SıradakiSonraki rehber
Drone'lar ve Bilgisayarlı Görme ile Yapay Zeka Envanter Sayımları
Görsel Yapay Zeka
Görsel Yapay Zeka KILAVUZU
Bilgisayarla Görme
Bilgisayarlı görme, görüntülerden veya videolardan bilgi çıkaran sistemler oluşturur.
Bu kılavuzu dinleyinAI tarafından anlatılan · ~2 min
Bu sayfada2 dakika okuma
Genel Bakış
Görevler sınıflandırma, nesne algılama, segmentasyon, izleme ve görsel soru yanıtlamayı içerir. Her görev farklı bir çıktı ister ve hiçbiri otomatik olarak sahnenin tam olarak anlaşılmasını sağlamaz.
Önemli çıkarımlar
- Görsel görevi ve çıktıyı tanımlayın.
- Gerçekçi yakalama koşullarını test edin.
- Ön işlemeyi ve kısayolları değerlendirin.
Derin Dalış
Görüntüler, pikselleri veya diğer gösterimleri kodlayan sayısal diziler haline gelir. Bir model, amacına uygun kalıpları öğrenir, ancak bu kalıplar tesadüfi korelasyonlar içerebilir. Bir sınıflandırıcı, geliştiricinin tanımayı amaçladığı nesne yerine bir arka plana güvenebilir. Çıktıyı tam olarak tanımlayın. Sınıflandırma, bir görüntüye etiketler atar; algılama nesne örneklerinin yerini belirler; segmentasyon pikselleri veya bölgeleri etiketler. Bir nesne kategorisini tanımlayan bir model yine de onun sınırlarını belirlemede veya örtüşen birkaç örneği ayırt etmede başarısız olabilir. Gerçekçi kameralar, ışıklandırma, çözünürlükler, bakış açıları ve ortamlar üzerinde değerlendirme yapın. Aşırı iyimser sonuçlardan kaçınmak için verileri bölerken aynı sahneden veya kayıttan ilgili görüntüleri bir arada tutun. Olağandışı koşulları ve farklı hataların maliyetini inceleyin. Uygulama aynı zamanda görüntü kalitesini, izinleri, belirsizliği ve aşağı yöndeki eylemleri de ele almalıdır. Kendine güvenen bir etiket, bir sahnenin güvenli olduğunun veya çıkarsanan bir özelliğin kullanıma uygun olduğunun kanıtı değildir. İnsanların bir sonucu kontrol etmesi gerektiğinde kaynak görseli ve anlamlı inceleme bilgilerini koruyun.
04Çalışılan örnek
Arka plan kısayolunu test edin
Kırmızı bir oyuncağın her eğitim görselinin beyaz bir masada ve her mavi oyuncağın karanlık bir masada olduğu bir oyuncak veri seti oluşturun.
Oyuncakları değiştirilen arka planlarda ve görünmeyen bir yüzeyde test edin.
Tahminler oyuncak yerine tabloyu takip ediyorsa, amaçlanan konseptin ölçüldüğü orijinal doğruluğu varsaymak yerine verileri ve değerlendirmeyi gözden geçirin.
Ne gösteriyor?
İcat edilen düzenek, görsel açıdan makul bir gösterimin gizleyebileceği bir kısayolu göstermektedir.
Gerçek Dünya Uygulaması
Gerçek kamera ve aydınlatma kurulumundaki üretim hatalarını tespit edin.
Yetkili belge görsellerini uygun bir çıkarma işlemine yönlendirmeden önce sınıflandırın.
Uygulamaya koymak
Neden önemli?
- Hız ve ölçek. Visual AI, inceleme, algılama ve etiketleme görevlerini geniş ölçekte otomatikleştirebilir.
- Yapı seçimleri. Yaratıcı ekipler, daha az manuel revizyonla konseptleri daha hızlı prototipleyebilir.
- Ekip ve iş akışı. Operasyonlar, daha önce işlenmesi zor olan görüntü ve video sinyallerini kullanabilir.
Dikkat edin
- Kaynağın belirsiz olması durumunda görüntü hakları ve rıza yasal risk haline gelebilir.
- Model performansı aydınlatma, demografik özellikler ve ortamlara göre değişiklik gösterebilir.
- Güven eşikleri izlenmediği sürece yanlış pozitifler fark edilmeyebilir.
Sonraki adımlar
- Kesinlik, geri çağırma ve hata maliyetlerine ilişkin kabul kriterlerini tanımlayın.
- Gerçek üretim koşullarıyla eşleşen verilerle test edin.
- Düşük güvenirliğe sahip veya yüksek etkili tahminler için gerçek kişi tarafından yapılan incelemeyi ekleyin.
- Model kaymasını izleyin ve kamera veya veri kümesi değişikliklerinden sonra yeniden doğrulayın.
Kaynaklar ve ek okuma
- Radford and colleaguesGörme-dil temsili öğrenimi
Keşfetmeye Devam Edin
Ücretsiz bülten
Günlük AI brifingini alın
Hafta içi her sabah sade İngilizce yazılmış, doğrulanmış üç yapay zeka hikayesi. Sonsuza kadar ücretsiz, reklam yok.
Hafta içi her gün bir e-posta. Tek tıklamayla aboneliğinizi iptal edin. Adresinizi asla satmayız veya paylaşmayız.
Kendinizi test edin
Take the Computer Vision quiz
Her yanıtla ilgili anında geri bildirim ve bir kursu geçtiğinizde doğrulanabilir bir kimliğe sahip paylaşılabilir bir sertifika.
Ücretsiz AI eğitimini destekleyin. AI Understanding, bir 501(c)(3) kâr amacı gütmeyen kuruluştur; hiçbir zaman reklam yoktur, ödeme duvarı yoktur. Bağış yap
Sık sorulan sorular
Bir nesneyi tanımlamak sistemin görüntünün tamamını anladığı anlamına mı gelir?
Hayır. Nesne tanıma bir görevdir. İlişkiler, bağlam, belirsizlik ve güvenli kullanım ayrı bir değerlendirme gerektirir.
Öğrenmeye devam et
İlgili kılavuzlar
Bu konu için daha fazla rehber seçildi