Das 5 Die besten Computer Vision-Apps

Überblick

• Computer Vision ist die Technologie, die es der digitalen Welt ermöglicht, mit der realen Welt zu interagieren.
• Entdecken 5 der beliebtesten Computer Vision-Anwendungen
  • Posenschätzung mit künstlichem Sehen
  • Bildtransformation mit Gans
  • Computer Vision für die Entwicklung von Social Distancing Tools
  • Konvertieren von 2D-Bildern in 3D-Modelle
  • Medizinische Bildanalyse

Ich habe vorhin angefangen, Facebook zu benutzen 10 Jahre. in Ergänzung, Wenn Sie es vor langer Zeit verwendet haben, müssen Sie sich an das manuelle Tagging von Fotos erinnern. Aber jetzt müssen wir diese Bilder nicht mehr manuell taggen. Facebook erkennt die meisten Personen im hochgeladenen Bild und bietet Vorschläge zum Taggen an. Auf die gleiche Weise, Sie müssen diese lustigen Filter auf Snapchat gesehen haben, bei denen die Leute den Hundefilter verwenden und ein Hundegesicht aufsetzen. Haben Sie sich jemals gefragt, wie das alles möglich ist? Wie kann unser Telefon unser Gesicht erkennen und Filter hinzufügen?? Dies sind einige der Anwendungen für künstliches Sehen.

Computer Vision ist eines der heißesten Forschungsfelder in der Welt der Data Science. Was ist mehr, ist Teil unseres Privatlebens geworden. Wissentlich oder unwissentlich, Wir alle verwenden verschiedene Funktionen, bei denen Computer-Vision-Techniken im Backend ausgeführt werden. Zum Beispiel, Wir verwenden Face Unlock auf unseren Smartphones. Das folgende Bild erklärt effizient, wie die Gesichtserkennung funktioniert.

Quelle: https://www.pinterest.com

Ich wähle Gesichtserkennung, um diesen Artikel zu starten, da dies die einzige Computer-Vision-Anwendung ist, die wir alle gesehen haben. Aber glaub mir, Computer Vision ist nicht darauf beschränkt. In diesem Artikel, Entdecken Sie weitere interessante Anwendungen von Computer Vision.

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Inhaltsverzeichnis

• Was ist Computer Vision??
• Posenschätzung mit künstlichem Sehen
• Bildtransformation mit Gans
• Computer Vision für die Entwicklung von Social Distancing Tools
• Konvertieren von 2D-Bildern in 3D-Modelle
• Medizinische Bildanalyse

Was ist Computer Vision??

Bevor wir in die Welt der Computer Vision-Anwendungen einsteigen, erste, Lass uns verstehen, was Computer Vision ist. Zusammenfassend, Computer Vision ist ein multidisziplinärer Zweig der künstlichen Intelligenz, der versucht, die leistungsstarken Fähigkeiten des menschlichen Sehens zu replizieren.

Wenn wir die formale Definition durchgehen,

„Computer Vision ist ein Dienstprogramm, das basierend auf erkannten Bildern nützliche Entscheidungen über reale physische Objekte und Szenen trifft“ (Sockman und Shapiro, 2001)

Computer Vision funktioniert durch visuelle Erkennungstechniken wie Bildklassifizierung, Objekterkennung, SegmentierungDie Segmentierung ist eine wichtige Marketingtechnik, bei der ein breiter Markt in kleinere, homogenere Gruppen unterteilt wird. Diese Praxis ermöglicht es Unternehmen, ihre Strategien und Botschaften an die spezifischen Merkmale jedes Segments anzupassen, So verbessern Sie die Effektivität Ihrer Kampagnen. Das Targeting kann auf demografischen Kriterien basieren, psychografisch, geografisch oder verhaltensbezogen, Erleichterung einer relevanteren und persönlicheren Kommunikation mit der Zielgruppe.... Anzahl von Bildern, Objektverfolgung, optische Zeichenerkennung, Bildunterschriften, etc. Ich weiß, das sind viele Fachbegriffe, aber sie zu verstehen ist nicht schwer. Schauen Sie sich einfach das Bild unten an und Sie werden viele dieser Terminologien verstehen.

Quelle: https: //www.oreilly.com/library/view/python-advanced-guide

Fangen wir mit dem ersten Bild an. Wenn ich dich frage, was ist auf dem Bild? Ihre Antwort wird sein, es ist eine Katze. Das ist die Klassifizierung. Das bedeutet, das Bild basierend auf seiner Bewertung zu taggen.. Hier in der Klasse ist ‚Katze‘.

