Mae gan fodau dynol y gallu cynhenid i wahaniaethu rhwng gwrthrychau, pobl, anifeiliaid a lleoedd o ffotograffau a'u hadnabod yn fanwl gywir. Fodd bynnag, nid yw cyfrifiaduron yn dod â'r gallu i ddosbarthu delweddau. Eto i gyd, gellir eu hyfforddi i ddehongli gwybodaeth weledol gan ddefnyddio cymwysiadau gweledigaeth gyfrifiadurol a thechnoleg adnabod delweddau.
Fel canlyniad AI a Computer Vision, mae adnabod delwedd yn cyfuno dysgu dwfn technegau i bweru llawer o achosion defnydd byd go iawn. Er mwyn canfod y byd yn gywir, mae AI yn dibynnu ar weledigaeth gyfrifiadurol.
Heb gymorth technoleg adnabod delweddau, ni all model gweledigaeth gyfrifiadurol ganfod, adnabod a pherfformio dosbarthiad delwedd. Felly, dylai meddalwedd adnabod delweddau sy'n seiliedig ar AI allu datgodio delweddau a gallu gwneud dadansoddiad rhagfynegol. I'r perwyl hwn, mae modelau AI yn cael eu hyfforddi ar setiau data enfawr i sicrhau rhagfynegiadau cywir.
Yn ôl Fortune Business Insights, gwerthwyd maint marchnad technoleg adnabod delweddau byd-eang ar $23.8 biliwn yn 2019. Disgwylir i'r ffigur hwn gynyddu i'r entrychion. $ 86.3 biliwn gan 2027, gan dyfu ar CAGR o 17.6% yn ystod y cyfnod dywededig.
Beth yw Cydnabod Delwedd?
Cydnabod delweddau defnyddio technoleg a thechnegau i helpu cyfrifiaduron i adnabod, labelu a dosbarthu elfennau o ddiddordeb mewn delwedd.
Tra bod bodau dynol yn prosesu delweddau ac yn dosbarthu'r gwrthrychau y tu mewn i ddelweddau yn eithaf hawdd, mae'r un peth yn amhosibl i beiriant oni bai ei fod wedi'i hyfforddi'n benodol i wneud hynny. Canlyniad adnabod delwedd yw nodi a dosbarthu gwrthrychau a ganfuwyd yn gywir i wahanol gategorïau a bennwyd ymlaen llaw gyda chymorth technoleg dysgu dwfn.
Sut mae Adnabod Delwedd AI yn gweithio?
Sut mae bodau dynol yn dehongli gwybodaeth weledol?
Mae ein rhwydweithiau niwral naturiol yn ein helpu i adnabod, dosbarthu a dehongli delweddau yn seiliedig ar ein profiadau yn y gorffennol, ein gwybodaeth ddysgedig, a'n greddf. Yn yr un modd, mae rhwydwaith niwral artiffisial yn helpu peiriannau i adnabod a dosbarthu delweddau. Ond yn gyntaf mae angen iddynt gael eu hyfforddi i adnabod gwrthrychau mewn delwedd.
Ar gyfer y canfod gwrthrych techneg i weithio, rhaid i'r model yn gyntaf gael ei hyfforddi ar setiau data delwedd amrywiol gan ddefnyddio dulliau dysgu dwfn.
Yn wahanol i ML, lle mae'r data mewnbwn yn cael ei ddadansoddi gan ddefnyddio algorithmau, mae dysgu dwfn yn defnyddio rhwydwaith niwral haenog. Mae tri math o haenau dan sylw - mewnbwn, cudd ac allbwn. Mae'r mewnbwn gwybodaeth yn cael ei dderbyn gan yr haen mewnbwn, ei brosesu gan yr haen gudd, a'r canlyniadau a gynhyrchir gan yr haen allbwn.
Gan fod yr haenau'n rhyng-gysylltiedig, mae pob haen yn dibynnu ar ganlyniadau'r haen flaenorol. Felly, mae set ddata enfawr yn hanfodol i hyfforddi rhwydwaith niwral fel bod y system dysgu dwfn yn gogwyddo i ddynwared y broses ymresymu dynol ac yn parhau i ddysgu.
[Darllenwch hefyd: Y Canllaw Cyflawn i Anodi Delwedd]
Sut mae AI wedi'i Hyfforddi i Adnabod y Ddelwedd?
Mae cyfrifiadur yn gweld ac yn prosesu delwedd yn wahanol iawn i fodau dynol. Dim ond criw o bicseli yw delwedd, ar gyfer cyfrifiadur - naill ai fel delwedd fector neu raster. Mewn delweddau raster, trefnir pob picsel ar ffurf grid, tra mewn delwedd fector, fe'u trefnir fel polygonau o wahanol liwiau.
Wrth drefnu data, caiff pob delwedd ei chategoreiddio, a chaiff nodweddion ffisegol eu tynnu. Yn olaf, mae'r amgodio geometrig yn cael ei drawsnewid yn labeli sy'n disgrifio'r delweddau. Mae'r cam hwn - casglu, trefnu, labelu, ac anodi delweddau - yn hanfodol ar gyfer perfformiad modelau gweledigaeth gyfrifiadurol.
Unwaith y bydd y setiau data dysgu dwfn yn cael eu datblygu'n gywir, delwedd algorithmau adnabod gweithio i dynnu patrymau o'r delweddau.
Cydnabyddiaeth Wyneb:
Mae'r AI wedi'i hyfforddi i adnabod wynebau trwy fapio nodweddion wyneb person a'u cymharu â delweddau yn y gronfa ddata dysgu dwfn i daro cyfatebol.
