Как искусственный интеллект может интерпретировать визуальные сигналы?

Искусственный интеллект интерпретирует визуальные сигналы с помощью компьютерного зрения. habr.com Этот процесс включает несколько этапов: habr.com

1. Сбор визуальных данных. habr.com Камеры и сенсоры преобразуют визуальные данные реального мира в цифровой формат. habr.com
2. Предварительная обработка. habr.com Включает изменение размеров изображений, стандартизацию яркости и контрастности, цветокоррекцию. habr.com
3. Выделение признаков. habr.com На этом этапе системы компьютерного зрения обнаруживают на изображении отдельные элементы, такие как края, текстуры или формы. habr.com
4. Распознавание образов. habr.com Выявленные признаки сопоставляются с существующими шаблонами, и объекты распознаются по их уникальным признакам и изученным паттернам. habr.com

Для обучения систем интерпретировать визуальные данные используют, например:

• Обучение с учителем. habr.com Для распознавания и категоризации изображений применяют заранее размеченные данные. habr.com Модели учатся предсказывать правильные метки для изображений, понимая закономерности в учебных данных и применяя их к неизвестным объектам. habr.com
• Обучение без учителя. habr.com Этот метод заставляет модели компьютерного зрения сортировать и понимать изображения без меток, находя в данных естественные закономерности или паттерны. habr.com

Также существуют визуально-языковые модели (VLM), которые сочетают способности зрительных и языковых моделей для работы как с изображениями, так и с текстом. www.itweek.ru www.ultralytics.com Зрительная часть модели улавливает детали изображений, а языковая часть понимает текст. www.ultralytics.com