AI-дағы компьютерлік көру дегеніміз не?

Егер сіз телефонның құлпын бетіңізбен ашқан болсаңыз, түбіртек сканерлеген болсаңыз немесе авокадоңызға баға беріп жатыр ма деп өзін-өзі тексеру камерасына қарасаңыз, сіз компьютерлік көру қабілетіне қарсы шықтыңыз. Қарапайым тілмен айтқанда, AI-дағы Computer Vision шешімдер қабылдау үшін суреттер мен бейнені жақсы көруге және түсінуге үйрену әдісі Пайдалы ма? Мүлдем. Кейде таңқаларлық? Сондай-ақ иә. Шынымды айтсақ, кейде аздап қорқынышты. Ең жақсы жағдайда, ол ретсіз пикселдерді практикалық әрекеттерге айналдырады. Ең нашар жағдайда ол болжайды және тербеледі. Дұрыс қазып алайық.

Осы мақаладан кейін оқығыңыз келетін мақалалар:

🔗 Жасанды интеллектке бейімділік дегеніміз не
. AI жүйелерінде қиғаштық қалай пайда болады және оны анықтау және азайту жолдары.

🔗 Болжалды AI дегеніміз не
Болжалды AI трендтер мен нәтижелерді болжау үшін деректерді қалай пайдаланады.

🔗 Жасанды интеллект жаттықтырушысы дегеніміз не
AI үйрететін кәсіпқойлар пайдаланатын жауапкершіліктер, дағдылар және құралдар.

🔗 Google Vertex AI дегеніміз не?
Модельдерді құруға және орналастыруға арналған Google-дың бірыңғай AI платформасына шолу.

AI-дағы Computer Vision дегеніміз не? 📸

AI-дағы Computer Vision – компьютерлерді көрнекі деректерді түсіндіруге және пайымдауға үйрететін жасанды интеллект саласы. Бұл шикі пикселдерден құрылымдық мағынаға дейінгі құбыр желісі: «бұл тоқтау белгісі», «бұл жаяу жүргіншілер», «дәнекерленген жік ақаулы», «шот-фактураның жалпы сомасы осында». Ол жіктеу, анықтау, сегменттеу, бақылау, тереңдікті бағалау, OCR және үлгіні үйрену үлгілері арқылы біріктірілген басқа да тапсырмаларды қамтиды. Ресми өріс классикалық геометрияны заманауи тереңдетіп оқытуға дейін қамтиды, практикалық оқулықтармен көшіруге және өзгертуге болады. [1]

Жылдам анекдот: қарапайым 720p камерасы бар қаптама желісін елестетіңіз. Жеңіл детектор қақпақтарды анықтайды, ал қарапайым трекер бөтелкені жасыл түспен жағу алдында олардың қатарынан бес кадрға тураланғанын растайды. Сәнді емес, бірақ арзан, жылдам және қайта өңдеуді азайтады.

AI-дағы компьютерлік көруді не пайдалы етеді? ✅

• Сигналдың әрекетке ағыны : визуалды кіріс әрекет ететін шығысқа айналады. Аз бақылау тақтасы, көбірек шешім.

• Жалпылау : дұрыс деректермен бір модель әртүрлі кескіндерді өңдейді. Мінсіз емес - кейде таң қалдыратындай жақсы.

• Деректер левереджі : камералар арзан және барлық жерде. Көру пикселдер мұхитын инсайтқа айналдырады.

• Жылдамдық : Модельдер тапсырма мен ажыратымдылыққа байланысты қарапайым жабдықта немесе нақты уақытта нақты уақытта кадрларды өңдей алады.

• Композиттік : сенімді жүйелерге қарапайым қадамдар тізбегі: анықтау → бақылау → сапаны бақылау.

• Экожүйе : Құралдар, алдын ала дайындалған үлгілер, эталондар және қауымдастық қолдауы - кең таралған код базары.

Шынын айтайық, құпия тұздық құпия емес: жақсы деректер, тәртіпті бағалау, мұқият орналастыру. Қалғаны жаттығу... және мүмкін кофе. ☕

AI-дағы Computer Vision қалай жұмыс істейді, бір жүйеде 🧪

1. Суретті алу
   Камералар, сканерлер, дрондар, телефондар. Сенсор түрін, экспозицияны, объективті және кадр жиілігін мұқият таңдаңыз. Қоқыс және т.б.

2. Алдын ала өңдеу
   Өлшемін өзгерту, қиып алу, қалыпқа келтіру, қажет болса тазарту немесе жою. Кейде кішігірім контраст тауларды жылжытады. [4]

3. Белгілер және деректер жиындары
   Шектеу жолақтары, көпбұрыштар, негізгі нүктелер, мәтін аралығы. Теңгерімді, репрезентативті белгілер - немесе сіздің үлгіңіз біркелкі әдеттерге үйренеді.

