Un voyage dans le monde de la vision par ordinateur en intelligence artificielle

Computer Vision, où les machines interprètent et interagissent de manière transparente avec le monde visuel, remodelant le paysage de l’intelligence artificielle. Dans cet article, nous dévoilons les subtilités de la vision par ordinateur, en explorant son impact profond sur les tâches reproduisant les capacités humaines, de la reconnaissance d'objets aux applications du monde réel. En approfondissant le rôle de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage profond et des réseaux de neurones convolutifs, nous déchiffrons comment la vision par ordinateur imite les systèmes de vision humaine, permettant aux systèmes d'évoluer et d'apprendre en continu.

Comprendre la vision par ordinateur

La vision par ordinateur est un domaine de l'informatique qui vise à permettre aux ordinateurs d'identifier et de comprendre des objets et des personnes dans des images et des vidéos. Comme d’autres types d’IA, la vision par ordinateur cherche à effectuer et à automatiser des tâches en reproduisant les capacités humaines. Dans ce cas, la vision par ordinateur vise à reproduire la façon dont les humains voient et à donner un sens à ce qu’ils voient.

La gamme d’applications pratiques de la technologie de vision par ordinateur en fait un élément central de nombreux services et solutions de vision par ordinateur.  

Comment fonctionne la vision par ordinateur

Les services et solutions de vision par ordinateur utilisent les données des dispositifs de détection, de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond pour reproduire le fonctionnement du système de vision humaine. Données de formation en vision par ordinateur exécutés sur des algorithmes entraînés sur d’énormes quantités de données visuelles ou d’images dans le cloud. Ils reconnaissent des modèles dans ces données visuelles et utilisent ces modèles pour déterminer le contenu d'autres images.

À l'aide de cadres algorithmiques préprogrammés, un système d'apprentissage automatique peut automatiquement apprendre l'interprétation des données visuelles. Le modèle peut apprendre à distinguer des images similaires si on lui donne une taille suffisamment grande. jeu de données. Les algorithmes permettent au système de se souvenir de manière indépendante pour remplacer le travail humain dans des tâches telles que la reconnaissance d'images.

Les données de formation pour Computer Vision facilitent la compréhension des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond en divisant les visuels en sections plus petites qui peuvent être étiquetées. À l’aide des balises, il effectue des convolutions puis exploite la fonction tertiaire pour formuler des recommandations sur la scène qu’il observe. A chaque cycle, le réseau neuronal effectue des convolutions et évalue l'intégrité de ses recommandations. Et c’est à ce moment-là qu’il commence à percevoir et à identifier les images comme un humain.

Capacités de vision par ordinateur

Il existe trois fonctions principales quant à la manière dont les programmes de vision par ordinateur traitent les images et renvoient les informations :

Classification d'objets

Le système classe les objets d'une image selon une catégorie définie. Par exemple, grâce à la classification des objets, un ordinateur pourrait distinguer les personnes des objets sur une photo et déterminer le nombre de personnes qui apparaissent.

Suivi d'objet

Le système analyse une vidéo pour traiter la localisation d'un objet en mouvement au fil du temps. Par exemple, avec le suivi d'objets, une caméra de surveillance d'un parking pourrait identifier les voitures dans un parking et fournir des informations sur l'emplacement et les mouvements de ces voitures au fil du temps.

Reconnaissance optique de caractères

Le système identifie les lettres et les chiffres dans les images et convertit ce texte en texte codé automatiquement qui peut être lu par d'autres applications informatiques ou modifié par les utilisateurs.

A quoi sert la vision par ordinateur ?

Il s'agit d'une fonctionnalité puissante qui peut être combinée à de nombreuses applications pour prendre en charge plusieurs cas d'utilisation pratiques. Voici quelques types d'applications de vision par ordinateur :

Organisation du contenu

La vision par ordinateur peut identifier des personnes ou des objets sur des photos et les organiser en fonction de cette identification. Les applications de reconnaissance de photos comme celle-ci sont couramment utilisées dans les applications de stockage de photos et de médias sociaux.

Extraction de texte

La reconnaissance optique de caractères peut améliorer la découverte du contenu pour les informations contenues dans de grandes quantités de texte et permettre le traitement de documents pour des scénarios d'automatisation du traitement robotique.

