Vision компютерӣ дар AI чист?

Агар шумо боре телефони худро бо чеҳраи худ кушоед, квитансияро скан карда бошед ё ба камераи худтаъминкунӣ нигоҳ карда, ҳайрон шуда бошед, ки оё он авокадоатонро доварӣ мекунад, шумо ба биниши компютер муқобилат кардаед. Оддӣ карда гӯем, биниши компютерӣ дар AI ин аст, ки мошинҳо дидан ва фаҳмидани тасвирҳо ва видеоро барои қабули қарор ба қадри кофӣ меомӯзанд. Муфид? Комилан. Баъзан ҳайратовар? Инчунин ҳа. Ва баъзан як каме даҳшатнок, агар мо ростқавл бошем. Дар беҳтаринаш, он пикселҳои бесарусомонро ба амалҳои амалӣ табдил медиҳад. Дар бадтаринаш, он тахмин мезанад ва меларзад. Биёед дар-дуруст кобед.

Мақолаҳоеро, ки пас аз ин мақола хондан мехоҳед:

🔗 Тағйирёбии AI чист?
Дар системаҳои AI чӣ гуна ғаразнок ба вуҷуд меояд ва роҳҳои ошкор ва кам кардани он.

🔗 AI-и пешгӯишаванда чист
Чӣ гуна AI-и пешгӯишаванда маълумотро барои пешгӯии тамоюлҳо ва натиҷаҳо истифода мебарад.

🔗 Тренери AI чист
Масъулиятҳо, малакаҳо ва асбобҳое, ки аз ҷониби мутахассисоне, ки AI-ро таълим медиҳанд, истифода мебаранд.

🔗 Google Vertex AI чист
Шарҳи платформаи ягонаи AI-и Google барои сохтан ва ҷойгиркунии моделҳо.

Компютер визуалӣ дар AI чист? 📸

Vision компютерӣ дар AI як бахши зеҳни сунъӣ мебошад, ки ба компютерҳо тафсир ва мулоҳиза карданро дар бораи маълумоти визуалӣ таълим медиҳад. Ин қубур аз пикселҳои хом ба маънои сохторӣ аст: "ин аломати қатъ аст", "онҳо пиёдагардҳо ҳастанд", "кафшер ноқис аст", "ҳаҷми умумии ҳисобнома дар ин ҷо аст." Он вазифаҳоро ба монанди тасниф, муайянкунӣ, сегментатсия, пайгирӣ, баҳодиҳии амиқ, OCR ва бештар бо моделҳои омӯзиши намунавӣ дар бар мегирад. Майдони расмӣ геометрияи классикиро то омӯзиши амиқи муосир фаро мегирад ва бо китобҳои амалии шумо метавонед нусхабардорӣ кунед ва тағир диҳед. [1]

Анекдоти зуд: хати бастабандӣ бо камераи хоксори 720p-ро тасаввур кунед. Детектори сабук сарпӯшҳоро муайян мекунад ва трекери оддӣ тасдиқ мекунад, ки онҳо пеш аз равшании сабз дар шиша ба панҷ чаҳорчӯбаи пайдарпай мувофиқанд. На афсонавӣ, балки арзон, зуд ва он коркарди дубораро коҳиш медиҳад.

Компютер Vision дар AI чӣ муфид мекунад? ✅

• Ҷараёни сигнал ба амал : Вуруди визуалӣ баромади амалкунанда мегардад. Панели камтар, қарори бештар.

• Умумкунӣ : Бо маълумоти дуруст, як модел як қатор тасвирҳои ваҳширо идора мекунад. На ба таври комил - баъзан ба таври ҳайратангез хуб.

• Фишанги маълумот : Камераҳо арзон ва дар ҳама ҷо ҳастанд. Биниш он уқёнуси пикселҳоро ба фаҳмиш табдил медиҳад.

• Суръат : Моделҳо метавонанд чаҳорчӯбҳоро дар вақти воқеӣ дар сахтафзори хоксор ё дар вақти воқеӣ, вобаста ба вазифа ва қарор коркард кунанд.

• Композитсия : Қадамҳои оддиро ба системаҳои боэътимод занҷир кунед: ошкор → пайгирӣ → назорати сифат.

• Экосистема : Асбобҳо, моделҳои пешакӣ омодашуда, нишондиҳандаҳо ва дастгирии ҷомеа - як бозори васеъи код.

