Викиконспекты - Вклад участника [ru]

Компьютерное зрение

2020-03-21T08:30:29Z

45.56.197.43:

'''Компьютерное зрение''' {{---}} это научное направление в области искусственного интеллекта и связанные с ним технологии получения изображений объектов реального мира, их обработки и использования полученных данных для решения разного рода прикладных задач без участия (полного или частичного) человека.

=Задачи компьютерного зрения=

==Идентификация==
Задача идентификации состоит в том, чтобы классифицировать изображение целиком. Для этого на изображении выделяются ключевые области на изображении и по ним происходит классификация, например с помощью решающих деревьев, или [[Сверточные нейронные сети |сверточных нейронных сетей]]

==Распознавание объектов==
Задача состоит в том, чтобы по изображению суметь выделить на нем некоторый набор объектов. Пока задача не решена в общем случае – алгоритм не может классифицировать случайные объекты на изображении. Однако способен распознавать заранее заученный набор объектов с достаточно высокой точностью.

Самым простым методом детекции объектов является метод скользящего окна[[R-CNN|(R-CNN)]], при котором мы проходимся некоторым окном фиксированного размера по каждому кусочку картинки, и применяем к нему простой классификатор, обученный распознавать заранее определенный набор объектов. Модификации этого метода, такие как [[Faster R-CNN | Faster R-CNN]] применяются до сих пор

==Сегментация изображения==
Задача похожая на детекцию объектов, но в отличие от нее требуется не окружить найденные объекты рамками, а выделить пиксели, которые этот объекты составляют. Сегментация применяется во многих областях, например, в производстве для индикации дефектов при сборке деталей, в медицине для первичной обработки снимков, также для составления карт местности по снимкам со спутников. Самый простой алгоритм сегментации – [[WaterShred | WaterShred]], заключающийся в разделении на куски функции от координат пикселей, начиная с минимумов этой функции

==Оценка положения(Pose Estimation)==
Задача, в некотором роде продолжающая задачу сегментации. Заключается в выделении некоторого каркаса объекта и предсказании его дальнейшего движения. Чаще всего применяется к обработке. Положения людей на фотографии. В зависимости от количества рассматриваемых людей различают ''single-person'' и ''multi-person'' [[pose estimatiom |pose estimation]] . Различие состоит в том, что во втором случае необходимо также учитывать, что объекты могут накладываться. Друг на друга. Для выполнения этой задачи сначала обрезается фон, оставляя только изображения непосредственно объектов, а затем для каждого из объектов с помощью сверточных нейронных сетей выделяются области суставов, которые затем соединяются.

==Распознавание текста==
Одна из ключевых задач компьютерного зрения. Сначала с помощью алгоритмов детекции выделяется область в которой текст написан, затем производится непосредственно распознавание текста например с помощью алгоритмов сегментации. При этом задачи распознавания текста написанного на листе бумаги, и распознавания текста написанного где-то на изображении (“in the wild”), сильно различаются, в силу наличия в последнем случае помех, которые мешают выделить конкретные буквы. В этом случае может помочь, например обучение предсказания буквы по остальным буквам в слове.

==Генерация объектов==
Задача состоит в том, чтобы по известному набору объектов научится создавать похожие объекты, но при этом не совпадающие ни с одним из тестовых. Например создавать анимационных персонажей в стилистике мультфильма, нарисовав руками только пару из них. Для этого применяют такие архитектуры как [[Generative Adversarial Nets (GAN) | GAN]], при которой сеть делится на две, одна из которых стремится создать объект, а вторая его отбраковать, или [[Вариационный автокодировщик|вариационный автокодировщик]].