Adnabod Gwrthrychau:
Mae'r dechnoleg adnabod delweddau yn eich helpu i weld gwrthrychau o ddiddordeb mewn rhan ddethol o ddelwedd. Mae chwiliad gweledol yn gweithio'n gyntaf trwy adnabod gwrthrychau mewn delwedd a'u cymharu â delweddau ar y we.
Canfod Testun:
Mae'r system adnabod delweddau hefyd yn helpu i ganfod testun o ddelweddau a'i drosi i fformat y gall peiriant ei ddarllen gan ddefnyddio adnabyddiaeth nodau optegol.
Y Broses o System Adnabod Delwedd
Mae'r tri cham canlynol yn ffurfio'r cefndir ar ba ddelwedd cydnabyddiaeth yn gweithio.
Proses 1: Setiau Data Hyfforddiant
Mae'r system adnabod delwedd gyfan yn dechrau gyda'r data hyfforddi sy'n cynnwys lluniau, delweddau, fideos, ac ati. Yna, mae'r rhwydweithiau niwral angen y data hyfforddi i dynnu patrymau a chreu canfyddiadau.
Proses 2: Hyfforddiant Rhwydwaith Niwral
Unwaith y bydd y set ddata wedi'i datblygu, cânt eu mewnbynnu i'r algorithm rhwydwaith niwral. Mae'n gweithredu fel rhagosodiad ar gyfer datblygu'r offeryn adnabod delweddau. Gan ddefnyddio an algorithm adnabod delwedd yn ei gwneud yn bosibl i rwydweithiau niwral adnabod dosbarthiadau o ddelweddau.
Proses 3: Profi
Mae model adnabod delwedd cystal â'i brofi. Felly, mae'n bwysig profi perfformiad y model gan ddefnyddio delweddau nad ydynt yn bresennol yn y set ddata hyfforddi. Mae bob amser yn ddoeth defnyddio tua 80% o'r set ddata ar hyfforddiant model a'r gweddill, 20%, ar brofi model. Mae perfformiad y model yn cael ei fesur yn seiliedig ar gywirdeb, rhagweladwyedd, a defnyddioldeb.
Defnydd Gorau Achosion o Adnabod Delwedd AI
Defnyddir technoleg adnabod delwedd deallusrwydd artiffisial yn gynyddol mewn amrywiol ddiwydiannau, a rhagwelir y bydd y duedd hon yn parhau hyd y gellir rhagweld. Dyma rai o'r diwydiannau sy'n defnyddio adnabod delweddau yn rhyfeddol o dda:
Diwydiant Diogelwch:
Mae'r diwydiannau diogelwch yn defnyddio technoleg adnabod delweddau yn helaeth i ganfod ac adnabod wynebau. Mae systemau diogelwch craff yn defnyddio systemau adnabod wynebau i ganiatáu neu atal mynediad i bobl.
Ar ben hynny, mae gan ffonau smart offeryn adnabod wynebau safonol sy'n helpu i ddatgloi ffonau neu gymwysiadau. Mae'r cysyniad o adnabod wynebau, adnabyddiaeth, a gwirio trwy ddod o hyd i gydweddiad â'r gronfa ddata yn un agwedd ar adnabod wynebau.
Diwydiant Modurol:
Mae adnabod delwedd yn helpu ceir hunan-yrru ac ymreolaethol i berfformio ar eu gorau. Gyda chymorth camerâu sy'n wynebu'r cefn, synwyryddion, a LiDAR, mae delweddau a gynhyrchir yn cael eu cymharu â'r set ddata gan ddefnyddio meddalwedd adnabod delweddau. Mae'n helpu i ganfod cerbydau eraill, goleuadau traffig, lonydd, cerddwyr a mwy yn gywir.
Diwydiant Manwerthu:
Mae'r diwydiant manwerthu yn mentro i faes adnabod delweddau gan mai dim ond yn ddiweddar y mae wedi rhoi cynnig ar y dechnoleg newydd hon. Fodd bynnag, gyda chymorth offer adnabod delweddau, mae'n helpu cwsmeriaid fwy neu lai i roi cynnig ar gynhyrchion cyn eu prynu.
Diwydiant Gofal Iechyd:
Efallai mai'r diwydiant gofal iechyd yw'r budd mwyaf o dechnoleg adnabod delweddau. Mae'r dechnoleg hon yn helpu gweithwyr gofal iechyd proffesiynol i ganfod tiwmorau, briwiau, strôc a lympiau mewn cleifion yn gywir. Mae hefyd yn helpu pobl â nam ar eu golwg i gael mwy o fynediad at wybodaeth ac adloniant trwy echdynnu data ar-lein gan ddefnyddio prosesau testun.
Nid yw hyfforddi cyfrifiadur i ganfod, dehongli ac adnabod gwybodaeth weledol yn union fel bodau dynol yn dasg hawdd. Mae angen tunnell o ddata wedi'u labelu a'u dosbarthu arnoch i ddatblygu model adnabod delwedd AI.
Mae'r model rydych chi'n ei ddatblygu cystal â'r data hyfforddi rydych chi'n ei fwydo. Ansawdd porthiant, data cywir ac wedi'i labelu'n dda, a byddwch chi'n cael model AI sy'n perfformio'n dda i chi'ch hun. Estynnwch allan i Shaip i gael eich dwylo ar set ddata o ansawdd wedi'i haddasu ar gyfer holl anghenion y prosiect. Pan mai ansawdd yw'r unig baramedr, tîm o arbenigwyr Sharp yw'r cyfan sydd ei angen arnoch chi.