Архитектуры глубокого обучения для компьютерного зрения предлагают многоуровневые компоненты для выполнения задач. Более того, это позволяет нейронным сетям расставлять приоритеты по основным функциям и аспектам любого изображения. Кроме того, архитектуры глубокого обучения являются идеальными решениями для Computer Vision, поскольку они помогают решать сложные проблемы.

Согласно Джейсону Браунли в книге Глубокое обучение для компьютерного зрения: Методы глубокого обучения могут достигать самых современных результатов в сложных задачах компьютерного зрения, таких как классификация изображений, обнаружение объектов и распознавание лиц.

Далее Уэйн Томпсон, SAS Data Scientist, заявляет: Компьютерное зрение — одна из самых замечательных вещей, появившихся в мире глубокого обучения и искусственного интеллекта. Достижения, которые глубокое обучение внесло в область компьютерного зрения, действительно выделили эту область.

Следовательно, в этой статье мы рассмотрим различные архитектуры глубокого обучения для компьютерного зрения.

Узнайте об архитектурах глубокого обучения для компьютерного зрения

Что такое компьютерное зрение?

Джейсон Браунли в своей статье Нежное введение в компьютерное зрение утверждает: Компьютерное зрение, часто обозначаемое аббревиатурой CV, определяется как область исследования, целью которой является разработка методов, помогающих компьютерам «видеть и понимать содержание цифровых изображений. таких как фотографии и видео».

Другими словами, CV — это ветвь искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам понимать визуальные активы. Кроме того, цифровые изображения и видео используют модели глубокого обучения для повышения машинной точности классификации объектов. Это также развивает способность компьютера «видеть» визуальные эффекты и реагировать на них.

Согласно Programming Computer Vision with Python, 2012, Компьютерное зрение — это автоматизированное извлечение информации из изображений. Информация может означать что угодно: от 3D-моделей, положения камеры, обнаружения и распознавания объектов до группировки и поиска содержимого изображения.

Computer Vision предлагает свои функции для повышения качества обслуживания клиентов, снижения затрат и повышения безопасности данных. Кроме того, он создает искусственные модели для имитации и воспроизведения задач по распознаванию и классификации визуальных ресурсов.

Как работает компьютерное зрение?

Вот три основных шага в Computer Vision:

  • Получение изображения.Во-первых, для системы крайне важно получить изображение из больших наборов изображений из различных источников. Более того, эти изображения необходимо собирать и обрабатывать в режиме реального времени с помощью видео, фотографий, 3D-решений и т. д.
  • Анализ изображения. Кроме того, предварительно обученные модели глубокого обучения автоматизируют анализ изображений для компьютерного зрения.
  • Понимание изображений. Прежде всего, это последний шаг, который заключается в понимании и интерпретации изображений для идентификации, обнаружения и классификации объекта.

Типы задач компьютерного зрения:

Вот различные задачи, выполняемые Computer Vision:

  • Во-первых, сегментация изображения — это разделение объектов на изображении на несколько областей или признаков для анализа.
  • Кроме того, Идентификация объекта относится к обнаружению особого объекта на изображении. Кроме того, Advanced Object Identification обнаруживает несколько объектов на изображении для анализа.
  • Распознавание лиц – это также задача CV, в которой используются достижения в области идентификации объектов для распознавания лиц на изображении.
  • Далее, Восприятие краев — это процесс обнаружения внешних краев объекта или ландшафта для лучшего восприятия изображения. Более того, сопоставление функций входит в эту задачу, поскольку оно создает шаблоны для функций и сходств в изображении.
  • Как следует из названия, обнаружение закономерностей – это процесс выявления закономерностей на изображении. Кроме того, он обнаруживает повторение форм, цветов и других визуальных символов на изображении.
  • Более того, Классификация изображений классифицирует изображения по различным категориям и группам.

Применение архитектур глубокого обучения в компьютерном зрении

По мере роста требований к компьютерному зрению статистические методы заменяются архитектурами глубокого обучения и моделями нейронных сетей. Хотя в Computer Vision есть различные проблемы, которые необходимо решить. Таким образом, архитектуры глубокого обучения позволяют Computer Vision достигать результатов при решении сложных задач.

