Занятие 1
Основы
Computer Vision
и виды задач
Подписывайтесь на наш Телеграм канал, чтобы не пропустить следующие бесплатные курсы по AI
Новости из мира AI
Разбор новых технологий
Мини-уроки
Кейсы внедрения AI в бизнес и др.
1
Что такое Computer Vision?
Computer Vision (CV) или компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта, которая позволяет машинам «видеть» и интерпретировать визуальную информацию так, как это делает человек. Основная задача CV — извлечение, анализ и обработка данных из изображений или видео. Эти данные затем используются для принятия решений, автоматизации процессов и создания различных приложений.

Принципы работы CV:
  1. Извлечение визуальных данных: Сбор информации с помощью камер, сканеров или других устройств.
  2. Предобработка изображений: Удаление шума, повышение резкости и улучшение качества изображения.
  3. Анализ и обработка данных: Использование моделей машинного обучения или глубокого обучения для анализа изображения.
  4. Интерпретация: Распознавание объектов, их характеристик, позиций и контекста для выполнения поставленной задачи.
Применение CV выходит далеко за рамки анализа изображений. Оно используется в различных отраслях, от медицины и производства до безопасности и развлечений.
Подписывайтесь на наш Телеграм канал, чтобы не пропустить следующие бесплатные курсы по AI
Новости из мира AI
Разбор новых технологий
Мини-уроки
Кейсы внедрения AI в бизнес и др.
1
оставьте заявку на курс по AI
Подберем программу под ваши цели
Продолжительность курса 6 месяцев
1
Не упустите возможность освоить востребованную профессию будущего
Стоимость от 4 719 руб. в месяц
Гарантия трудоустройства
Виды задач в Computer Vision
1. Классификация изображений

Классификация изображений — это процесс определения, к какому классу принадлежит изображение. Например, модель может определить, изображена ли на картинке кошка, собака или машина.
Пример использования:
  • Распознавание товаров: Автоматизация сортировки товаров на складе.
  • Медицина: Распознавание типов клеток в микроскопических изображениях для диагностики.
Популярные модели для классификации: ResNet, EfficientNet, MobileNet.

2. Object Detection (обнаружение объектов)

Обнаружение объектов — это задача не только определения класса объекта, но и нахождения его местоположения в виде ограничивающего прямоугольника (bounding box). Например, система может найти и выделить все автомобили на изображении.
Пример использования:
  • Системы безопасности: Распознавание людей или подозрительных предметов в видеопотоке.
  • Автономное вождение: Определение других транспортных средств, пешеходов и дорожных знаков.
Популярные подходы и модели: YOLO (You Only Look Once), Faster R-CNN.

3. Semantic Segmentation (семантическая сегментация)
Семантическая сегментация разбивает изображение на области, где каждому пикселю присваивается метка класса. Например, все пиксели, относящиеся к дороге, окрашиваются в один цвет, а здания — в другой.
Пример использования:
  • Картографирование: Создание точных карт местности для робототехники.
  • Медицина: Анализ изображений МРТ для выделения опухолей или других аномалий.
Модели: DeepLab, UNet.

4. Instance Segmentation (инстанс-сегментация)

Инстанс-сегментация похожа на семантическую сегментацию, но выделяет не только классы объектов, но и отдельные экземпляры объектов. Например, вместо "столы" она выделяет "стол 1", "стол 2" и т.д.
Пример использования:
  • Сельское хозяйство: Подсчет отдельных растений или плодов на полях.
  • Производство: Определение дефектов на отдельных деталях.
Популярные подходы: Mask R-CNN.

5. Pose Estimation (определение позы)

Определение позы — это задача выявления ключевых точек человеческого тела, таких как суставы, и построение скелетной модели. Это полезно для анализа движений.
Пример использования:
  • Спорт: Мониторинг техники спортсменов для улучшения их результатов.
  • Развлечения: Отслеживание движений для создания анимации в играх.
Популярные инструменты: OpenPose, Mediapipe.

6. OCR (распознавание текста)

OCR (Optical Character Recognition) — это задача распознавания текста на изображениях, таких как фотографии документов, вывесок или книг.
Пример использования:
  • Автоматизация документооборота: Сканирование и цифровизация бумажных документов.
  • Транспорт: Распознавание номеров автомобилей.
Популярные библиотеки: Tesseract, EasyOCR.

7. Face Recognition (распознавание лиц)

Распознавание лиц включает идентификацию и верификацию людей на основе их лицевых черт. Это одна из самых популярных задач в CV.

Пример использования:
  • Безопасность: Системы контроля доступа.
  • Социальные сети: Автоматическое определение лиц на фотографиях.
Популярные инструменты: DLIB, FaceNet, Mediapipe.
оставьте заявку на курс по AI
Подберем программу под ваши цели
Продолжительность курса 6 месяцев
Не упустите возможность освоить востребованную профессию будущего
Стоимость от 4 719 руб. в месяц
Гарантия трудоустройства
1
Реальные примеры применения CV в жизни
  1. Медицина:
  • Анализ снимков МРТ и рентгеновских изображений.
  • Выявление заболеваний глаз, кожи и внутренних органов.
  • Роботы-хирурги, использующие компьютерное зрение для точных операций.

2. Производство:
  • Контроль качества продукции на конвейерах.
  • Автоматизированные системы сортировки и упаковки.

3. Безопасность:
  • Видеонаблюдение с распознаванием лиц и аномалий.
  • Предотвращение краж в магазинах.
  • Системы контроля доступа.

4. E-commerce:
  • Рекомендации товаров на основе анализа изображений.
  • Виртуальные примерочные для одежды.
  • Автоматизация процесса возврата товаров.

5. Автомобили:
  • Автономное вождение: обнаружение объектов на дороге, анализ дорожных знаков.
  • Парковочные системы: определение свободных мест.

6. Развлечения:
  • Эффекты дополненной реальности (AR) в приложениях.
  • Анимация персонажей в играх на основе движений пользователя.
Обзор проектов, где используются CV
  1. Tesla (автопилот): Автомобили используют компьютерное зрение для анализа дорог, объектов, пешеходов и знаков.
  2. Google Photos: Распознавание объектов и лиц на фотографиях для автоматической сортировки и поиска.
  3. Amazon Go: Магазины без касс, где система распознаёт, какие товары покупатель взял с полки.
  4. Shazam для изображений: Определение объектов или мест на фотографиях.
  5. Медицина (например, проект DeepMind): Использование CV для предсказания глазных заболеваний и анализа снимков.

В этом уроке мы разобрали основы компьютерного зрения и познакомились с основными задачами в этой области. Мы узнали, что такое классификация изображений, детекция объектов, сегментация, распознавание текста и лиц, а также рассмотрели примеры их использования в реальной жизни.

Computer Vision — это мощный инструмент, который трансформирует многие сферы нашей жизни, от медицины и производства до развлечений и безопасности. В следующем уроке мы углубимся в популярные инструменты и библиотеки для работы с CV, чтобы понять, какие из них лучше всего подходят для различных задач.
оставьте заявку на курс по AI
Подберем программу под ваши цели
Продолжительность курса 6 месяцев
Не упустите возможность освоить востребованную профессию будущего
Стоимость от 4 719 руб. в месяц
Гарантия трудоустройства
1
Занятие 2
Популярные библиотеки и фреймворки
для CV