Yapay Görmenin Zorlukları

Yapay Görmenin Zorlukları

Bilgisayarların görmesine yardımcı olmanın çok zor olduğu ortaya çıktı. Bizim gibi gören bir makine icat etmek aldatıcı bir şekilde zor bir iştir, sadece bilgisayarlara bunu yaptırmak zor olduğu için değil, aynı zamanda ilk etapta insan görüşünün nasıl çalıştığından tam olarak emin olmadığımız için.

Biyolojik görmeyi incelemek, gözler gibi algılama organlarının yanı sıra beyindeki algının yorumlanmasını da anlamayı gerektirir. Hem sürecin haritasını çıkarma hem de sistem tarafından kullanılan hileleri ve kısayolları keşfetme konusunda çok ilerleme kaydedildi, ancak beyni içeren her çalışmada olduğu gibi, gidilecek uzun bir yol var.

Nesne Sınıflandırması: Bu fotoğrafta hangi geniş nesne kategorisi var?

Nesne Tanımlama: Bu fotoğrafta belirli bir nesnenin hangi türü var?

Nesne Doğrulama: Nesne fotoğrafta var mı?

Nesne Tespiti: Nesneler fotoğrafın neresinde?

Nesne İşareti Tespiti: Fotoğraftaki nesne için kilit noktalar nelerdir?

Nesne Segmentasyonu: Görüntüdeki nesneye ait pikseller hangileridir?

Nesne Tanıma: Bu fotoğrafta hangi nesneler var ve neredeler?

Sadece tanımanın dışında, diğer analiz yöntemleri şunları içerir:

Video hareket analizi, bir videodaki nesnelerin veya kameranın kendisinin hızını tahmin etmek için yapay görmeyi kullanır.

Görüntü segmentasyonunda, algoritmalar görüntüleri birden fazla görünüm kümesine böler.

Sahne yeniden yapılandırma, görüntüler veya video aracılığıyla girilen bir sahnenin 3B modelini oluşturur.

Görüntü restorasyonunda, Makine Öğrenimi tabanlı filtreler kullanılarak fotoğraflardan bulanıklık gibi gürültüler giderilir.

Yazılım aracılığıyla pikselleri anlamayı içeren diğer tüm uygulamalar güvenli bir şekilde yapay görme olarak etiketlenebilir.

Sonuç

Etkileyici olan son gelişmelere rağmen, yapay görmeyi çözmeye hala yakın bile değiliz. Bununla birlikte, büyük devlet ve kurumlar tarafından desteklenen sistemlerini gerçek dünyadaki sorunlara uygulamanın yollarını bulan çok sayıda sağlık kurumu ve işletme var. Ve bu trend yakın zamanda duracak gibi görünmüyor.