Биёед, ростқавлона гӯем, чошнии махфӣ махфӣ нест: маълумоти хуб, арзёбии боинтизом, ҷойгиркунии бодиққат. Боқимонда амалия аст... ва шояд қаҳва. ☕

Чӣ тавр Vision компютерӣ дар AI кор мекунад, дар як лӯлаи солим 🧪

1. Гирифтани тасвир
   Камераҳо, сканерҳо, дронҳо, телефонҳо. Навъи сенсор, экспозиция, линза ва суръати кадрро бодиққат интихоб кунед. Дар дохили партовҳо ва ғайра.

2. Пеш аз коркард
   Андозаро тағир диҳед, буред, ба эътидол оваред, нобаробар кунед ё агар лозим бошад. Баъзан як тамоюли ночизи контраст кӯҳҳоро ба ҳаракат медарорад. [4]

3. Нишонаҳо ва маҷмӯи додаҳо
   Қуттиҳои маҳдудкунанда, бисёркунҷаҳо, нуктаҳои калидӣ, фосилаҳои матн. Тамғакоғазҳои мутавозин ва намояндагӣ - ё модели шумо одатҳои нодурустро меомӯзад.

4. Моделсозӣ

   • Тасниф : "Кадом категория?"

   • Муайянкунӣ : "Объектҳо дар куҷоянд?"

   • Сегментатсия : "Кадом пикселҳо ба кадом ашё тааллуқ доранд?"

   • Нуқтаҳои асосӣ ва мавзеъ : "Буғумҳо ё аломатҳо дар куҷоянд?"

   • OCR : "Дар тасвир кадом матн аст?"

   • Амиқ ва 3D : "Ҳамааш чӣ қадар дур аст?"
     Архитектураҳо гуногунанд, аммо торҳои конволютсионӣ ва моделҳои услуби трансформаторӣ бартарӣ доранд. [1]

5. Омӯзиш
   Маълумотро тақсим кунед, гиперпараметрҳоро танзим кунед, танзим кунед, афзоиш диҳед. Қатъи барвақт пеш аз ёд кардани обои.

6. Арзёбӣ
   Метрикҳои ба вазифа мувофиқро истифода баред, ба монанди mAP, IoU, F1, CER/WER барои OCR. Чашм нагиред. Муқоиса кунед. [3]

7. ҷобаҷогузорӣ
   барои ҳадаф: ҷойҳои кори абрӣ, хулоса дар дастгоҳ, серверҳои канор. Мониторинги дрейф. Вақте ки ҷаҳон тағир меёбад, аз нав таълим гиред.

Вақте ки маҷмӯи додаҳои калон ва ҳисоббарорӣ ба массаи муҳим зарба заданд, тӯрҳои амиқ ҷаҳиши сифатро катализ карданд. Нишондиҳандаҳо ба монанди даъвати ImageNet, ки пешрафтро намоён ва беист нишон доданд. [2]

Вазифаҳои асосӣ, ки шумо воқеан истифода мекунед (ва кай) 🧩

• Таснифи тасвир : як нишона барои як тасвир. Барои филтрҳои зуд, триаж ё дарвозаҳои сифат истифода баред.

• Муайянкунии объект : Қуттиҳои атрофи ашё. Пешгирии талафоти чакана, ошкор кардани воситаҳои нақлиёт, ҳисоб кардани ҳайвоноти ваҳшӣ.

• Сегментатсияи мисол : Силуэтҳои дақиқи пиксел барои як объект. Камбудихои истехсолй, асбобхои чаррохй, агротех.

• Семантикӣ сегментатсия : Синф барои як пиксел бидуни ҷудокунии мисолҳо. Сахнахои роххои шахр, сарпуши замин.

• Муайян кардани нуқтаҳо ва мавқеи асосӣ : буғумҳо, аломатҳо, хусусиятҳои чеҳра. Таҳлилҳои варзишӣ, эргономика, AR.

• Пайгирӣ : Бо мурури замон объектҳоро пайгирӣ кунед. Логистика, трафик, амният.

• OCR ва ҳуҷҷати AI : истихроҷи матн ва таҳлили тарҳ. Ҳисобномаҳо, квитансияҳо, бланкҳо.

• Амиқ ва 3D : Бозсозӣ аз манзараҳои гуногун ё сигналҳои монокулярӣ. Робототехника, AR, харитасозӣ.

• Сарлавҳаи визуалӣ : Саҳнаҳоро бо забони табиӣ ҷамъбаст кунед. Дастрасӣ, ҷустуҷӯ.