4. Модельдеу

   • Жіктелуі : «Қай категория?»

   • Анықтау : «Объектілер қайда?»

   • Сегменттеу : «Қай пиксельдер қандай затқа жатады?»

   • Негізгі нүктелер мен поза : «Буындар немесе белгілер қайда?»

   • OCR : «Суретте қандай мәтін бар?»

   • Тереңдік және 3D : «Бәрі қаншалықты алыс?»
     Архитектура әртүрлі, бірақ конволюционды торлар мен трансформаторлық үлгілер басым. [1]

5. Тренинг
   Деректерді бөлу, гиперпараметрлерді баптау, реттеу, көбейту. Түсқағазды жаттап алмас бұрын ерте тоқтау.

6. Бағалау
   OCR үшін mAP, IoU, F1, CER/WER сияқты тапсырмаға сәйкес көрсеткіштерді пайдаланыңыз. Шие термеңіз. Әділ салыстырыңыз. [3]

7. орналастыруды
   оңтайландыру: бұлттық пакеттік тапсырмалар, құрылғыдағы қорытындылар, шеткі серверлер. Дрейфті бақылау. Әлем өзгерген кезде қайта оқытыңыз.

Терең желілер үлкен деректер жиыны және есептеу сыни массаға тиген кезде сапалы секірісті катализдеді. ImageNet шақыруы сияқты эталондар бұл прогресті көрінетін және тоқтаусыз етті. [2]

Сіз нақты қолданатын негізгі тапсырмалар (және қашан) 🧩

• Кескін классификациясы : әр суретке бір белгі. Жылдам сүзгілер, триаж немесе сапалы қақпалар үшін пайдаланыңыз.

• Нысанды анықтау : заттардың айналасындағы қораптар. Бөлшек саудадағы шығынның алдын алу, көлік құралдарын анықтау, жабайы табиғатты санау.

• Дана сегментациясы : әрбір нысан үшін пиксельдік дәлдік силуэттері. Өндірістік ақаулар, хирургиялық құралдар, агротех.

• Семантикалық сегменттеу : даналарды бөлмей пиксельге арналған класс. Қалалық жол көріністері, жер жамылғысы.

• Негізгі нүктені анықтау және поза : буындар, бағдарлар, бет ерекшеліктері. Спорттық аналитика, эргономика, AR.

• Бақылау : уақыт өте келе нысандарды бақылаңыз. Логистика, қозғалыс, қауіпсіздік.

• OCR және құжат AI : Мәтінді шығару және орналасуды талдау. Шот-фактуралар, чектер, бланкілер.

• Тереңдік және 3D : бірнеше көріністерден немесе монокулярлық белгілерден қалпына келтіру. Робототехника, AR, карта жасау.

• Көрнекі жазу : Көріністерді табиғи тілде қорыту. Қолжетімділік, іздеу.

• Көрініс-тілдік модельдер : мультимодальды пайымдау, іздеу арқылы кеңейтілген көру, негізделген QA.

Кішкентай корпустың дірілі: дүкендерде детектор сөрелердің жоқтығын көрсетеді; трекер персоналды толықтыру кезінде қосарланған санауды болдырмайды; қарапайым ереже сенімділігі төмен кадрларды адам шолуына бағыттайды. Бұл негізінен күйде болатын шағын оркестр.

Салыстыру кестесі: жылдам жеткізуге арналған құралдар 🧰

Әдейі аздап қызық. Иә, аралық біртүрлі - мен білемін.

AI жүйесіндегі Computer Vision сапасына не әсер етеді ?

• Деректерді қамту : жарықтандыру өзгерістері, бұрыштар, фон, жиек корпустары. Егер бұл орын алуы мүмкін болса, оны қосыңыз.

• Жапсырма сапасы : сәйкес келмейтін қораптар немесе ұқыпсыз көпбұрыштар mAP-ді бұзады. Кішкене QA ұзақ жолды алады.

• Ақылды күшейтулер : кесу, айналдыру, жарықтылық дірілдеу, синтетикалық шуды қосу. Кездейсоқ хаос емес, шынайы болыңыз.

• Модельді таңдау сәйкестігі : анықтау қажет жерде анықтауды пайдаланыңыз - классификаторды орындарды болжауға мәжбүрлемеңіз.

• Әсерге сәйкес келетін көрсеткіштер : жалған негативтер көбірек зиян келтірсе, еске түсіруді оңтайландырыңыз. Егер жалған позитивтер көбірек зиян келтірсе, алдымен дәлдік.

• Тығыз кері байланыс циклі : қателерді тіркеу, қайта белгілеу, қайта даярлау. Шайыңыз, қайталаңыз. Аздап қызықсыз - өте тиімді.

