- Pilvegigantide AWS, Google Cloudi ja Microsoft Azure'i võrdlev analüüs, milles hinnatakse nende objektide tuvastamise täpsust ja kulusid.
- Põhimõttelised erinevused globaalse pildiklassifikatsiooni, piirdekastide abil objektide tuvastamise ja pikslitaseme segmenteerimise vahel.
- Avatud lähtekoodiga alternatiivid ja servandvõrgu tehisintellekti juurutamine, kasutades latentsuse vähendamiseks selliseid tööriistu nagu YOLO ja PyTorch.
Tõde on see, et tehisintellekti hiljutine hüpe edasi on lihtsalt hämmastav. See kehtib eriti arvutinägemise kohta , kus süvaõpe on võimaldanud masinatel mitte ainult piksleid näha, vaid ka fotol oleva sisu mõistmist, ületades mõnel juhul inimsilma täpsust märgistamis- ja tuvastamisülesannetes.
Iga ettevõtte või arendaja jaoks on õige tööriista valimine tõeline peavalu, kuna tehases kvaliteedikontrolli automatiseerimine on väga erinev näotuvastussüsteemi või meditsiinilise röntgenanalüsaatori vajadusest. Sõltuvalt sellest, kas otsite valmislahendust pilvepõhisel kujul või midagi, mida saate ise nullist välja õpetada, on valikud tohutult erinevad.
Põhimõisted: klassifitseerimine, tuvastamine või segmenteerimine?
Valiku tegemisel vea tegemise vältimiseks on oluline selgelt aru saada, mida me täpselt vajame. Pildi klassifitseerimine on kõige lihtsam: modell vaatab kogu fotot ja ütleb: "See on koer." See on üks silt kogu pildile. Kui aga peame teadma, kus see koer asub ja kui palju neid on, siseneme objektide tuvastamise valdkonda , mida saab teha isegi veebikaamerast objekte tuvastades , joonistades iga elemendi ümber piirava kasti.
Kui otsime kirurgilist täpsust, on semantiline segmenteerimine õige tee . Siin pole kaste; selle asemel klassifitseerib tehisintellekt iga piksli eraldi, võimaldades objekti taustast hämmastava täpsusega eraldada. Kõike seda toetavad praegu konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN-id) , mis jäljendavad inimese visuaalset ajukoore tööd, eraldades kõigepealt servad ja tekstuurid ning seejärel tuvastades keerulisi kujundeid.
Hiiglaste kokkupõrge: AWS vs Google Cloud vs Azure
Kui me ei taha asju treeningmudelitega keeruliseks ajada, on lihtsaim variant kasutada peamiste pilveteenuse pakkujate API-sid. Igal neist on oma tugevused ja nõrkused:
- Amazoni äratundmine: See on end tööstussektoris väga hästi positsioneerinud. Eriti võimas on see isikukaitsevahendite (IKV) tuvastamine, näiteks kiivrid või kindad, edestades selles nišis konkurente. Nende teenused jagunevad sisuanalüüsi ja näo tuvastamise vahel.
- Google Cloud Vision: Ta on kuningas piltide üldine mõistmineTa paistab silma OCR-tööriistad (Tekstituvastus), maamärkide tuvastamine ja pöördveebiotsing. See toetab palju laiemat valikut failivorminguid kui konkurendid.
- Microsoft Azure'i tehisintellekti visioon: See keskendub palju sellele, loomuliku keele väljund, pakkudes tihedaid subtiitreid ja stseenis toimuva detailseid kirjeldusi, kuigi see võib väga väikeste või väga lähedaste objektide puhul rohkem kannatada.
Reaalsetes jõudlustestides on Amazon järjepidevalt näidanud täpsemat kasti asukohta (paremad kaardipunktid), samas kui Google pakub üldiste siltide puhul väga suurt täpsust. Huvitaval kombel ebaõnnestuvad kõik kolm näomaskide tuvastamisel ilma kohandatud treeninguta, mis näitab vaikesätete piiranguid.
Avatud lähtekoodiga alternatiivid ja Edge AI võimsus
Neile, kes vajavad täielikku kontrolli või absoluutset privaatsust, pole pilve API-d parim valik. Siin tulevadki mängu sellised tööriistad nagu Ultralytics YOLO , mis on kiiruse ja täpsuse poolest tõeline koletis ning ideaalne reaalajas rakenduste jaoks. Teine pärl on AISee , Pythoni teek, mis põhineb PyTorchil ja timmil ning võimaldab tipptasemel mudelite peenhäälestamist väga väheste koodiridadega.
Lisaks on serval tehisintellekt (EDM AI ) kiiresti levimas . Kujutise kaugserverisse saatmise asemel töötab mudel seadmes endas (näiteks nutikaameras või mobiiltelefonis). See on oluline latentsuse minimeerimiseks , ribalaiuse säästmiseks ja selle tagamiseks, et tundlikud andmed, näiteks meditsiinilised või turvapildid, ei lahkuks kunagi ruumidest.
Reaalse maailma kasutusjuhud ja piirangud
Visuaalne tehisintellekt pole enam ulme; see on kõikjal. Põllumajanduses kasutatakse droone põllukultuuride jälgimiseks ja kahjurite avastamiseks enne, kui need inimsilmale nähtavad on. Kindlustussektoris automatiseerib OCR dokumentide , näiteks juhilubade, lugemise, lühendades töötlemisaega peaaegu poole võrra. See on ülioluline ka sotsiaalmeedia sisu modereerimisel , filtreerides automaatselt välja vägivaldsed või sobimatud pildid.
Sellegipoolest pole tehnoloogia täiuslik. Peamine Achilleuse kand on endiselt detailide vähenemine väikeste objektide puhul ; kui element võtab pildil väga vähe ruumi, kipuvad CNN-id seda ignoreerima või peavad taustamüraks. Lisaks on olemas treeningvea oht : kui mudel pole näinud piisavalt näiteid objektist erinevates skaalades, siis see lihtsalt ei tunne seda reaalses maailmas ära.
Areng Vision Transformerite (ViT) suunas lubab lahendada mõned neist probleemidest, kuna need töötlevad pilte plaastrites ja mõistavad üldist konteksti paremini kui traditsioonilised CNN-id. Lõppkokkuvõttes, olenemata sellest, kas valitakse hallatava API mugavus või minnakse üle avatud lähtekoodiga tarkvarale kohandatud mudelitega, on visuaalsete andmete töötlemise võimest saanud iga tänapäevase ettevõtte asendamatu konkurentsieelis .
Kirglik kirjanik baitide maailmast ja üldse tehnoloogiast. Mulle meeldib jagada oma teadmisi kirjutamise kaudu ja just seda ma selles ajaveebis teengi, näitan teile kõike kõige huvitavamat vidinate, tarkvara, riistvara, tehnoloogiliste suundumuste ja muu kohta. Minu eesmärk on aidata teil digimaailmas lihtsal ja meelelahutuslikul viisil navigeerida.