• Моделҳои забони рӯъёӣ : Мулоҳизаҳои мултимодалӣ, биниши такмилёфтаи ҷустуҷӯ, QA асоснок.

Ҳавои ночиз: дар мағозаҳо детектор рафҳои норасидаро нишон медиҳад; трекер ҳисобкунии дукаратаро ҳангоми захира кардани кормандон пешгирӣ мекунад; як қоидаи оддӣ чаҳорчӯбаи эътимоди камро ба баррасии инсон равона мекунад. Ин як оркестри хурд аст, ки асосан дар оҳанг мемонад.

Ҷадвали муқоиса: асбобҳо барои интиқоли тезтар 🧰

Ба таври оддӣ аҷиб. Бале, фосила аҷиб аст - ман медонам.

Чӣ сифатро дар Computer Vision дар AI 🔧

• Фарогирии маълумот : Тағироти рӯшноӣ, кунҷҳо, замина, ҳолатҳои канор. Агар он рӯй диҳад, онро дохил кунед.

• Сифати тамғакоғаз : Қуттиҳои номувофиқ ё полигонҳои бесамар mAP-ро вайрон мекунанд. Як каме QA роҳи дурро тай мекунад.

• Афзоишҳои интеллектуалӣ : буридан, гардиш кардан, дурахши ҷилтер, илова кардани садои синтетикӣ. Воқеият бошед, на тасодуфӣ-бетартибӣ.

• Муносиб будани модели интихоб : Муайянкуниро дар он ҷое, ки ошкор кардан лозим аст, истифода баред - таснифро маҷбур накунед, ки маконҳоро тахмин кунад.

• Метрикҳое, ки ба таъсир мувофиқанд : Агар манфиҳои бардурӯғ бештар зарар расонанд, бозхондиро оптимизатсия кунед. Агар мусбатҳои бардурӯғ бештар дард кунанд, аввал дақиқ.

• Давраи қатъии фикру мулоҳиза : Нокомиҳои сабт, тамғагузорӣ, бозомӯзӣ. Даҳеҳ кунед, такрор кунед. Каме дилгиркунанда-ваҳшӣ самаранок.

Барои муайянкунӣ/сегментатсия стандарти ҷамоатӣ Дақиқии миёна ба ҳисоби миёна дар остонаҳои IoU - aka COCO-сабки mAP . Донистани он ки чӣ тавр IoU ва AP@{0.5:0.95} ҳисоб карда мешаванд, даъвоҳои пешсафро аз даҳҳо даҳшатовар нигоҳ медорад. [3]

Ҳолатҳои истифодаи воқеии ҷаҳонӣ, ки тахминӣ нестанд 🌍

• Чакана : Таҳлили раф, пешгирии талафот, мониторинги навбат, риояи планограмма.

• Истеҳсол : Муайян кардани нуқсонҳои рӯизаминӣ, санҷиши васлкунӣ, роҳнамоии робот.

• Тандурустӣ : Триажи радиология, муайянкунии асбобҳо, сегментатсияи ҳуҷайра.

• Мобилият : ADAS, камераҳои трафик, ҷойгиршавии таваққуфгоҳ, пайгирии микромобилият.

• Кишоварзӣ : Ҳисоб кардани ҳосил, ошкор кардани беморӣ, омодагии ҳосил.

• Суғурта ва молия : Арзёбии зарар, санҷишҳои KYC, парчамҳои қаллобӣ.

• Сохтмон ва энергетика : Мутобиқати бехатарӣ, ошкоркунии ихроҷ, мониторинги зангзанӣ.

• Мундариҷа ва дастрасӣ : Сарлавҳаҳои худкор, модератсия, ҷустуҷӯи визуалӣ.

Намунае, ки шумо пай мебаред: сканкунии дастиро бо триажи автоматӣ иваз кунед, пас ҳангоми паст шудани эътимод ба одамон афзоиш диҳед. Ҷолиб нест - аммо он миқёс дорад.

Маълумот, нишонаҳо ва ченакҳои муҳим 📊

• Тасниф : Дақиқӣ, F1 барои номутавозунӣ.

• Муайянкунӣ : mAP дар остонаи IoU; сатилҳои AP ва андозаи як синфро тафтиш кунед. [3]

• Сегментатсия : mIoU, Зар; хатогиҳои сатҳи мисолро низ тафтиш кунед.

