Object detection. Обнаружение людей на улице.

Description

Обнаружение изображения или объекта — это компьютерная технология, которая обрабатывает изображение и обнаруживает на нем объекты. Люди часто путают обнаружение изображений с классификацией изображений. Хотя разница довольно очевидна. Если вам нужно классифицировать элементы изображения, вы используете классификацию. Но если вам нужно просто найти их, например, узнать количество объектов на картинке, вам следует использовать Детектор изображений.

Приведем пример. Подумайте о том, как вы ищете ключи, которые лежат где-то среди других вещей на столе. Даже если вы пытаетесь найти какой-то один предмет, вы все равно сканируете все предметы, и ваш мозг быстро решает, ключи это или нет. Вот как работает обнаружение изображений.

Технология используется не только для обнаружения нужных объектов. Еще одна популярная область применения — обнаружение поддельных изображений. С его помощью вы сможете отличить оригинальное изображение от фотошопа или подделки. Это очень мощный и крайне необходимый инструмент в современном онлайн-мире.

Эта деятельность по поиску определенного объекта среди других очень проста для человеческого мозга. Мы делаем это постоянно, мы привыкли к этому процессу. Однако у компьютеров есть очевидные проблемы с этой, казалось бы, простой задачей. Вот почему компьютерные инженеры всего мира стараются изо всех сил обучить искусственный интеллект тому, как находить нужные объекты на картинках. И это непростая задача для разработчиков.

Чтобы обучить инструмент ИИ обнаруживать определенные объекты, вы должны сначала показать эти объекты. Другими словами, вы должны «кормить» ИИ размеченными данными — изображениями, содержащими необходимые объекты, координаты предметов, местоположение и метки классов. Наиболее часто задаваемый вопрос здесь: «Сколько изображений нужно?» Ответ — чем больше, тем лучше.

Также следует выбирать изображения с разным расположением объекта, чтобы элементы меняли свои координаты и размеры в процессе машинного обучения. Это поможет ИИ понять, что хотя этот объект может располагаться в разных местах на изображении и быть как большим, так и маленьким, эти изменения не влияют на его класс.

Итак, как видите, это трудоемкий процесс, который требует много ресурсов и усилий.
Но давайте посмотрим на светлую сторону. Искусственный интеллект уже делает здесь значительный прогресс. Благодаря графическим процессорам — графическим процессорам — глубокое обучение стало намного быстрее и проще. GPU — это электронная схема, которая позволяет манипулировать памятью и ускорять обработку графики.

Очевидно, что это не ручное обнаружение изображений, но машинное обучение — лучший вариант. Обучение одной глубокой нейронной сети решению нескольких задач более эффективно, чем обучение нескольких сетей решению одной задачи. Таким образом, меньшие части глубокой нейронной сети улучшат ее общую производительность.

Когда дело доходит до применения глубокого машинного обучения для обнаружения изображений, разработчики используют Python вместе с библиотеками с открытым исходным кодом, такими как обнаружение изображений OpenCV, Open Detection, Luminoth, ImageAI и другими. Эти библиотеки упрощают процесс обучения и предлагают готовую к использованию.

ЧТО ТАКОЕ КЛАССИФИКАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ?
Это процесс маркировки объектов на изображении — их сортировка по определенным классам. Например, попросите Google найти изображения собак, и сеть выдаст вам сотни фотографий, иллюстраций и даже рисунков с собаками. Это более продвинутая версия Image Detection — теперь нейронная сеть должна обрабатывать разные изображения с разными объектами, обнаруживать их и классифицировать по типу предмета на картинке.

КАК ОБУЧИТЬ НЕЙРОННУЮ СЕТЬ КЛАССИФИЦИРОВАТЬ ИЗОБРАЖЕНИЯ?
Существуют различные типы решений машинного обучения для классификации и распознавания изображений. Но самый лучший и самый точный — это CNN — Convolutional Neural Network . Чтобы понять, как это работает, давайте поговорим о самой свертке. Это процесс, в ходе которого две функции объединяются и производят новый продукт. Когда дело доходит до изображений, мы должны думать об изображении как о матрице пикселей. Каждый пиксель имеет свое значение, но интегрируется с другими пикселями и генерирует результат — изображение.