Réalité augmentée

La vision par ordinateur détecte et suit les objets physiques en temps réel. Les développeurs utilisent ensuite ces informations pour placer de manière réaliste des objets virtuels dans un environnement physique.

Véhicules autonomes

Les voitures autonomes utilisent l'identification et le suivi des objets en temps réel pour recueillir des informations sur ce qui se passe autour d'un véhicule et acheminer la voiture en conséquence.

Les défis de la vision par ordinateur

Compréhension limitée du contexte

Les systèmes de vision par ordinateur ont souvent du mal à saisir le contexte plus large d'une scène. Même s’ils peuvent reconnaître des objets et des modèles, comprendre les relations et les nuances délicates dans un environnement complexe reste un défi.

Dépendance à la qualité des données de formation

Les performances globales des modèles de vision par ordinateur dépendent fortement de la qualité et de la diversité des données d'entraînement. Si les données de formation sont biaisées, complètes et plus diversifiées, le modèle peut produire des résultats erronés ou biaisés, limitant ainsi son applicabilité.

Difficulté à gérer la variabilité

Les systèmes de vision par ordinateur peuvent avoir besoin d'aide pour faire face aux variations des conditions d'éclairage, des points de vue ou des résolutions d'image. S'adapter à ces variations est complexe, ce qui rend les modèles moins robustes face à des éventualités dynamiques et imprévisibles.

Manque de raisonnement fondé sur le bon sens

Comparés aux êtres humains, les systèmes de vision par ordinateur manquent souvent de capacités de raisonnement fondées sur le bon sens. Ils pourraient également avoir besoin d’être plus précis dans la compréhension des conditions dans lesquelles les humains évoluent sans effort, car ils ne disposent pas des connaissances plus larges et de la compréhension contextuelle que possèdent les humains.

Qu'est-ce qui distingue Macgence des autres ?

Nos données de formation de haute qualité en vision par ordinateur exposent le modèle à des exemples visuels divers et représentatifs rencontrés dans des scénarios réels. Cet ensemble de données vise à réduire les biais dans les modèles de vision par ordinateur en garantissant une représentation équilibrée et en minimisant toute association avec des groupes ou des caractéristiques spécifiques.

L'impact de la Macgence la qualité des données de formation en vision par ordinateur se reflète directement dans le déploiement et l'application réussis de modèles de vision par ordinateur dans des situations réelles. En fournissant diverses entrées, nos ensembles de données améliorent considérablement la probabilité que le modèle fournisse des résultats significatifs et fiables.

Nous intégrons diverses situations et cas extrêmes dans les données de formation pour renforcer le modèle de vision par ordinateur. Cette approche garantit que votre modèle d'IA devient plus apte à s'adapter à différents arrière-plans, conditions d'éclairage, orientations d'objets et autres éléments du monde réel tout au long du processus de formation à la vision par ordinateur. 

Pourquoi Macgence est votre solution unique ?

Une tarification compétitive

En tant qu’experts de la formation et de la gestion d’équipes, nous veillons à livrer les projets dans le respect du budget défini.

Capacité intersectorielle

L'équipe analyse les données de plusieurs sources et est capable de produire des données de formation à l'IA de manière efficace et en volume dans tous les secteurs.

Gardez une longueur d'avance sur la concurrence.

La grande quantité de données d’images fournit à l’IA de nombreuses informations nécessaires pour s’entraîner plus rapidement.

Effectif expert

Notre pool d’experts compétents en annotation et étiquetage d’images/vidéos peut fournir des ensembles de données précis et efficacement annotés.

Focus sur la croissance

Notre équipe vous aide à préparer les données image/vidéo pour la formation des moteurs d'IA, ce qui vous fait gagner un temps et des ressources précieux.

Conclusion

En conclusion, le voyage à travers la vision par ordinateur a mis en lumière l’impact transformateur qu’elle a sur le domaine de l’intelligence artificielle. De la compréhension limitée du contexte à la dépendance à l'égard de la qualité des services et solutions de vision par ordinateur, en passant par les données de formation en vision par ordinateur, la gestion de la variabilité et le manque de raisonnement de bon sens, ces obstacles soulignent la nature évolutive de la vision par ordinateur.

FAQ

Blogue précédent

Blogue suivant