컴퓨터 비전 설명 : AI가 배우는 방법

컴퓨터 비전 설명 : AI가 배우는 방법

컴퓨터 비전은 인공 지능 (AI) 및 컴퓨터 과학 분야로 컴퓨터가 인간 비전의 작동 방식과 유사하게 세계의 시각 정보를 해석하고 이해할 수 있도록하는 데 중점을 둡니다. AI가 보는 법을 배우는 프로세스에는 기계가 이미지와 비디오를 분석하고 이해할 수있는 여러 단계와 기술이 포함됩니다.

컴퓨터 비전의 핵심에는 기계 학습의 개념이 있으며, 알고리즘은 패턴과 기능을 식별하기 위해 이미지의 대규모 데이터 세트에 대한 교육을받습니다. 컴퓨터 비전에 사용되는 주요 기계 학습 유형은 딥 러닝, 특히 CNN (Convolutional Neural Networks)을 통해 딥 러닝입니다. 이 네트워크는 연속적인 처리 계층을 통해 이미지의 가장자리, 모양 및 텍스처를 감지하여 인간의 시각 피질이 시각 정보를 처리하는 방식을 모방하도록 설계되었습니다.

CNN을 통한 이미지의 여정은 이미지의 원시 픽셀 데이터가 네트워크에 공급되는 입력 계층으로 시작합니다. 데이터가 컨볼 루션 레이어를 통과함에 따라 가장자리 및 텍스처와 같은 기능을 추출하기 위해 다른 필터가 적용됩니다. 그런 다음 이러한 기능은 가장 관련성이 높은 정보에 중점을두기 위해 차원에서 풀려지고 감소합니다. 네트워크의 최종 계층은 완전히 연결되어 있으며 기능은 교육 데이터를 기반으로 범주로 분류됩니다.

AI를 보도록 교육하려면이 네트워크에 막대한 양의 주석이 달린 이미지를 공급하는 것이 포함되어 시스템이 예에서 배울 수 있습니다. 학습 프로세스는 반복적이며 네트워크의 예측이 실제 레이블과 비교되고 오류는 역전을 통해 네트워크의 가중치를 조정하는 데 사용됩니다. 많은 반복에 걸쳐 네트워크는 이미지 내에서 객체를 인식하고 분류하는 데 더 나은 것입니다.

컴퓨터 비전 작업을 위해 AI 교육에 사용되는 주요 기술은 무엇입니까?

컴퓨터 비전 작업을위한 AI 교육에는 주로 딥 러닝 및 머신 학습 방법을 중심으로하는 몇 가지 주요 기술이 포함됩니다. 가장 중요한 기술 중 일부는 다음과 같습니다.

1. CNNS (Convolutional Neural Networks) : CNN은 현대 컴퓨터 비전의 초석입니다. 입력 이미지를 취하고 이미지의 다양한 측면/객체에 중요성을 할당하고 다른 측면과 구별하도록 설계되었습니다. CNN의 아키텍처는 시각 피질의 구성에서 영감을 얻었으며 입력 이미지에서 점차적으로 높은 수준의 기능을 추출하는 레이어를 포함합니다.
2. 전송 학습 :이 기술에는 새로운 작업에서 미리 훈련 된 모델을 사용하는 것이 포함됩니다. Imagenet과 같은 대규모 데이터 세트에서 종종 교육을받은 미리 훈련 된 모델은 이미 새롭지 만 관련된 작업에 도움이 될 수있는 풍부한 기능 세트를 배웠습니다. 미리 훈련 된 모델을 미세 조정하거나 조정함으로써, 기존 지식을 활용하므로 훈련 프로세스가 더 빠르고 효율적 일 수 있습니다.
3. 데이터 확대 : 모델의 견고성을 향상시키기 위해 데이터 확대 기술은 교육 데이터 세트를 인위적으로 확장하는 데 사용됩니다. 여기에는 회전, 스케일링, 자르기 및 이미지 뒤집기와 같은 변환이 포함될 수 있습니다. 모델을 이러한 변형에 노출시킴으로써 입력 데이터의 변화에 ​​더 불변이되어 일반화 기능을 향상시키는 법을 배웁니다.
4. 정규화 기술 : 과적으로 과적으로 방지하기 위해 드롭 아웃, L1 및 L2 정규화와 같은 정규화 기술이 사용됩니다. 훈련 중 뉴런을 무작위로 비활성화하여 네트워크가 단일 뉴런에 너무 의존하는 것을 방지하는 데 도움이됩니다. L1 및 L2 정규화는 손실 함수에 페널티를 추가하여 모델 매개 변수의 크기를 제한합니다.
5. 앙상블 방법 : 여러 모델의 예측을 결합하면 종종 단일 모델보다 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 포장 및 부스팅과 같은 기술은 여러 모델을 훈련시키는 데 사용되며, 최종 예측을 결합하여 전반적인 정확성과 견고성을 향상시킵니다.

AI는 객체를 인식하기 위해 시각적 데이터를 어떻게 해석하고 처리합니까?

AI는 시각 데이터를 해석하고 처리하여 원시 픽셀 데이터를 의미있는 표현으로 변환하는 일련의 단계를 통해 객체를 인식합니다. 다음은 프로세스의 자세한 분석입니다.

