İnsanlar, nesneleri, insanları, hayvanları ve yerleri fotoğraflardan ayırt etme ve kesin olarak tanımlama konusunda doğuştan gelen bir yeteneğe sahiptir. Ancak bilgisayarlar görüntüleri sınıflandırma yeteneğiyle gelmez. Yine de, bilgisayarlı görüş uygulamaları ve görüntü tanıma teknolojisi kullanılarak görsel bilgileri yorumlamak üzere eğitilebilirler.
AI ve Computer Vision'ın bir dalı olarak görüntü tanıma, derin öğrenme gerçek dünyadaki birçok kullanım örneğini güçlendirecek teknikler. Dünyayı doğru bir şekilde algılamak için AI, bilgisayar görüşüne bağlıdır.
Görüntü tanıma teknolojisinin yardımı olmadan, bir bilgisayarlı görme modeli algılayamaz, tanımlayamaz ve gerçekleştiremez. görüntü sınıflandırması. Bu nedenle, AI tabanlı bir görüntü tanıma yazılımı, görüntülerin kodunu çözebilmeli ve tahmine dayalı analiz yapabilmelidir. Bu amaçla, AI modelleri, doğru tahminler elde etmek için büyük veri kümeleri üzerinde eğitilir.
Fortune Business Insights'a göre, küresel görüntü tanıma teknolojisinin pazar büyüklüğü 23.8'da 2019 milyar dolar değerindeydi. Bu rakamın hızla yükselmesi bekleniyor. 86.3 dolar 2027 milyarsöz konusu dönemde %17.6'lık bir CAGR ile büyümüştür.
Görüntü Tanıma nedir?
Görüntü tanıma bilgisayarların bir görüntüdeki ilgi çekici öğeleri tanımlamasına, etiketlemesine ve sınıflandırmasına yardımcı olacak teknoloji ve teknikleri kullanır.
İnsanlar görüntüleri çok kolay bir şekilde işlerken ve görüntülerin içindeki nesneleri oldukça kolay bir şekilde sınıflandırırken, özel olarak eğitilmediği sürece bir makine için aynı şey imkansızdır. Görüntü tanımanın sonucu, derin öğrenme teknolojisinin yardımıyla tespit edilen nesneleri önceden belirlenmiş çeşitli kategorilere doğru bir şekilde tanımlamak ve sınıflandırmaktır.
AI Görüntü Tanıma nasıl çalışır?
İnsanlar görsel bilgiyi nasıl yorumlarlar?
Doğal sinir ağlarımız, geçmiş deneyimlerimize, öğrenilmiş bilgimize ve sezgilerimize dayanarak görüntüleri tanımamıza, sınıflandırmamıza ve yorumlamamıza yardımcı olur. Aynı şekilde, bir yapay sinir ağı, makinelerin görüntüleri tanımlamasına ve sınıflandırmasına yardımcı olur. Ama önce tanımak için eğitilmeleri gerekiyor bir görüntüdeki nesneler.
Için nesne algılama tekniğin çalışması için modelin öncelikle derin öğrenme yöntemleri kullanılarak çeşitli görüntü veri kümeleri üzerinde eğitilmesi gerekir.
Giriş verilerinin algoritmalar kullanılarak analiz edildiği ML'nin aksine, derin öğrenme katmanlı bir sinir ağı kullanır. Üç tür katman vardır - giriş, gizli ve çıktı.
- Giriş Katmanı: Başlangıç görüntü verilerini (piksel) alır.
- Gizli Katman(lar): Bilgileri birden fazla aşamada işleyerek özelliklerini çıkarır.
- Çıkış Katmanı: Son sınıflandırma veya tanımlama sonucunu oluşturur.
Katmanlar birbirine bağlı olduğundan, her katman bir önceki katmanın sonuçlarına bağlıdır. Bu nedenle, derin öğrenme sisteminin insan akıl yürütme sürecini taklit etmeye ve öğrenmeye devam etmesi için bir sinir ağını eğitmek için büyük bir veri kümesi gereklidir.
