งานและเทคนิคคอมพิวเตอร์วิทัศน์

เสร็จสมบูรณ์เมื่อ

Note

ดูแท็บ ข้อความและรูปภาพ สําหรับรายละเอียดเพิ่มเติม!

คําว่า "คอมพิวเตอร์วิทัศน์" หมายถึงงานและเทคนิคต่างๆ ที่ซอฟต์แวร์ AI ประมวลผลการป้อนข้อมูลด้วยภาพ โดยทั่วไปจะมาจากรูปภาพ วิดีโอ หรือสตรีมกล้องถ่ายทอดสด คอมพิวเตอร์วิทัศน์เป็นสาขา AI ที่ได้รับการยอมรับอย่างดี และเทคนิคที่ใช้ในการดึงข้อมูลจากอินพุตด้วยภาพมีวิวัฒนาการอย่างมากในช่วงหลายปีที่ผ่านมา

การจําแนกรูปภาพ

หนึ่งในโซลูชันคอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่เก่าแก่ที่สุดคือเทคนิคที่เรียกว่าการ จําแนกประเภทรูปภาพ ซึ่งใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกฝนด้วยรูปภาพจํานวนมากเพื่อคาดการณ์ป้ายกํากับข้อความตามเนื้อหาของรูปภาพ

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าร้านขายของชําต้องการใช้ระบบชําระเงินอัจฉริยะที่ระบุผลผลิตโดยอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น ลูกค้าสามารถวางผักหรือผลไม้บนเครื่องชั่งที่จุดชําระเงิน และแอปพลิเคชัน AI ที่เชื่อมต่อกับกล้องสามารถระบุประเภทของผลผลิตได้โดยอัตโนมัติ (แอปเปิ้ล ส้ม กล้วย และอื่นๆ) และเรียกเก็บเงินในจํานวนที่เหมาะสมตามน้ําหนัก โมเดลจะต้องได้รับการฝึกอบรมด้วยรูปภาพจํานวนมาก โดยแต่ละภาพจะมีชื่อที่ถูกต้อง ผลลัพธ์ที่ได้คือแบบจําลองที่สามารถใช้คุณสมบัติการมองเห็นของภาพเพื่อคาดการณ์วัตถุหลักได้

การตรวจหาวัตถุ

สมมติว่าร้านขายของชําต้องการระบบที่ซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งการชําระเงินสามารถสแกนสินค้าหลายรายการในขั้นตอนการชําระเงินและระบุแต่ละรายการได้ แนวทางทั่วไปสําหรับปัญหาประเภทนี้เรียกว่า "การตรวจจับวัตถุ" โมเดลการตรวจจับวัตถุจะตรวจสอบหลายพื้นที่ในภาพเพื่อค้นหาวัตถุแต่ละชิ้นและตําแหน่งของวัตถุ การคาดการณ์ผลลัพธ์จากแบบจําลองรวมถึงวัตถุที่ตรวจพบและพื้นที่เฉพาะของภาพที่ปรากฏซึ่งระบุโดยพิกัดของกล่องขอบเขตสี่เหลี่ยมผืนผ้า

การแบ่งส่วนความหมาย

อีกวิธีหนึ่งที่ซับซ้อนกว่าในการตรวจจับวัตถุในภาพเรียกว่า "การแบ่งส่วนความหมาย" ในวิธีนี้ โมเดลจะได้รับการฝึกฝนให้ค้นหาวัตถุ และจําแนกพิกเซลแต่ละพิกเซลในภาพตามวัตถุที่พวกเขาอยู่ ผลลัพธ์ของกระบวนการนี้คือการคาดการณ์ตําแหน่งของวัตถุในภาพที่แม่นยํายิ่งขึ้น

การวิเคราะห์ภาพตามบริบท

โมเดลคอมพิวเตอร์วิ ทัศน์แบบมัลติโมดอล ล่าสุดได้รับการฝึกฝนเพื่อค้นหาความสัมพันธ์ตามบริบทระหว่างวัตถุในรูปภาพและข้อความที่อธิบาย ผลลัพธ์ที่ได้คือความสามารถในการตีความความหมายของภาพเพื่อกําหนดวัตถุและกิจกรรมที่แสดง และสร้างคําอธิบายที่เหมาะสมหรือแนะนําแท็กที่เกี่ยวข้อง

คนที่กินแอปเปิ้ล