  • Классификация изображений:

Классификация изображений относится к маркировке всего изображения или фотографии. Его также называют классификацией объектов и чаще распознаванием изображений. Таким образом, архитектуры глубокого обучения позволяют Computer Vision выполнять задачи по классификации и категоризации больших наборов изображений. Например, маркировка рентгеновских лучей как выявляющих заболевания или нет, является бинарной классификацией. Точно так же классификация рукописного контента является многоклассовой классификацией.

  • Обнаружение объектов:

Обнаружение объектов — это классификация изображений с использованием локализации. Кроме того, изображение может содержать несколько объектов, требующих локализации и классификации. Хотя это более сложная задача по сравнению с классификацией изображений. Следовательно, Deep Learning Architectures упрощает процесс анализа изображения и анализирует несколько объектов на изображении.

  • Сегментация объектов:

Сегментация объектов, также известная как семантическая сегментация, обнаруживает объекты, используя линию вокруг различных объектов на изображении. Хотя сегментация изображений является более общей задачей сегментации изображений. Кроме того, архитектуры глубокого обучения обучают модели идентифицировать объекты и назначать сегменты. Кроме того, он сегментирует объекты, используя определенные пиксели изображения.

Понимание CNN: методы и разработки глубокого обучения

CNN или сверточные нейронные сети являются ключевым компонентом моделей глубокого обучения в компьютерном зрении. Более того, концепция была изобретена Яном Лекуном в 1980-х годах. CNN — это нейронные сети, которые эффективно распознают и захватывают шаблоны и объекты в многомерных изображениях. Кроме того, CNN включают в себя три основных нейронных слоя, а именно:

  • Сверточные слои. Это относится к процессу свертки изображений с использованием нескольких ядер в CNN. Кроме того, преимущество свертки позволяет быстрее изучать модели обучения.
  • Объединение слоев: этот слой отвечает за начисление сокращений пространственных измерений и измерений в пределах входного объема сверточного слоя. Хотя это не влияет на размеры глубины в объеме. Кроме того, он выполняет субдискретизацию или субдискретизацию, чтобы избежать потери информации за счет уменьшения размера потенциальных клиентов.
  • Полностью связанные слои.Высококачественные рассуждения в нейронных сетях — это, прежде всего, несколько сверточных слоев и объединенных слоев для выполнения задач нейронной сети с использованием полностью связанных слоев. Более того, он полностью соединяет нейроны для активации функций в предыдущих нейронах.

Как строится архитектура глубокого обучения?

Вот лучшие архитектуры глубокого обучения для компьютерного зрения

  • АлексНет (2012 г.)

AlexNet — это архитектура глубокого обучения для компьютерного зрения, основанная на архитектуре LeNet. Он включает в себя пять сверточных слоев и три полносвязных слоя, а также двойные конвейерные структуры. Он также поддерживает функции двух графических процессоров при обучении моделей. Кроме того, он использует выпрямленные линейные единицы (ReLU) вместо сигмовидной или функции активации Tanh. ReLU также позволяет AlexNet обучать модели с более простыми и быстрыми вычислениями.

  • GoogleNet (2014 г.)

GoogleNet или Inception V1 также основаны на архитектуре LeNet. Он включает в себя двадцать два слоя меньших групп сверток, известных как начальные модули. GoogleNet использует начальные модули для решения крупных сетевых проблем, а RMSprop — для снижения вычислительных затрат. Кроме того, в RMSprop интегрированы алгоритмы, позволяющие адаптивно обучаться для оценки методов.

  • VGGNet (2014 г.)

VGGNet или VGG 16 — это 16-уровневая архитектура, которая в некоторых моделях также может включать 19 уровней. Обычно он включает в себя сверточные слои и несколько слоев объединения. Кроме того, VGG исходит из понятия более глубоких сетей, которые включают фильтры меньшего размера.

Заключение:

В заключение, архитектуры глубокого обучения для компьютерного зрения предлагают улучшения в интерпретации изображений, видео и других визуальных ресурсов. Он также использует несколько узлов и нейронов для обучения алгоритмов, чтобы предложить более широкие возможности для процессов принятия решений.

Вам также может понравиться читать:

Знай, как трансформеры играют ключевую роль в компьютерном зрении

8 лучших приложений компьютерного зрения