[Ayrıca Okuyun: Görüntü Ek Açıklamalarına Yönelik Eksiksiz Kılavuz]
Yapay Zeka Görüntüyü Tanımak İçin Nasıl Eğitilir?
Bir bilgisayar bir görüntüyü insanlardan çok farklı görür ve işler. Bir bilgisayar için bir görüntü, bir vektör görüntüsü veya raster olarak yalnızca bir grup pikseldir. Raster görüntülerde her piksel ızgara şeklinde düzenlenirken, vektör görüntüsünde farklı renklerde çokgenler olarak düzenlenirler.
Veri organizasyonu sırasında, her görüntü kategorize edilir ve fiziksel özellikler çıkarılır. Son olarak, geometrik kodlama, görüntüleri tanımlayan etiketlere dönüştürülür. Görüntüleri toplama, organize etme, etiketleme ve açıklama ekleme gibi bu aşama, bilgisayarla görme modellerinin performansı için kritik öneme sahiptir.
Derin öğrenme veri kümeleri doğru bir şekilde geliştirildikten sonra, görüntü tanıma algoritmaları resimlerden desenler çizmeye çalışın.
Yüz tanıma:
Yapay zeka, bir kişinin yüz özelliklerini haritalayarak ve onları derin öğrenme veritabanındaki görüntülerle karşılaştırarak yüzleri tanımak üzere eğitildi.
Nesne Tanımlama:
Görüntü tanıma teknolojisi, görüntünün seçilen bir bölümündeki ilgi çekici nesneleri tespit etmenize yardımcı olur. Görsel arama, önce bir görüntüdeki nesneleri tanımlayarak ve bunları web'deki görüntülerle karşılaştırarak çalışır.
Metin Algılama:
Görüntü tanıma sistemi ayrıca görüntülerdeki metinlerin algılanmasına ve optik karakter tanıma kullanılarak makine tarafından okunabilir bir biçime dönüştürülmesine yardımcı olur.
Yapay Zeka Geliştirmede Uzman Görüntü Açıklamasının Önemi
Verileri etiketlemek ve etiketlemek, önemli miktarda insan çabası gerektiren zaman alıcı bir işlemdir. Bu etiketli veriler, makine öğrenimi algoritmanızın insan görsel algısını anlama ve kopyalama becerisinin temelini oluşturduğu için hayati öneme sahiptir. Bazı AI görüntü tanıma modelleri, gözetimsiz makine öğrenimi kullanılarak etiketli veriler olmadan çalışabilirken, genellikle önemli sınırlamalarla gelirler. Doğru ve ayrıntılı tahminler sunan bir görüntü tanıma algoritması oluşturmak için, görüntü açıklama uzmanlarıyla iş birliği yapmak önemlidir.
Yapay zekada, veri açıklaması, genellikle binlerce resim içeren bir veri kümesini anlamlı etiketler atayarak veya her resmi belirli bir sınıfa ayırarak dikkatlice etiketlemeyi içerir. Yazılım ve makine öğrenimi modelleri geliştiren çoğu kuruluş, bu titiz görevi dahili olarak yönetmek için gereken kaynaklara ve zamana sahip değildir. Bu işi dış kaynak kullanarak yaptırmak, işletmelerin eğitim ve şirket içi etiketleme ekibi bulundurma yükü olmadan işi verimli bir şekilde tamamlamasını sağlayan akıllı ve uygun maliyetli bir stratejidir.
Görüntü Tanıma Sistemi Süreci
Aşağıdaki üç adım, görüntünün hangi arka planda tanıma çalışmaları.
Süreç 1: Eğitim Veri Kümeleri
Tüm görüntü tanıma sistemi, resim, görüntü, video vb.'den oluşan eğitim verileriyle başlar. Ardından, sinir ağları, desenler çizmek ve algılar oluşturmak için eğitim verilerine ihtiyaç duyar.