Анықтау/сегменттеу үшін қауымдастық стандарты орташа дәлдік , яғни COCO стиліндегі mAP . IoU және AP@{0.5:0.95} қалай есептелетінін білу көшбасшылар тақтасының шағымдарын ондық сандармен таң қалдырудан сақтайды. [3]

Гипотетикалық емес нақты өмірдегі қолдану жағдайлары 🌍

• Бөлшек сауда : Сөрелерді талдау, жоғалтудың алдын алу, кезекті бақылау, планограммаға сәйкестік.

• Өндіріс : беттік ақауларды анықтау, құрастыруды тексеру, роботты басқару.

• Денсаулық сақтау : Радиологиялық триаж, аспапты анықтау, жасуша сегментациясы.

• Ұтқырлық : ADAS, трафик камералары, автотұрақтардың толтырылуы, микромобильділікті қадағалау.

• Ауыл шаруашылығы : Егін санау, ауруды анықтау, егін жинауға дайындық.

• Сақтандыру және қаржы : залалды бағалау, KYC тексерулері, алаяқтық жалаулары.

• Құрылыс және энергия : қауіпсіздік талаптарын сақтау, ағып кетуді анықтау, коррозияны бақылау.

• Мазмұн және қол жетімділік : Автоматты жазулар, модерация, визуалды іздеу.

Сіз байқайтын үлгі: қолмен сканерлеуді автоматты триажға ауыстырыңыз, содан кейін сенімділік төмендеген кезде адамдарға дейін жеткізіңіз. Керемет емес, бірақ ол ауқымды.

Деректер, белгілер және маңызды көрсеткіштер 📊

• Жіктелуі : Дәлдік, теңгерімсіздік үшін F1.

• Анықтау : IoU шектері бойынша mAP; әр класқа арналған AP және өлшемді шелектерді тексеріңіз. [3]

• Сегментация : mIoU, Dice; даналық деңгейдегі қателерді де тексеріңіз.

• Бақылау : MOTA, IDF1; қайта анықтау сапасы - үнсіз кейіпкер.

• OCR : таңба қателерінің жылдамдығы (CER) және сөз қателерінің жылдамдығы (WER); орналасу ақаулары жиі басым болады.

• Регрессия тапсырмалары : Тереңдік немесе поза абсолютті/салыстырмалы қателерді пайдалану (көбінесе журнал шкаласында).

Бағалау хаттамаңызды басқалар қайталай алатындай етіп құжаттаңыз. Бұл сексуалдық емес, бірақ ол сізді адал етеді.

Құру және сатып алу және оны қайда іске қосу керек 🏗️

• Бұлт : бастау үшін ең оңай, пакеттік жұмыс жүктемелері үшін тамаша. Шығу шығындарын бақылаңыз.

• Жиек құрылғылары : кідірістің төмендеуі және жақсырақ құпиялылық. Сіз кванттау, кесу және үдеткіштер туралы қамқорлық жасайсыз.

• Құрылғыдағы мобильді : ол сәйкес келгенде керемет. Модельдерді оңтайландырыңыз және батареяны қараңыз.

• Гибрид : шетінде алдын ала сүзгі, бұлтта ауыр көтеру. Жақсы ымыра.

Қызықсыз сенімді стек: PyTorch көмегімен прототип жасаңыз, стандартты детекторды оқытыңыз, ONNX жүйесіне экспорттаңыз, OpenVINO/ONNX Runtime көмегімен жылдамдаңыз және алдын ала өңдеу және геометрия (калибрлеу, гомография, морфология) үшін OpenCV пайдаланыңыз. [4]

Тәуекелдер, этика және айту қиын жақтары ⚖️

Көру жүйелері деректер жиынының ауытқуларын немесе операциялық соқыр нүктелерді мұра ете алады. Тәуелсіз бағалаулар (мысалы, NIST FRVT) алгоритмдер мен шарттар бойынша бетті тану қателерінің жылдамдығындағы демографиялық дифференциалды өлшеді. Бұл дүрбелеңге себеп емес, бірақ бұл мұқият сынақтан өтуге, шектеулерді құжаттандыруға және өндірісте үздіксіз бақылауға себеп. Жеке куәлікке немесе қауіпсіздікке қатысты пайдалану жағдайларын қолдансаңыз, адам тексеру және шағымдану механизмдерін қосыңыз. Құпиялылық, келісім және ашықтық қосымша қосымшалар болып табылмайды. [5]

Сіз шынымен орындай алатын жылдам басталатын жол картасы 🗺️

1. Шешімді анықтаңыз
   Суретті көргеннен кейін жүйе қандай әрекетті орындауы керек? Бұл бос көрсеткіштерді оңтайландырудан сақтайды.

2. Жағымсыз деректер жинағын жинаңыз
   . Нақты ортаңызды көрсететін бірнеше жүз кескіннен бастаңыз. Мұқият белгілеңіз - тіпті сіз және үш жабысқақ жазба болса да.

