когда вы сочетаете правильную задачу с правильными данными, измеряете нужные параметры и итерируете с необычайной дисциплиной. Инструментарий щедр, бенчмарки общедоступны, а путь от прототипа до производства удивительно короток, если вы сосредоточены на конечном решении. Чётко обозначьте свои метки, выберите метрики, соответствующие влиянию, и позвольте моделям сделать всю сложную работу. И если вам поможет метафора, представьте это как обучение очень быстрого, но буквального стажёра тому, как находить важное. Вы показываете примеры, исправляете ошибки и постепенно доверяете ему реальную работу. Не идеально, но достаточно близко, чтобы преобразовать. 🌟

Ссылки

1. CS231n: Глубокое обучение для компьютерного зрения (конспект курса) — Стэнфордский университет.
   Подробнее

2. Конкурс ImageNet по распознаванию больших объемов изображений (статья) — Русаковский и др.
   Подробнее

3. Набор данных и оценка COCO — официальный сайт (определения задач и соглашения mAP/IoU).
   Подробнее

4. Документация OpenCV (v4.x) — Модули для предварительной обработки, калибровки, морфологии и т. д
   . Подробнее

5. NIST FRVT Часть 3: Демографические эффекты (NISTIR 8280) — Независимая оценка точности распознавания лиц в различных демографических группах.
   Подробнее

Найдите новейший ИИ в официальном магазине AI Assistant

О нас