Süreç 2: Sinir Ağı Eğitimi
Veri seti geliştirildikten sonra, bunlar şu şekilde girilir: sinir ağı algoritması. Görüntü tanıma aracını geliştirmek için bir öncül görevi görür. Bir görüntü tanıma algoritması sinir ağlarının görüntü sınıflarını tanımasını mümkün kılar.
Süreç 3: Test
Bir görüntü tanıma modeli, testi kadar iyidir. Bu nedenle, eğitim veri setinde bulunmayan görüntüleri kullanarak modelin performansını test etmek önemlidir. Veri kümesinin yaklaşık %80'ini bir bilgisayarda kullanmak her zaman ihtiyatlıdır. model eğitimi ve geri kalanı, %20, model testinde. Modelin performansı doğruluk, öngörülebilirlik ve kullanılabilirlik temelinde ölçülür.
Yapay Zeka Görüntü Tanıma'nın En Çok Kullanım Alanları
Yapay zeka görüntü tanıma teknolojisi, çeşitli endüstrilerde giderek daha fazla kullanılmaktadır ve bu eğilimin öngörülebilir gelecekte devam edeceği tahmin edilmektedir. Görüntü tanımayı oldukça iyi kullanan endüstrilerden bazıları şunlardır:
Güvenlik Endüstrisi
Güvenlik endüstrileri, yüzleri algılamak ve tanımlamak için görüntü tanıma teknolojisini yoğun bir şekilde kullanır. Akıllı güvenlik sistemleri, insanların girişine izin vermek veya girişini engellemek için yüz tanıma sistemlerini kullanır.
Ayrıca, akıllı telefonlarda, telefonların veya uygulamaların kilidini açmaya yardımcı olan standart bir yüz tanıma aracı bulunur. Veritabanıyla eşleşme bularak yüz tanıma, tanıma ve doğrulama kavramı, yüz tanıma.
kumaş ipliklerinin üretimini gerçekleştiriyor
Görüntü tanıma, sürücüsüz ve otonom otomobillerin en iyi performansı göstermesine yardımcı olur. Arkaya bakan kameralar, sensörler ve LiDAR yardımıyla oluşturulan görüntüler, görüntü tanıma yazılımı kullanılarak veri seti ile karşılaştırılır. Diğer araçları, trafik ışıklarını, şeritleri, yayaları ve daha fazlasını doğru bir şekilde algılamaya yardımcı olur.
Perakende sektörü
Perakende sektörü, bu yeni teknolojiyi henüz yeni denediği için görüntü tanıma alanına giriyor. Ancak, görüntü tanıma araçlarının yardımıyla, müşterilerin ürünleri satın almadan önce sanal olarak denemelerine yardımcı oluyor.
Sağlık Endüstrisi
Sağlık sektörü, belki de görüntü tanıma teknolojisinden en çok yararlanan sektördür. Bu teknoloji, sağlık uzmanlarının hastalardaki tümörleri, lezyonları, felçleri ve yumruları doğru bir şekilde tespit etmesine yardımcı oluyor. Ayrıca, metin tabanlı süreçleri kullanarak çevrimiçi verileri çıkararak görme engelli kişilerin bilgi ve eğlenceye daha fazla erişmesine yardımcı oluyor.
Sonuç
Bir bilgisayarı tıpkı insanlar gibi görsel bilgileri algılaması, çözmesi ve tanıması için eğitmek kolay bir iş değildir. Bir AI görüntü tanıma modeli geliştirmek için tonlarca etiketli ve sınıflandırılmış veriye ihtiyacınız vardır. Geliştirdiğiniz model, ona verdiğiniz eğitim verileri kadar iyidir. Kaliteli, doğru ve iyi etiketli veriler besleyin ve kendinize yüksek performanslı bir AI modeli edinin.
Tüm proje ihtiyaçları için özelleştirilmiş ve kaliteli bir veri kümesi elde etmek için Shaip'e ulaşın. Tek parametre kalite olduğunda, ihtiyacınız olan tek şey Sharp'ın uzman ekibidir.