• Пайгирӣ : MOTA, IDF1; сифати аз нав муайян кардани қаҳрамони хомӯш аст.

• OCR : Сатҳи хатогиҳои ҳарфҳо (CER) ва сатҳи хатогиҳои калима (WER); хатогиҳои тарҳ аксар вақт бартарӣ доранд.

• Вазифаҳои регрессия : Амиқӣ ё поза хатогиҳои мутлақ/нисбӣ истифода мешаванд (аксар вақт дар миқёси гузоришҳо).

Протоколи арзёбии худро ҳуҷҷатгузорӣ кунед, то дигарон онро такрор кунанд. Ин ҷаззоб аст, аммо он шуморо ростқавл нигоҳ медорад.

Сохта ва харидан ва дар куҷо онро идора кардан мумкин аст 🏗️

• Абр : Оғози осонтарин, барои сарбории гурӯҳӣ олӣ аст. Хароҷоти баромадро тамошо кунед.

• Дастгоҳҳои канорӣ : Вақти пасттар ва махфияти беҳтар. Шумо дар бораи квантизатсия, буридан ва суръатбахшҳо ғамхорӣ хоҳед кард.

• Мобилӣ дар дастгоҳ : Аҷиб вақте ки он мувофиқ аст. Моделҳоро оптимизатсия кунед ва батареяро тамошо кунед.

• Гибрид : Филтри пешакӣ дар канор, борбардории вазнин дар абр. Як созиши хуб.

Стеки дилгиркунанда боэътимод: прототип бо PyTorch, детектори стандартиро омӯзед, ба ONNX содир кунед, бо OpenVINO/ONNX Runtime суръат гиред ва OpenCV-ро барои коркарди пешакӣ ва геометрия истифода баред (калибрченкунӣ, гомография, морфология). [4]

Хавфҳо, ахлоқ ва қисмҳои душворе, ки дар бораи он сӯҳбат кардан лозим аст ⚖️

Системаҳои биниш метавонанд ғаразҳои маҷмӯи додаҳо ё нуқтаҳои кӯри амалиётиро мерос гиранд. Арзёбии мустақил (масалан, NIST FRVT) фарқиятҳои демографиро дар сатҳи хатогиҳои шинохти чеҳра дар алгоритмҳо ва шароитҳо чен кардаанд. Ин сабаби воҳима нест, аммо ин як сабаби бодиққат озмоиш кардан, маҳдудиятҳоро ҳуҷҷатгузорӣ кардан ва пайваста дар истеҳсолот назорат кардан аст Агар шумо ҳолатҳои истифодаи шахсият ё бехатариро истифода баред, механизмҳои баррасии одамон ва шикоятро дохил кунед. Махфият, ризоият ва шаффофият изофаҳои ихтиёрӣ нестанд. [5]

Харитаи роҳе, ки шумо воқеан метавонед онро пайгирӣ кунед 🗺️

1. Қарорро муайян кунед,
   система пас аз дидани тасвир бояд чӣ кор кунад? Ин шуморо аз оптимизатсияи ченакҳои бардурӯғ нигоҳ медорад.

2. Маҷмӯи маълумоти ночизро ҷамъ кунед,
   ки бо чанд сад тасвире оғоз кунед, ки муҳити воқеии шуморо инъикос мекунанд. Бодиққат қайд кунед - ҳатто агар ин шумо ва се ёддошти часпанда бошед.

3. Модели асосиро интихоб кунед
   Сутуни оддиро бо вазнҳои пешакӣ омодашуда интихоб кунед. Меъмории экзотикиро ҳанӯз таъқиб накунед. [1]

4. 
   Метрикҳои пайгирӣ, нуқтаҳои иштибоҳ ва шеваҳои нокомиро омӯзед, сабт кунед, арзёбӣ кунед Дафтарчаи "ҳодисаҳои аҷиб" - барф, равшанӣ, инъикосҳо, шрифтҳои тоқро нигоҳ доред.

5. Давраро пурзӯр кунед
   Нефҳои сахтро илова кунед, дрифтҳои барчаспҳоро ислоҳ кунед, афзоишҳоро танзим кунед ва ҳадди ақаллро барқарор кунед. Таҷҳизоти хурд ҷамъ мешаванд. [3]

6. Нусхаи борикро ҷойгир кунед
   Миқдор ва содирот. Андозагирии таъхир/гузаришро дар муҳити воқеӣ чен кунед, на меъёри бозича.