Jetzt kennst du die Klasse des Bildes. Die nächste Frage ist, wo sich das Objekt im Bild befindet. Wenn wir die Position des Objekts im Rahmen identifizieren und einen Begrenzungsrahmen um ihn herum erstellen, Es ist als Standort bekannt. Im zweiten Bild, Wir identifizieren den Standort des Objekts und kennzeichnen es als Katze.

Der nächste Begriff ist Objekterkennung. In den beiden vorherigen Fällen, Wir haben nur ein Objekt im Bild, aber was ist, wenn mehrere Objekte vorhanden sind?? Hier identifizieren wir die gegenwärtigen Instanzen und ihre Position mit Hilfe von Bounding Boxes.

Bei Objekterkennung, Wir verwenden einen Begrenzungsrahmen mit quadratischer oder rechteckiger Form, aber es sagt nichts über die Form der Gegenstände aus. Die Instanzsegmentierung erstellt eine Pixelmaske um jedes Objekt. Deswegen, Instanzsegmentierung bietet ein tieferes Verständnis des Bildes.

Sehen Sie sich die folgenden Ressourcen an, um mehr über Computer Vision zu erfahren-

Kürzliche Entwicklungen

Die jüngsten Entwicklungen in den Ansätzen von tiefes LernenTiefes Lernen, Eine Teildisziplin der Künstlichen Intelligenz, verlässt sich auf künstliche neuronale Netze, um große Datenmengen zu analysieren und zu verarbeiten. Diese Technik ermöglicht es Maschinen, Muster zu lernen und komplexe Aufgaben auszuführen, wie Spracherkennung und Computer Vision. Seine Fähigkeit, sich kontinuierlich zu verbessern, wenn mehr Daten zur Verfügung gestellt werden, macht es zu einem wichtigen Werkzeug in verschiedenen Branchen, von Gesundheit... und die Fortschritte in der Technologie haben die Fähigkeiten von visuellen Erkennungssystemen enorm gesteigert. Infolge, Unternehmen haben sich schnell mit Computer Vision vertraut gemacht. Erfolgreiche Anwendungsfälle für Computer Vision sind in Industriesektoren zu beobachten, die zu einer Skalierung von Anwendungen und einer steigenden Nachfrage nach Computer Vision-Tools führen.

Jetzt, ohne noch mehr zeit zu verschwenden, Lass uns weitergehen zu 5 spannende Anwendungen der Computer Vision.

Einschätzung der menschlichen Körperhaltung

Die Einschätzung der menschlichen Körperhaltung ist eine interessante Anwendung von Computer Vision. Du musst davon gehört haben Posenet, Dies ist ein Open-Source-Modell zur Schätzung der menschlichen Pose. Zusammenfassend, Posenschätzung ist eine Computer-Vision-Technik, um die Pose einer Person oder eines Objekts im Bild abzuleiten / Video.

Bevor Sie besprechen, wie die Posenschätzung funktioniert, zuerst verstehen wir das ‚Skelett der menschlichen Pose‘. Es ist der Satz von Koordinaten, um die Pose einer Person zu definieren. Ein Koordinatenpaar wird als Glied bezeichnet. Was ist mehr, die Einschätzung der Pose erfolgt durch Identifizieren, Auffinden und Verfolgen von Schlüsselpunkten des menschlichen Posenskeletts in einem Bild oder Video.

Quelle: https: //www.researchgate.net/publication/338905462_The_’DEEP’_Landing_Error_Scoring_System

Im Folgenden sind einige der Anwendungen der Schätzung der menschlichen Pose aufgeführt:

• Aktivitätserkennung für Echtzeit-Sportanalyse oder Überwachungssystem.
• Für Augmented-Reality-Erlebnisse
• In AusbildungTraining ist ein systematischer Prozess zur Verbesserung der Fähigkeiten, körperliche Kenntnisse oder Fähigkeiten. Es wird in verschiedenen Bereichen angewendet, wie Sport, Aus- und Weiterbildung. Zu einem effektiven Trainingsprogramm gehört auch die Zielplanung, Regelmäßiges Üben und Bewerten der Fortschritte. Anpassung an individuelle Bedürfnisse und Motivation sind Schlüsselfaktoren, um in jeder Disziplin erfolgreiche und nachhaltige Ergebnisse zu erzielen.... von Robotern
• Animation und Spiele

Im Folgenden sind einige Datensätze aufgeführt, wenn Sie selbst ein Posenschätzungsmodell entwickeln möchten:

ich fand DeepPose von Google als sehr interessantes Forschungspapier, das Deep-Learning-Modelle zur Schätzung von Posen verwendet. Um tiefer zu gehen, Sie können verschiedene Untersuchungen besuchen Unterlagen verfügbar in Posenschätzung

Bildtransformation mit GAN:

Faceapp ist eine sehr interessante und modische Anwendung unter den Menschen. Es ist ein Bildbearbeitungswerkzeug und transformiert das Eingabebild mit Filtern. Filter können Alters- oder Austauschfilter eines aktuellen Genres enthalten.

