As 5 mais incríveis técnicas de visão artificial a aprender

Visão Artificial

Neste ponto, a visão por computador é o campo de pesquisa mais quente dentro do aprendizado profundo. Ela se enquadra em muitas disciplinas acadêmicas como Ciências da Computação, Matemática, Engenharia, Biologia e Psicologia. 

A visão artificial representa uma compreensão relativa dos ambientes visuais. Portanto, devido a seu domínio em vários domínios, muitos cientistas acreditam que o campo abre o caminho para a Inteligência Geral Artificial.

Desenvolvimentos recentes em redes neurais e abordagens de aprendizagem profunda têm avançado imensamente o desempenho de sistemas de reconhecimento visual de última geração. Vejamos quais são as cinco técnicas primárias de visão por computador.

  • Classificação da imagem

A clarificação da imagem compreende uma variedade de desafios, incluindo variação de pontos de vista, variação de escala, variação intra-classe, deformação da imagem, oclusão da imagem, condições de iluminação e desordem de fundo.

Os pesquisadores de visão artificial têm apresentado uma abordagem baseada em dados para classificar as imagens em categorias distintas. Eles fornecem ao computador alguns exemplos de cada classe de imagem e expandem os algoritmos de aprendizagem. Ele olha as barras e aprende sobre a aparência visual de cada tipo. 

Em resumo, eles primeiro acumulam um conjunto de dados de treinamento de imagens rotuladas e depois alimentam o computador para processar os dados.

  • Detecção de objetos

A tarefa de identificar objetos dentro das imagens geralmente envolve a saída de caixas e rótulos delimitadores para itens individuais. Ela difere da tarefa de classificação ao utilizar classificação e localização para muitos objetos em vez de um único objeto dominante. Há apenas duas classes de classificação de objetos. 

Uma é caixas delimitadoras de objetos, e a outra é caixas não delimitadoras de objetos. Por exemplo, na detecção de veículos, é necessário identificar todos os veículos, inclusive os de duas e quatro rodas, em uma determinada imagem com suas caixas delimitadoras.

  • Rastreamento de objetos

O rastreamento de objetos indica o processo de seguir um determinado objeto de interesse ou múltiplos itens. Tradicionalmente tem aplicações em vídeo e interações do mundo real onde as observações são feitas após a detecção inicial do objeto. 

Ele pode ser dividido em duas categorias, conforme o modelo de observação. Uma é o método generativo, usa um modelo generativo para descrever as características aparentes. 

  • Segmentação semântica

A visão artificial é o processo de Segmentação que distingue imagens inteiras em agrupamento de pixels, que podem ser rotuladas e classificadas. A Segmentação Semântica tenta entender o papel de cada pixel em um piscar de olhos. 

Por exemplo, se escolhemos uma paisagem onde podemos ver pessoas, estradas, carros e troncos, temos que delinear os limites de cada objeto. Assim, ao contrário da classificação, precisamos de previsões densas de pixel dos modelos.

  • Segmentação de instâncias

A segmentação envolve diferentes modelos de classes como a etiquetagem de cinco carros com cinco cores diferentes. Na classificação, geralmente há uma imagem com um único objeto como foco, e a tarefa é identificar o que é essa imagem. 

Vemos vistas complicadas com vários objetos sobrepostos com diferentes fundos. Não apenas classificamos esses outros objetos, mas também detectamos seus limites, diferenças e relações uns com os outros.