1. 이미지 획득 : 첫 번째 단계는 카메라 또는 기타 센서를 통해 이미지 또는 비디오 데이터를 캡처하는 것입니다. 이 데이터는 일반적으로 색상과 강도를 나타내는 픽셀 값의 매트릭스 형태입니다.
2. 전처리 : 원시 이미지 데이터는 품질을 향상 시키거나 데이터를 정상화하기 위해 전처리를 겪을 수 있습니다. 여기에는 크기 조정, 정규화 또는 노이즈 감소가 포함될 수 있습니다.
3. 기능 추출 : CNN에서는 컨볼 루션 층을 통해 달성됩니다. 각 레이어는 이미지에 필터 세트를 적용하여 가장자리, 텍스처 및 패턴과 같은 기능을 추출합니다. 초기 층은 단순한 특징을 감지하고 더 깊은 층은 더 복잡한 구조를 감지합니다.
4. 기능 매핑 : 데이터가 네트워크를 통해 이동함에 따라 추출 된 기능이 풀링 레이어를 통해 차원이 매핑되고 감소됩니다. 이를 통해 가장 관련성이 높은 기능에 집중하고 계산 부하를 줄입니다.
5. 분류 : 종종 완전히 연결된 네트워크의 최종 계층은 높은 수준의 기능을 취하여 사전 정의 된 범주로 분류합니다. 이는 기능을 교육 데이터의 학습 된 표현과 비교하여 수행됩니다.
6. 사후 처리 : 분류 후, 결과는 객체 감지 작업에서 중복 탐지를 줄이기 위해 비 막미 억제를 적용하는 것과 같은 예측을 개선하기 위해 추가로 처리 될 수 있습니다.

이 과정에서 AI는 배운 가중치와 편견을 활용하여 시각적 데이터를 정확하게 해석합니다. 모델의 효과는 교육 데이터의 품질과 네트워크의 아키텍처에 따라 다릅니다.

다양한 산업에서 컴퓨터 비전의 실제 적용은 무엇입니까?

컴퓨터 비전은 다양한 산업 분야에서 광범위한 실제 응용 프로그램을 보유하고 있으며, 작업이 수행되는 방식에 혁명을 일으키고 효율성을 향상시킵니다. 몇 가지 주요 응용 프로그램은 다음과 같습니다.

1. 건강 관리 :

   • 의료 영상 : 컴퓨터 비전은 X- 레이, MRI 및 CT 스캔을 분석하여 종양, 골절 및 기타 질병과 같은 이상을 탐지하는 데 도움이됩니다.
   • 외과 지원 : AI 기반 시스템은 수술 중 실시간 지원을 제공하여 정밀도를 높이고 오류를 최소화합니다.

2. 자동차 :

   • 자율 주행 차량 : 컴퓨터 비전은 자율 주행 자동차에 중요하므로 물체, 보행자 및 도로 표지판을 감지하고 인식 할 수 있습니다.
   • ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) : 차선 출발 경고, 자동 비상 제동 및 주차 지원과 같은 기능은 컴퓨터 비전에 의존합니다.

3. 소매 :

   • 재고 관리 : 자동화 시스템은 선반을 스캔하여 재고 수준을 추적하고 재고 외 항목을 감지 할 수 있습니다.
   • 결제 쇼핑 : Amazon Go와 같은 상점은 컴퓨터 비전을 사용하여 고객의 선택을 추적하고 매장을 떠날 때 자동으로 청구합니다.

4. 제조 :

   • 품질 관리 : 컴퓨터 비전 시스템은 생산 라인에서 제품을 검사하여 결함을 감지하고 품질 표준을 충족하는지 확인합니다.
   • 로봇 공학 : 컴퓨터 비전이 장착 된 로봇은 어셈블리, 정렬 및 포장과 같은 작업을보다 효율적이고 정확하게 수행 할 수 있습니다.

5. 농업 :

   • 작물 모니터링 : 컴퓨터 비전이 장착 된 드론 및 카메라는 작물 건강을 평가하고 해충을 감지하며 관개를 최적화 할 수 있습니다.
   • 수확 : 자동 수확 시스템은 컴퓨터 비전을 사용하여 잘 익은 농산물을 식별하고 정밀하게 선택합니다.

6. 보안 및 감시 :

   • 얼굴 인식 : 보안 시스템 및 공공 장소에서 개인을 식별하는 데 사용됩니다.
   • 객체 추적 : 컴퓨터 비전은 의심스러운 활동을 추적하고 무단 침입을 감지하는 데 도움이됩니다.

7. 오락 :

   • 증강 현실 (AR) 및 Virtual Reality (VR) : 디지털 정보를 현실 세계에 오버레이하거나 몰입 형 가상 환경을 만들어 사용자 경험을 향상시킵니다.
   • 컨텐츠 분석 : 장면 이해 및 캐릭터 애니메이션을 위해 비디오 게임 및 영화에 사용됩니다.

이러한 응용 프로그램은 컴퓨터 비전의 다양성을 보여 주며 전통적인 프로세스를 변화시키고 광범위한 산업에서 새로운 기능을 가능하게합니다.

위 내용은 컴퓨터 비전 설명 : AI가 배우는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!