Tehnologia prin care pot fi detectate obiectele cu ajutorul liniilor de cod

Tehnologia prin care pot fi detectate obiectele cu ajutorul liniilor de cod

Unul dintre domeniile importante ale inteligenței artificiale este viziunea computerizată (Computer Vision). Aceasta este știința calculatoarelor și sistemelor software care pot recunoaște și înțelege imagini și scene. Computer Vision este compus, de asemenea, din diverse aspecte precum recunoașterea imaginii, detectarea obiectelor, generarea de imagini, super-rezoluția imaginilor și multe altele. Detectarea obiectelor este probabil cel mai profund aspect al viziunii computerului datorită numărului de cazuri de utilizare practică. Moses Olafenwa a prezentat pe scurt conceptul de detectare a obiectelor moderne, provocări cu care se confruntă dezvoltatorii de software, soluția oferită de echipa lui, precum și tutoriale de cod pentru a efectua detectarea obiectelor de înaltă performanță.

Detectarea obiectelor se referă la capacitatea sistemelor de calculatoare și software de a localiza obiecte într-o imagine / scenă și de a identifica fiecare obiect.

Detectarea obiectelor a fost utilizată pe scară largă pentru detectarea feței, detectarea vehiculelor, numărarea pietonilor, imagini web, sisteme de securitate și mașini fără șofer. Există multe moduri de detectare a obiectelor care pot fi utilizate și în multe domenii de practică. Ca orice altă tehnologie computerizată, o gamă largă de utilizări creative și uimitoare ale detectării obiectelor vor veni cu siguranță din eforturile programatorilor și dezvoltatorilor de software.

Utilizarea metodelor moderne de detectare a obiectelor în aplicații și sisteme, precum și construirea de noi aplicații bazate pe aceste metode nu este o sarcină simplă.

Implementările timpurii ale detectării obiectelor au implicat utilizarea algoritmilor clasici, precum cei susținuți în OpenCV, biblioteca de vizionare a calculatorului popular. Cu toate acestea, acești algoritmi clasici nu au putut obține suficientă performanță pentru a funcționa în condiții diferite.

Dezvoltarea și adoptarea rapidă a învățării profunde în 2012 au creat existența unor algoritmi și metode moderne și foarte precise de detectare a obiectelor, precum R-CNN, Fast-RCNN, Faster-RCNN, RetinaNet și rapide, dar extrem de precise, precum SSD și YOLO. Utilizarea acestor metode și algoritmi, bazate pe învățarea profundă, care se bazează și pe învățarea automată necesită o mulțime de înțelegeri de cadre matematice și profunde. Există milioane de programatori și dezvoltatori de software experți care doresc să integreze și să creeze produse noi care utilizează detectarea obiectelor. Dar această tehnologie este păstrată la îndemâna lor datorită căii în plus și complicate către înțelegerea și utilizarea practică a acesteia.

,,Echipa mea și-a dat seama de această problemă acum câteva luni, motiv pentru care eu și John Olafenwa am construit ImageAI, o bibliotecă python care permite programatorilor și dezvoltatorilor de software să integreze cu ușurință tehnologiile de vizionare a computerului de ultimă generație în aplicațiile lor existente și noi, folosind doar câteva linii de cod”, menționează acesta.

Pentru a efectua detectarea obiectelor folosind ImageAI, tot ce trebuie să faceți este:

• Instalați Python pe sistemul dvs. de computer;
• Instalați ImageAI;
• Descărcați fișierul de model de detectare obiect;
• Rulați codurile de eșantion (care sunt cât mai puține 10 linii).

ImageAI oferă multe alte caracteristici utile pentru personalizarea și realizarea implementărilor capabile de a depista diverse obiecte.

Mai multe detalii despre ImageAI puteți găsi, AICI