Wizja komputerowa (Computer Vision) pojawiła się jako przełomowa dziedzina w ramach uczenia maszynowego, skupiająca się na przetwarzaniu i analizie danych wizualnych. Jej głównym celem jest umożliwienie maszynom „zrozumienia” i interpretacji informacji zawartych w obrazach, filmach czy danych wizualnych.
Dzięki ekstrakcji znaczących informacji danych, systemy wizji komputerowej mogą odpowiednio reagować i podejmować konkretne działania. Na przykład system wizji komputerowej może rozpoznać twarz na obrazie, autoryzując lub odmawiając dostępu do ekranu smartfona na podstawie tej identyfikacji.
Ewolucja systemów wizji komputerowej przyczynia się do automatyzacji istniejących rozwiązań, redukując ryzyko błędów ludzkich, znacząco przyspieszając procesy i obniżając długoterminowe koszty pracy. Ponadto, te systemy otwierają nowe możliwości dla analizy danych prezentowanych w alternatywnych formatach. W niektórych przypadkach dane mogą być przekształcone w formę obrazu, co pozwala na inne perspektywy w analizie. Na przykład dźwięk może być przekształcony w spektrogram, reprezentujący zawartość częstotliwościową w każdym momencie pliku audio. Ten postęp oznacza znaczący krok w kształtowaniu sposobu, w jaki maszyny postrzegają i wchodzą w interakcje z informacjami wizualnymi, odzwierciedlając trwające transformacyjne trendy w technologii.
Kamienie milowe w Wizji Komputerowej
W 2011 roku debiut pierwszej Konwolucyjnej Sieci Neuronowej (CNN) oznaczał przełom zdolny do wygrywania konkursów w dziedzinie wizji komputerowej. To wydarzenie zainicjowało znaczący postęp w wizji komputerowej, co odzwierciedla wzrost liczby publikacji w dziedzinie uczenia maszynowego. Pojawienie się CNN zrewolucjonizowało pejzaż, demonstrując ich zdolności w zadaniach rozpoznawania obrazów i sprzyjając ciągłej innowacji w technikach wizji komputerowej. Ten kamień milowy nie tylko zademonstrował moc uczenia głębokiego, ale również przygotował grunt pod dalszy rozwój, kształtując trajektorię wizji komputerowej i jej zastosowań.
Rozwój technologii umożliwił stworzenie nowych architektur, umożliwiających uzyskanie bardziej precyzyjnych wyników w krótszym czasie, a także rozwój zaawansowanych modeli open-source odpowiednich dla różnych warunków. Obfitość nowych rozwiązań jest odpowiedzią na rosnące zapotrzebowanie rynkowe w dziedzinie wizji komputerowej. Nowe projekty mogą wzajemnie wykorzystywać innowacje w dążeniu do tych, które spełniają ich zadania w najbardziej precyzyjny sposób. Dostępne rozwiązania pozwalają na dostosowanie do konkretnych potrzeb dzięki ich dużej elastyczności.
Szczególnie godne uwagi jest podkreślenie istnienia rozwiązań takich jak:
ViT (Vision Transformer) – sieci neuronowe typu Transformer zostały wprowadzone w 2017 roku dla przetwarzania języka naturalnego (NLP). Ich architektura wykazała predyspozycje do stosowania w wizji komputerowej, co rozpoczęło się w 2020 roku. Popularność ViT ciągle rośnie ze względu na spektakularne wyniki w porównaniu z innymi rozwiązaniami.
YOLO-NAS (You Only Look Once – Neural Architecture Search) – YOLO należy do grupy konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN) i zostało wprowadzone w 2016 roku. Ze względu na swoją wysoką dokładność osiąganą w krótkim czasie, stało się niezmiernie popularne, służąc jako inspiracja dla innych twórców i skutkując rozwojem kolejnych iteracji. W maju 2023 roku został wydany model YOLO-NAS, znacznie zwiększający szybkość wnioskowania wraz z poprawionymi wynikami.
Ponadto, postęp w technologii wizji komputerowej otwiera nowe możliwości w takich dziedzinach jak medycyna, przemysł, bezpieczeństwo i rozrywka. W nadchodzących latach możemy oczekiwać, że ta technologia coraz bardziej będzie wpływać na nasze codzienne życie, zmieniając sposób, w jaki wchodzimy w interakcję z otoczeniem.
Z każdym nowym przełomem w nauce i technologii, innowacje w dziedzinie wizji komputerowej są gotowe do zrewolucjonizowania istniejących systemów i prowadzenia do rozwoju jeszcze bardziej zaawansowanych rozwiązań. To toruje drogę do przyszłości, w której wizja komputerowa jest kluczowym komponentem cyfrowej transformacji naszego świata.