3. Негізгі үлгіні таңдаңыз.
   Алдын ала дайындалған салмақтары бар қарапайым арқалықты таңдаңыз. Экзотикалық архитектураларды әлі қуып алмаңыз. [1]

4. 
   Бақылау метрикасын, шатасу нүктелерін және сәтсіздік режимдерін жаттықтырыңыз, журналға қойыңыз, бағалаңыз «Біртүрлі жағдайлар» дәптерін сақтаңыз - қар, жарқырау, шағылысулар, тақ қаріптер.

5. Циклді қатайтыңыз
   Қатты негативтерді қосыңыз, жапсырманың ауытқуын түзетіңіз, ұлғайтуларды реттеңіз және шекті мәндерді қайта реттеңіз. Кішкентай түзетулер қосылады. [3]

6. Жіңішке нұсқаны қолдану
   Кванттау және экспорттау. Ойыншық эталоны емес, нақты ортада кідіріс/өткізу мүмкіндігін өлшеңіз.

7. Бақылау және қайталау
   Қателерді жинаңыз, қайта белгілеңіз, қайта оқытыңыз. Үлгіңіз тасқа айналмас үшін мерзімді бағалауларды жоспарлаңыз.

Кәсіби кеңес: ең сыпайы әріптесіңіз орнатқан кішкентай ұстауға түсініктеме беріңіз. Егер олар оған тесіктер жасай алмаса, сіз дайын болуыңыз мүмкін.

Сіз аулақ болғыңыз келетін жалпы қателіктер 🧨

• Таза студия кескіндері бойынша жаттығу, объективтегі жаңбырмен шынайы әлемге орналастыру.

• Бір сыни сыныпқа шынымен мән берген кезде жалпы mAP үшін оңтайландыру. [3]

• Сыныптық теңгерімсіздікті елемеу, содан кейін сирек оқиғалардың неге жоғалып кететініне таң қалу.

• Модель жасанды артефактілерді үйренгенше шамадан тыс көбейту.

• Камераны калибрлеуді өткізіп жіберіп, содан кейін перспективалық қателермен мәңгілікке күресу. [4]

• Нақты бағалау параметрлерін қайталамай, көшбасшылар тақтасының нөмірлеріне сену. [2][3]

Бетбелгі қоюға тұрарлық дереккөздер 🔗

Егер сізге негізгі материалдар мен курстық жазбалар ұнаса, бұл негіздерге, тәжірибеге және көрсеткіштерге арналған алтын. «Сілтемелер» қараңыз : CS231n жазбалары, ImageNet сынақ қағазы, COCO деректер жинағы/бағалау құжаттары, OpenCV құжаттары және NIST FRVT есептері. [1][2][3][4][5]

Қорытынды ескертулер - немесе тым ұзақ, оқымадым 🍃

AI жүйесіндегі компьютерлік көру пикселдерді шешімге айналдырады. Бұл дұрыс тапсырманы дұрыс деректермен жұптастыру, дұрыс нәрселерді өлшеу және әдеттен тыс тәртіппен қайталау кезінде жарқырайды. Құрал кең, эталондар жалпыға ортақ, ал егер сіз соңғы шешімге назар аударсаңыз, прототиптен өндіріске дейінгі жол таңқаларлық қысқа. Жапсырмаларыңызды түзетіңіз, әсерге сәйкес көрсеткіштерді таңдаңыз және модельдерге ауыр жүкті көтеруге мүмкіндік беріңіз. Ал егер метафора көмектессе, оны маңызды нәрсені анықтау үшін өте жылдам, бірақ сөзбе-сөз интерн үйрету сияқты ойлаңыз. Сіз мысалдар көрсетіп, қателерді түзетіп, бірте-бірте нақты жұмыспен сенесіз. Мінсіз емес, бірақ түрлендіру үшін жеткілікті жақын. 🌟

Анықтамалар

1. CS231n: Компьютерлік көру үшін терең оқыту (курстық жазбалар) - Стэнфорд университеті.
   толығырақ оқыңыз

2. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (қағаз) - Руссаковский және т.б.
   толығырақ оқыңыз

3. COCO Dataset & Evaluation - Ресми сайт (тапсырма анықтамалары және mAP/IoU конвенциялары).
   толығырақ оқыңыз

4. OpenCV Documentation (v4.x) - Алдын ала өңдеу, калибрлеу, морфология және т.б. арналған модульдер
   толығырақ оқу

5. NIST FRVT 3-бөлім: Демографиялық әсерлер (NISTIR 8280) - Демография бойынша бетті тану дәлдігін тәуелсіз бағалау.
   толығырақ оқыңыз

Ресми AI Assistant дүкенінен соңғы AI табыңыз

Біз туралы