=Примечания=
=Ссылки=
#[https://nanonets.com/blog/human-pose-estimation-2d-guide/] - задача Pose Estimation
#[https://habr.com/ru/post/274725/] - Статья на Хабре, краткий обзор задач компьютерного зрения
#[http://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=%D0%A1%D0%B5%D0%B3%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9] - Статья на кики по сегментации изображений

[[Категория: Машинное обучение]]

[[Категория: Компьютерное зрение]]

Компьютерное зрение

2020-03-21T08:28:55Z

45.56.197.43:

'''Компьютерное зрение''' {{---}} это научное направление в области искусственного интеллекта и связанные с ним технологии получения изображений объектов реального мира, их обработки и использования полученных данных для решения разного рода прикладных задач без участия (полного или частичного) человека.

=Задачи компьютерного зрения=

==Идентификация==
Задача идентификации состоит в том, чтобы классифицировать изображение целиком. Для этого на изображении выделяются ключевые области на изображении и по ним происходит классификация, например с помощью решающих деревьев, или [[Сверточные нейронные сети |сверточных нейронных сетей]]

==Распознавание объектов==
Задача состоит в том, чтобы по изображению суметь выделить на нем некоторый набор объектов. Пока задача не решена в общем случае – алгоритм не может классифицировать случайные объекты на изображении. Однако способен распознавать заранее заученный набор объектов с достаточно высокой точностью.

Самым простым методом детекции объектов является метод скользящего окна[[R-CNN|(R-CNN)]], при котором мы проходимся некоторым окном фиксированного размера по каждому кусочку картинки, и применяем к нему простой классификатор, обученный распознавать заранее определенный набор объектов. Модификации этого метода, такие как [[Faster R-CNN | Faster R-CNN]] применяются до сих пор

==Сегментация изображения==
Задача похожая на детекцию объектов, но в отличие от нее требуется не окружить найденные объекты рамками, а выделить пиксели, которые этот объекты составляют. Сегментация применяется во многих областях, например, в производстве для индикации дефектов при сборке деталей, в медицине для первичной обработки снимков, также для составления карт местности по снимкам со спутников. Самый простой алгоритм сегментации – [[WaterShred | WaterShred]], заключающийся в разделении на куски функции от координат пикселей, начиная с минимумов этой функции

==Оценка положения(Pose Estimation)==
Задача, в некотором роде продолжающая задачу сегментации. Заключается в выделении некоторого каркаса объекта и предсказании его дальнейшего движения. Чаще всего применяется к обработке. Положения людей на фотографии. В зависимости от количества рассматриваемых людей различают ''single-person'' и ''multi-person'' [[pose estimatiom |pose estimation]] . Различие состоит в том, что во втором случае необходимо также учитывать, что объекты могут накладываться. Друг на друга. Для выполнения этой задачи сначала обрезается фон, оставляя только изображения непосредственно объектов, а затем для каждого из объектов с помощью сверточных нейронных сетей выделяются области суставов, которые затем соединяются.

==Распознавание текста==
Одна из ключевых задач компьютерного зрения. Сначала с помощью алгоритмов детекции выделяется область в которой текст написан, затем производится непосредственно распознавание текста например с помощью алгоритмов сегментации. При этом задачи распознавания текста написанного на листе бумаги, и распознавания текста написанного где-то на изображении (“in the wild”), сильно различаются, в силу наличия в последнем случае помех, которые мешают выделить конкретные буквы. В этом случае может помочь, например обучение предсказания буквы по остальным буквам в слове.

==Генерация объектов==
Задача состоит в том, чтобы по известному набору объектов научится создавать похожие объекты, но при этом не совпадающие ни с одним из тестовых. Например создавать анимационных персонажей в стилистике мультфильма, нарисовав руками только пару из них. Для этого применяют такие архитектуры как [[Generative Adversarial Nets (GAN) | GAN]], при которой сеть делится на две, одна из которых стремится создать объект, а вторая его отбраковать, или [[Вариационный автокодировщик|вариационный автокодировщик]].

=Примечания=
=Ссылки=
#[https://nanonets.com/blog/human-pose-estimation-2d-guide/] - задача Pose Estimation
#[https://habr.com/ru/post/274725/] - Статья на Хабре, краткий обзор задач компьютерного зрения

[[Категория: Машинное обучение]]

[[Категория: Компьютерное зрение]]