משימות וטכניקות ראייה ממוחשבת
הערה
עיין בכרטיסייה טקסט ותמונות לפרטים נוספים!
המונח "ראייה ממוחשבת" מתייחס למגוון משימות וטכניקות שבהן תוכנת בינה מלאכותית מעבדת קלט חזותי; בדרך כלל מתמונות, סרטונים או שידורי מצלמה חיים. ראייה ממוחשבת היא תחום מבוסס היטב של בינה מלאכותית, והטכניקות המשמשות לחילוץ מידע מקלט חזותי התפתחו משמעותית במהלך השנים.
סיווג תמונות
אחד הפתרונות הוותיקים ביותר לראייה ממוחשבת הוא טכניקה הנקראת סיווג תמונה, שבה נעשה שימוש במודל שהוכשר עם מספר רב של תמונות כדי לחזות תווית טקסט על סמך תוכן התמונה.
לדוגמה, נניח שחנות מכולת רוצה ליישם מערכת קופה חכמה המזהה תוצרת באופן אוטומטי. לדוגמה, הלקוח יכול להניח פירות או ירקות על משקל בקופה, ואפליקציית AI המחוברת למצלמה יכולה לזהות אוטומטית את סוגי התוצרת (תפוח, תפוז, בננה וכן הלאה) ולגבות את הכמות המתאימה על סמך משקלה. כדי שפתרון זה יעבוד, יהיה צורך לאמן מודל עם נפח גדול של תמונות, שכל אחת מהן מסומנת בשם הנכון. התוצאה היא מודל שיכול להשתמש בתכונות הוויזואליות של תמונה כדי לחזות את הנושא העיקרי שלה.
זיהוי אובייקטים
נניח שהמכולת רוצה מערכת מתוחכמת יותר, שבה הקופה יכולה לסרוק מספר פריטים בקופה ולזהות כל אחד מהם. גישה נפוצה לסוג זה של בעיה נקראת "זיהוי אובייקטים". מודלים לזיהוי אובייקטים בוחנים אזורים מרובים בתמונה כדי למצוא אובייקטים בודדים ומיקומם. התחזית המתקבלת מהמודל כוללת אילו אובייקטים זוהו, ואת האזורים הספציפיים בתמונה שבהם הם מופיעים - המסומנים על ידי הקואורדינטות של התיבה התוחמת המלבנית.
פילוח סמנטי
דרך נוספת, מתוחכמת יותר, לזהות אובייקטים בתמונה, נקראת "סגמנטציה סמנטית". בגישה זו, מודל מאומן למצוא אובייקטים, ולסווג פיקסלים בודדים בתמונה על סמך האובייקט שאליו הם שייכים. התוצאה של תהליך זה היא חיזוי מדויק הרבה יותר של מיקום האובייקטים בתמונה.
ניתוח תמונה הקשרית
המודלים האחרונים של ראייה ממוחשבת רב-מודאלית מאומנים למצוא קשרים הקשריים בין אובייקטים בתמונות לבין הטקסט המתאר אותם. התוצאה היא יכולת לפרש סמנטית תמונה כדי לקבוע אילו אובייקטים ופעילויות היא מתארת; וליצור תיאורים מתאימים או להציע תגיות רלוונטיות.
אדם אוכל תפוח.