Resnica je, da je napredek umetne inteligence v zadnjem času preprosto osupljiv. To še posebej velja za računalniški vid , kjer je globoko učenje omogočilo strojem ne le, da vidijo slikovne pike, temveč tudi, da razumejo, kaj je na fotografiji, kar v nekaterih primerih presega natančnost človeškega očesa pri označevanju in zaznavanju.
Za vsako podjetje ali razvijalca je izbira pravega orodja pravi glavobol, saj se avtomatizacija nadzora kakovosti v tovarni zelo razlikuje od potrebe po sistemu za prepoznavanje obrazov ali medicinskem rentgenskem analizatorju. Možnosti se zelo razlikujejo glede na to, ali iščete celovito rešitev v oblaku ali nekaj, kar se lahko naučite sami od začetka.
Ključni koncepti: klasifikacija, zaznavanje ali segmentacija?
Da se pri izbiri izognemo napakam, je bistveno, da imamo jasno predstavo o tem, kaj točno potrebujemo. Klasifikacija slik je najosnovnejša: model si ogleda celotno fotografijo in reče: »To je pes.« Gre za eno samo oznako za celotno sliko. Če pa moramo vedeti, kje je ta pes in koliko jih je, vstopimo v področje zaznavanja objektov , kar lahko storimo celo s prepoznavanjem objektov s spletne kamere , pri čemer okoli vsakega elementa narišemo omejevalni okvir.
Če iščemo kirurško natančnost, je semantična segmentacija prava pot . Tukaj ni nobenih okvirjev; namesto tega umetna inteligenca razvršča vsak slikovni element posebej, kar omogoča, da se objekt z osupljivo natančnostjo izreže iz ozadja. Vse to trenutno podpirajo konvolucijske nevronske mreže (CNN) , ki posnemajo človeško vidno skorjo tako, da najprej izluščijo robove in teksture ter nato prepoznajo kompleksne oblike.
Spopad velikanov: AWS proti Google Cloudu proti Azureju
Če ne želimo zapletati stvari z učenjem modelov, je najlažja možnost uporaba API-jev večjih ponudnikov storitev v oblaku. Vsak ima svoje prednosti in slabosti:
- Amazonovo priznanje: Zelo dobro se je pozicioniral v industrijskem sektorju. Še posebej močan je v odkrivanje osebne varovalne opreme (OZO), kot so čelade ali rokavice, s čimer v tej niši prekaša konkurenco. Njegove storitve so razdeljene med analizo vsebine in preverjanje obrazov.
- Google Cloud Vision: On je kralj splošno razumevanje slikOdlikuje se v Orodja za optično prepoznavanje znakov (Prepoznavanje besedila), zaznavanje znamenitosti in obratno spletno iskanje. Podpira veliko širši nabor formatov datotek kot konkurenca.
- Vizija umetne inteligence Microsoft Azure: Veliko se osredotoča na izhod v naravnem jeziku, ki ponuja gosto podnapise in podrobne opise dogajanja v prizoru, čeprav lahko bolj trpi pri zelo majhnih ali zelo bližnjih predmetih.
V resničnih testih delovanja je Amazon dosledno pokazal natančnejšo lokacijo polj (boljše točke na zemljevidu), medtem ko Google ponuja zelo visoko natančnost za splošne oznake. Zanimivo je, da brez prilagojenega učenja vsi trije običajno klavrno odpovejo pri poskusu zaznavanja obraznih mask, kar dokazuje omejitve privzetih konfiguracij.
Odprtokodne alternative in moč Edge AI
Za tiste, ki potrebujejo popoln nadzor ali absolutno zasebnost, API-ji v oblaku niso najboljša možnost. Tukaj pridejo na vrsto orodja, kot je Ultralytics YOLO , zver v smislu hitrosti in natančnosti, idealna za aplikacije v realnem času. Drug biser je AISee , knjižnica Python, ki temelji na PyTorchu in timmu in omogoča natančno nastavitev najsodobnejših modelov z zelo malo vrsticami kode.
Poleg tega se hitro razvija robno računalništvo ali robna umetna inteligenca . Namesto pošiljanja slike na oddaljeni strežnik se model izvaja na sami napravi (kot je pametni fotoaparat ali mobilni telefon). To je ključnega pomena za zmanjšanje zakasnitve , prihranek pasovne širine in zagotavljanje, da občutljivi podatki, kot so medicinske ali varnostne slike, nikoli ne zapustijo prostorov.
Primeri uporabe in omejitve v resničnem svetu
Vizualna umetna inteligenca ni več znanstvena fantastika; je povsod. V kmetijstvu se droni uporabljajo za spremljanje pridelkov in odkrivanje škodljivcev, še preden so vidni človeškemu očesu. V zavarovalniškem sektorju OCR avtomatizira branje dokumentov , kot so vozniška dovoljenja, in s tem skrajša čas obdelave za skoraj polovico. Ključna je tudi pri moderiranju vsebin na družbenih omrežjih , saj samodejno filtrira nasilne ali neprimerne slike.
Kljub temu tehnologija ni popolna. Glavna Ahilova peta ostaja zmanjšanje podrobnosti pri majhnih objektih ; ko element zavzame zelo malo prostora na sliki, ga CNN ponavadi prezrejo ali zamenjajo za šum v ozadju. Poleg tega obstaja tveganje pristranskosti učenja : če model ni videl dovolj primerov objekta v različnih merilih, ga preprosto ne bo prepoznal v resničnem svetu.
Razvoj proti Vision Transformers (ViT) obljublja rešitev nekaterih od teh težav, saj obdelujejo slike v delih in bolje razumejo celoten kontekst kot tradicionalni CNN. Ne glede na to, ali se odločite za udobje upravljanega API-ja ali se podate v odprtokodno programsko opremo z modeli po meri, je sposobnost obdelave vizualnih podatkov postala nepogrešljiva konkurenčna prednost za vsako sodobno podjetje.
Strasten pisec o svetu bajtov in tehnologije nasploh. Rad delim svoje znanje s pisanjem in to je tisto, kar bom počel v tem blogu, saj vam bom pokazal vse najbolj zanimive stvari o pripomočkih, programski opremi, strojni opremi, tehnoloških trendih in še več. Moj cilj je, da vam pomagam krmariti po digitalnem svetu na preprost in zabaven način.