Quelle: https: //comicbook.com/marvel/news/marvel-men-faceapp-gender-swap/#18

Schau dir das Bild oben an, Wahrheit? Vor ein paar Monaten war es ein heißes Thema im Internet. Leute haben Bilder geteilt, nachdem sie ihr Geschlecht geändert haben. Aber, Welche Technologie steckt hinter diesen Anwendungen?? Jawohl, du hast es richtig erraten, es Computer Vision, um genauer zu sein, ihre gegnerischen generativen Netzwerke tiefer Faltung.

Antagonistische generative Netzwerke, im Volksmund bekannt als GAN ist eine spannende Innovation im Bereich Computer Vision. Obwohl GANs ein altes Konzept sind, in seiner jetzigen Form wurde von Ian Goodfellow in . vorgeschlagen 2014. Seitdem hat es viele Entwicklungen durchgemacht.

Beim GAN-Training stehen sich zwei neuronale Netze gegenüber, um basierend auf der Verteilung der gegebenen Trainingsdaten neue Daten zu generieren. Obwohl ursprünglich als Mechanismus für Unüberwachtes LernenUnüberwachtes Lernen ist eine Technik des maschinellen Lernens, die es Modellen ermöglicht, Muster und Strukturen in Daten ohne vordefinierte Beschriftungen zu identifizieren. Durch Algorithmen wie k-means und Hauptkomponentenanalyse, Dieser Ansatz wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, wie z. B. Kundensegmentierung, Anomalieerkennung und Datenkomprimierung. Seine Fähigkeit, verborgene Informationen preiszugeben, macht es zu einem wertvollen Werkzeug in der..., haben GANs sich als guter Kandidat für überwachtes LernenÜberwachtes Lernen ist ein Ansatz des maschinellen Lernens, bei dem ein Modell mit einem Satz von beschrifteten Daten trainiert wird. Jede Eingabe im Dataset ist mit einer bekannten Ausgabe verknüpft, So kann das Modell lernen, Ergebnisse für neue Eingaben vorherzusagen. Diese Methode wird häufig in Anwendungen wie der Bildklassifizierung eingesetzt., Spracherkennung und Trendvorhersage, und unterstreicht seine Bedeutung in... und halbüberwacht erwiesen.

Um mehr darüber zu erfahren, wie Gans funktioniert, siehe Artikel unten.

Im Folgenden finden Sie einige unverzichtbare Forschungsartikel zu GAN, die ich persönlich empfehle:

Im Folgenden finden Sie einige Datensätze, die Ihnen helfen, praktische Erfahrungen mit GANs zu sammeln:

Anwendungen

Wenn es um die Diskussion von Gans Imaging-Anwendungen geht, wir haben viele. Im Folgenden sind einige seiner Anwendungen aufgeführt:

• Bild-zu-Bild-Übersetzung bei der Stilübertragung und Foto bei der Malerei
• Super AuflösungDas "Auflösung" bezieht sich auf die Fähigkeit, feste Entscheidungen zu treffen und gesetzte Ziele zu erreichen. Im persönlichen und beruflichen Kontext, Dabei geht es darum, klare Ziele zu definieren und einen Aktionsplan zu entwickeln, um diese zu erreichen. Entschlossenheit ist entscheidend für persönliches Wachstum und Erfolg in verschiedenen Lebensbereichen, denn es ermöglicht Ihnen, Hindernisse zu überwinden und sich auf das zu konzentrieren, was wirklich wichtig ist.... de imagen
• Text-zu-Bild-Generierung
• Bildbearbeitung
• Semantische Bild-zu-Foto-Übersetzung

Wenn du etwas Interessanteres findest, lass es mich im Kommentarbereich wissen.

Computer Vision zur Entwicklung von Tools zur sozialen Distanzierung

In den letzten Monaten, die Welt leidet unter der COVID-19-Pandemie. Es wird festgestellt, dass, bis der Impfstoff gegen die Krankheit verfügbar ist, Wir alle müssen die Vorsichtsmaßnahmen treffen, um Händedesinfektionsmittel zu verwenden, Maske und das Wichtigste ist die Überwachung des Social Distancing.

Computer-Vision-Technologie kann in diesem entscheidenden Szenario eine entscheidende Rolle spielen. Es kann verwendet werden, um Personen in einem bestimmten Gebäude oder Bereich zu verfolgen, um herauszufinden, ob sie die Regeln der sozialen Distanzierung befolgen oder nicht.