7. Мониторинг ва такрор кардан
   Ҷамъоварии хатогиҳо, тамғагузорӣ кардан, бозомӯзӣ. Арзёбии давра ба давраро ба нақша гиред, то модели шумо сангрез нашавад.

Маслиҳати профессионал: як нигоҳдории ночизеро, ки аз ҷониби ҳамтои аз ҳама хашмгини худ муқаррар кардааст, шарҳ диҳед. Агар онҳо дар он сӯрохиҳо зада натавонанд, шумо эҳтимол омодаед.

Мушкилоти умумӣ, ки шумо мехоҳед аз онҳо канорагирӣ кунед 🧨

• Омӯзиш дар бораи тасвирҳои тозаи студия, ҷойгиркунӣ дар ҷаҳони воқеӣ бо борон дар линза.

• Оптимизатсия барои maAP-и ​​умумӣ, вақте ки шумо воқеан дар бораи як синфи муҳим ғамхорӣ мекунед. [3]

• Беэътиноӣ кардани номутавозунии синфӣ ва баъд ҳайрон шудан, ки чаро рӯйдодҳои нодир аз байн мераванд.

• То он даме, ки модел артефактҳои сунъиро омӯзад, аз ҳад зиёд афзоиш диҳед.

• Гузаронидани калибрченкунии камера ва сипас то абад бо хатогиҳои дурнамо мубориза баред. [4]

• Боварӣ ба рақамҳои пешсаф бидуни такрори танзими дақиқи арзёбӣ. [2][3]

Сарчашмаҳое, ки сазовори қайд кардан мебошанд 🔗

Агар ба шумо маводи ибтидоӣ ва ёддоштҳои курс маъқул бошад, инҳо барои асосҳо, амалия ва нишондиҳандаҳо тилло мебошанд. истинодҳо нигаред : ёддоштҳои CS231n, коғази даъвати ImageNet, маҷмӯи додаҳо/ҳуҷҷатҳои баҳодиҳии COCO, ҳуҷҷатҳои OpenCV ва гузоришҳои NIST FRVT. [1][2][3][4][5]

Изҳороти ниҳоӣ - ё хеле дароз, нахондаам 🍃

Vision компютерӣ дар AI пикселҳоро ба қарорҳо табдил медиҳад. Он вақте дурахшон мешавад, ки шумо вазифаи дурустро бо маълумоти дуруст ҷуфт мекунед, чизҳои дурустро чен мекунед ва бо интизоми ғайриоддӣ такрор мекунед. Асбоб саховатманд аст, нишондиҳандаҳо оммавӣ мебошанд ва роҳ аз прототип ба истеҳсолот ҳайратовар кӯтоҳ аст, агар шумо ба қарори ниҳоӣ диққат диҳед. Тамғакоғазҳои худро рост кунед, ченакҳоеро интихоб кунед, ки ба таъсир мувофиқат кунанд ва бигзор моделҳо борбардории вазнинро иҷро кунанд. Ва агар метафора кӯмак кунад - дар бораи он фикр кунед, ки ба як таҷрибаомӯз хеле зуд, вале аслӣ таълим диҳед, то чизи муҳимро муайян кунад. Шумо мисолхо нишон медихед, хатохоро ислох мекунед ва тадричан онро бо кори хакикй бовар мекунонед. Мукаммал нест, аммо ба қадри кофӣ наздик аст, ки тағирёбанда бошад. 🌟

Иқтибосҳо

1. CS231n: Омӯзиши амиқ барои биниши компютерӣ (заҳдҳои курс) - Донишгоҳи Стэнфорд.
   бештар

2. ImageNet Миқёси Калон Мушкилоти Шинохти визуалӣ (коғаз) - Руссаковский ва дигарон.
   бештар

3. COCO Dataset & Evaluation - Сомонаи расмӣ (таърифҳои вазифаҳо ва конвенсияҳои mAP/IoU).
   бештар

4. OpenCV Documentation (v4.x) - Модулҳо барои коркарди пешакӣ, калибрченкунӣ, морфология ва ғайра
   бештар хонед

5. NIST FRVT Қисми 3: Таъсири демографӣ (NISTIR 8280) - Арзёбии мустақили дақиқии шинохти чеҳра дар саросари демографӣ.
   бештар

Дар Дӯкони расмии AI Assistant AI-и навтаринро пайдо кунед

Дар бораи мо