CNN применяет фильтры для обнаружения определенных особенностей изображения. То, как будет работать сверточная нейронная сеть, полностью зависит от типа применяемого фильтра. Итак, применяя решения машинного обучения для классификации изображений, мы должны предоставить сети как можно больше различных функций. Затем он проанализирует их значения при обучении.

КАКОВЫ ЛУЧШИЕ МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ИНСТРУМЕНТОВ КЛАССИФИКАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ?
Различные технологические компании предоставляют отличные услуги, которые позволяют построить собственную модель за считанные минуты. Например, инструмент классификации изображений Amazon на основе машинного обучения называется SageMaker . Он предлагает встроенные алгоритмы, которые разработчики могут использовать для своих нужд. С помощью этого инструмента они могут сократить затраты на разработку и быстро создавать продукты.

Служба машинного обучения Azure также широко используется. Этот инструмент предоставляется Microsoft и предлагает широкий спектр алгоритмов ИИ, которые разработчики могут использовать и изменять. Одним из самых популярных инструментов является Face API, позволяющий реализовать визуальную верификацию личности.

ЧТО ТАКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ?

Это сочетание обнаружения изображений и классификации. Распознавание изображений — это способность ИИ обнаруживать объект, классифицировать и распознавать его. Последний шаг близок к человеческому уровню обработки изображений. Лучшим примером решений для распознавания изображений является распознавание лиц — скажем, чтобы разблокировать свой смартфон, вы должны позволить ему отсканировать ваше лицо. Итак, в первую очередь система должна обнаружить лицо, затем классифицировать его как человеческое и только потом решать, принадлежит ли оно владельцу смартфона. Как видите, это довольно сложный процесс.

Многие исследователи публикуют статьи, описывающие их успешные проекты машинного обучения, связанные с распознаванием изображений, но реализовать их все еще сложно. Процедура обучения остается прежней — снабжайте нейронную сеть огромным количеством помеченных изображений, чтобы научить ее отличать один объект от другого.

Хотя уже есть некоторые действительно удивительные результаты, технология распознавания изображений все еще находится в зачаточном состоянии. Но уже сейчас мы видим множество способов реализации этой технологии. Например, разработчики могут использовать технологию распознавания изображений на основе машинного обучения для обнаружения рака, чтобы улучшить медицинскую диагностику. Таким образом, в то время как Google использует его в основном для доставки изображений, которые ищут пользователи, ученые могут использовать инструменты распознавания изображений, чтобы сделать этот мир лучше.

Конечно, лучший способ заставить все работать для искусственного интеллекта — использовать процессы разработки.

И нам посчастливилось иметь огромное количество фреймворков и многоразовых моделей, доступных в онлайн-библиотеках. Разработка моделей как для глубокого обучения, так и для нейронных сетей с нуля — чрезвычайно ресурсоемкая деятельность, и не каждый компьютерный инженер может выполнить этот процесс самостоятельно. Поэтому, преследуя цель создания ИИ-системы, способной правильно работать с визуальным контентом, разработчики стремятся делиться своими проектами друг с другом.

Пока разработчики в основном экспериментируют с различными технологиями, комбинируя разные библиотеки с открытым исходным кодом с такими сервисами, как Azure или SageMaker. Но даже несмотря на то, что этот сектор только делает первые шаги, у нас уже есть некоторые довольно хорошие вещи. Возьмем в качестве примера Теслу — машина может двигаться в режиме автопилота. Система сканирует окружающую среду и принимает решения на основе того, что она «видит». Компания даже утверждает, что режим автопилота безопаснее, поскольку система может распознавать больше угроз и всегда внимательно следит за тем, что происходит на дороге.

Если у Вас появилась заинтересованность в данной нейронной сети, и она может помочь Вам в реализации Ваших бизнес и других технических задачах, пожалуйста отправьте заявку на email info@ai2b.ru , или позвоните по телефону 8(495)661-61-09