Das Social-Distancing-Tool ist eine Echtzeit-Objekterkennungs- und -verfolgungsanwendung. In diesem Fall, um die Verletzung der sozialen Distanzierung zu überprüfen, wir erkennen jede im Video anwesende Person mittels einer Bounding Box. Später verfolgen wir die Bewegung jeder Box im Rahmen und berechnen den Abstand zwischen ihnen. Wenn Sie einen Verstoß gegen die Abstandsregel feststellen, Markieren Sie diese Begrenzungsrahmen.

Was ist mehr, um diese Tools fortschrittlicher und genauer zu machen, kann Transfer-Lerntechniken anwenden. Verschiedene zuvor trainierte Objekterkennungsmodelle wie YOLO Ö Mascara R-CNN sie sind auch da.

Der folgende Artikel hilft Ihnen, ein Tool zur sozialen Distanzierung für sich selbst zu erstellen.:

Erstellen Sie ein 3D-Modell aus 2D-Bildern

Hier ist eine weitere sehr interessante Anwendung von Computer Vision. Sie konvertieren zweidimensionale Bilder in 3D-Modelle. Zum Beispiel, Stellen Sie sich vor, Sie haben ein Foto aus Ihrer vorherigen Sammlung und können es in ein 3D-Modell verwandeln und so inspizieren, als ob Sie dort wären.

Quelle: https: //petapixel.com/2020/02/28/facebook-now-lets-you-turn-any-2d-photo-in-to-a-3d-image-using-ai

Deep Mind-Forscher haben ein künstliches Intelligenzsystem entwickelt, das nach ähnlichen Prinzipien funktioniert. Es ist bekannt als Generative Auflösungen von Red, Kann Bilder aus verschiedenen Blickwinkeln wie Menschen wahrnehmen.

Was ist mehr, Nvidia hat eine Architektur mit künstlicher Intelligenz entwickelt, die 3D-Eigenschaften aus einem Bild vorhersagen kann. Ähnlich, Facebook AI bietet ein ähnliches Tool namens 3D-Fotofunktion.

Im Folgenden sind einige relevante Datensätze aufgeführt, mit denen Sie experimentieren können.:

Was ist mehr, prüfen sind interessante Artikel, um mehr über die Anwendung zu erfahren.

Anwendungen

Jetzt müssen Sie über die Anwendungsfälle dieser Technologie nachdenken. Das Folgende sind seine Anwendungen:

• Animation und Spiele
• Robotik
• Autonome Autos
• Medizinische Diagnose und chirurgische Eingriffe.

Computer Vision im Gesundheitswesen: medizinische Bildanalyse

Längst, computergestützte medizinische Bilder werden für die Diagnose wie CT-Scans verwendet, Röntgenstrahlen, etc. Was ist mehr, Die jüngsten Entwicklungen in den Computer-Vision-Technologien ermöglichen es Klinikern, diese besser zu verstehen, indem sie sie in interaktive 3D-Modelle umwandeln und ihre Interpretation vereinfachen.

Wenn wir uns den neuesten Anwendungsfall für Computer Vision ansehen, Wir werden feststellen, dass Sie COVID-19-Fälle anhand einer Röntgenaufnahme des Brustkorbs erkennen. Was ist mehr, laut einer Studie von Radiologische Abteilung, Wuhan, Deep-Learning-Methoden können effizient eingesetzt werden, um Covid-19 von ambulant erworbener Lungenentzündung zu unterscheiden.

Überprüfen Sie die COVID-Thorax-Röntgen -19 Kaggle Dataset und mach deine Hände schmutzig bei der Implementierung.

in der Zwischenzeit, wenn Sie an einem anderen Datensatz arbeiten möchten, verfügt über Medizinische CT-Bilder auch erhältlich bei Kaggle. Was ist mehr, wenn Sie mehr über medizinische Bildgebung und ihre Anwendungen im Gesundheitswesen erfahren möchten, lass sind Forschungsarbeiten und deren Umsetzungen.

Abschließende Anmerkungen

Zusammenfassend, Computer Vision ist ein faszinierendes Feld der künstlichen Intelligenz. Benennen Sie das Feld und Sie erhalten dort eine CV-Anfrage. In diesem Artikel, Ich habe über einige von ihnen gesprochen, die ich interessant fand. Aber das ist nur die Spitze des Eisbergs.

Falls Sie daran interessiert sind, eine Karriere in der Computer Vision zu machen, Lese das folgende-

Jetzt sind Sie an der Reihe, selbst mit der Implementierung von Computer Vision zu beginnen.. Vergiss nicht, deine Lieblings-App für maschinelles Sehen im Kommentarfeld zu teilen.

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